Acelerando o Design de Hardware com Simulação RTL Paralela

No desenvolvimento de hardware, simulações são essenciais. Elas ajudam os engenheiros a testar e validar seus designs antes de criar componentes físicos. Um tipo de Simulação chamada RTL (Register Transfer Level) é crucial. Mas, essas simulações podem ser lentas, o que traz desafios à medida que os designs de chips ficam mais complexos.

Com a melhoria lenta no desempenho dos processadores únicos, os métodos tradicionais de simular designs de hardware usando um único thread estão se tornando menos eficazes. Isso é especialmente verdadeiro para chips e sistemas mais intricados que precisam de mais poder de computação. Para resolver esse problema, exploramos a simulação RTL paralela, que pode rodar simulações em muitos Núcleos ao mesmo tempo. Na teoria, usar milhares de núcleos poderia acelerar bastante o processo de simulação. Infelizmente, a maioria das ferramentas existentes é limitada a usar apenas uma dúzia de núcleos.

#A Necessidade de Simulação RTL Paralela

À medida que os designs crescem em tamanho e complexidade, os desenvolvedores de hardware percebem que uma parte significativa do tempo - até 24% - é gasta rodando simulações. Isso é especialmente verdadeiro para simulação RTL precisa, que é vital para depuração e validação dos designs. No entanto, a lentidão dessas simulações pode atrasar todo o processo de desenvolvimento.

Com o aumento constante na contagem de transistores nos chips, a diferença entre as melhorias de desempenho de simulações de thread único e as demandas dos chips modernos está aumentando. Isso significa que simular as futuras gerações de chips usando os métodos existentes está se tornando cada vez mais impraticável.

O crescimento significativo dos chips pede uma mudança. O número de núcleos necessário para acompanhar as demandas das novas gerações está aumentando. Para que as velocidades de simulação se igualem às de 2006, a simulação deve ser dividida entre centenas ou milhares de núcleos. Este artigo investiga como rodar efetivamente simulações RTL paralelas em máquinas com milhares de núcleos.

#O Graphcore IPU

Para explorar a simulação RTL paralela de forma eficaz, usamos o Graphcore IPU, que possui 1472 núcleos projetados para aplicações de aprendizado de máquina. O alto número de núcleos, junto com suas capacidades de Comunicação e Sincronização rápidas, faz do IPU uma excelente escolha para tarefas de simulação RTL em larga escala.

Para criar uma estratégia de simulação eficiente para o IPU, devemos focar em três aspectos principais: sincronização, comunicação e computação. Compreender como esses fatores interagem é crucial para desenvolver uma solução de simulação eficaz que minimize atrasos e maximize o desempenho.

#Arquitetura do Graphcore IPU

O Graphcore IPU é composto por 1472 tiles (núcleos físicos) conectados através de uma rede de alta largura de banda. Cada tile opera de forma independente, permitindo um paralelismo mais detalhado. Diferente das arquiteturas tradicionais de instrução única, cada tile pode executar seu próprio fluxo de instruções, diferenciando o IPU de outros tipos de unidades de processamento.

Todos os tiles têm espaços de memória individuais, o que significa que eles se comunicam através de um tecido de troca dedicado. A memória total em um IPU é em torno de 900 MiB. Cada tile tem cerca de 624 KiB de memória acessível diretamente, permitindo um processamento eficiente de tarefas sem precisar depender fortemente de uma arquitetura de memória compartilhada.

#Simulação RTL Precisa

Linguagens de descrição de hardware (HDLs), como SystemVerilog, são usadas para definir circuitos sequenciais digitais. Essas linguagens descrevem como diversos componentes, conhecidos como registros, interagem entre si através de fios e portas lógicas. Na simulação RTL precisa, avaliamos o desempenho desses designs simulando todo o circuito em cada ciclo de tempo.

Existem dois métodos principais para simular circuitos: simulação precisa e orientada a eventos. A simulação precisa roda por um ciclo completo, enquanto a simulação orientada a eventos aciona atualizações com base em eventos específicos. No entanto, as simulações precisas tendem a ter um desempenho melhor em designs grandes porque não têm a sobrecarga de rastrear mudanças entre eventos.

#O Modelo Bulk-Synchronous Parallel

Para coordenar simulações RTL paralelas de forma eficaz, utilizamos o modelo Bulk-Synchronous Parallel (BSP). Esse modelo nos permite minimizar os custos de sincronização, que podem ser um gargalo major em simulações.

No modelo BSP, as simulações são divididas em duas fases: computação e comunicação. Durante a fase de computação, tarefas independentes realizam seus cálculos e apenas modificam seus dados privados. Isso é seguido por uma fase de comunicação, onde valores atualizados são trocados antes do próximo ciclo de computação começar.

Usar o modelo BSP não só reduz a sobrecarga de sincronização, mas também permite um processamento paralelo eficiente. Cada ciclo de simulação é coordenado por barreiras, que ajudam a sincronizar as várias tarefas que estão rodando nos núcleos.

#Fatores de Desempenho na Simulação RTL Paralela

Para otimizar o desempenho da simulação RTL paralela, devemos considerar três métricas-chave: sincronização, comunicação e computação. Cada um desses fatores desempenha um papel crucial em determinar quão rápido e eficientemente as simulações podem rodar em uma máquina multi-core.

#Latência de Sincronização

A latência de sincronização se refere ao tempo que leva para todos os núcleos se sincronizarem em cada ciclo de simulação. No modelo BSP, duas barreiras são usadas por ciclo. À medida que o número de núcleos aumenta, o tempo gasto na sincronização pode impactar o desempenho geral.

Para ilustrar isso, podemos ver como adicionar mais unidades de processamento afeta a velocidade da simulação. Para tarefas independentes, desde que a carga de trabalho por unidade permaneça relativamente constante, esperamos que o desempenho permaneça consistente. No entanto, à medida que o número de unidades aumenta, os custos de sincronização podem começar a dominar, levando a velocidades de simulação mais lentas.

O IPU tem suporte de hardware para sincronização eficiente, o que ajuda a minimizar os atrasos associados à coordenação de tarefas em comparação com os sistemas tradicionais de memória compartilhada.

#Latência de Comunicação

Outro fator crítico é a latência de comunicação, que diz respeito ao tempo necessário para enviar dados entre os núcleos. À medida que o número de núcleos aumenta, o volume de comunicação muitas vezes aumenta, o que pode levar a atrasos maiores. Esse fator é influenciado pelo design do RTL e como as tarefas são particionadas entre os núcleos.

A comunicação on-chip, que ocorre dentro de um único IPU, geralmente se comporta de maneira diferente em comparação com a comunicação off-chip, que acontece entre múltiplos IPUs. A comunicação off-chip pode se tornar um gargalo de desempenho, especialmente quando o número de tarefas aumenta, levando à competição por largura de banda limitada.

Minimizar a comunicação off-chip é crucial para manter o desempenho da simulação, e estratégias de particionamento eficientes podem ajudar a garantir que as transferências de dados permaneçam gerenciáveis.

#Latência de Computação

A latência de computação se refere ao tempo que leva para completar os cálculos reais necessários durante um ciclo de simulação. Isso pode variar com base na complexidade das tarefas sendo processadas e como elas são escalonadas entre os núcleos.

No contexto da simulação RTL paralela, otimizar a latência de computação pode ser comparado a problemas tradicionais de escalonamento de tarefas, visando minimizar o tempo máximo de execução em todos os núcleos. No entanto, simular designs RTL muitas vezes envolve tarefas compartilhadas que podem levar a trabalhos duplicados, complicando o processo de escalonamento.

Gerenciando estrategicamente como as tarefas são atribuídas e executadas, podemos reduzir os tempos de computação e melhorar a velocidade geral da simulação.

#Desenvolvendo um Compilador RTL

Os desenvolvimentos descritos acima levaram à criação de um compilador RTL projetado especificamente para o Graphcore IPU. Esse compilador utiliza estratégias para distribuir a carga de trabalho da simulação entre os 5888 núcleos disponíveis em quatro chips IPU.

Esse compilador representa um avanço significativo na simulação RTL, permitindo que designs sejam processados até quatro vezes mais rápido do que sistemas multicore x86 tradicionais. A natureza de código aberto desse compilador promove mais pesquisa e experimentação na área.

#Avaliando o Desempenho

Para avaliar o desempenho do nosso compilador RTL, rodamos várias benchmarks usando diferentes designs. Os resultados demonstram como o IPU pode melhorar significativamente as velocidades de simulação para designs grandes em comparação com sistemas tradicionais.

O objetivo geral é fornecer aos desenvolvedores de hardware uma ferramenta que lhes permita simular designs complexos de forma eficiente, reduzindo o tempo geral de desenvolvimento.

#Conclusão

A evolução do design de hardware exige novas abordagens para simulação que possam acompanhar a complexidade crescente. Ao aproveitar a simulação RTL paralela em máquinas com muitos núcleos, como o Graphcore IPU, os desenvolvedores podem lidar com os desafios de desempenho associados aos métodos tradicionais de thread único.

Por meio de uma análise cuidadosa dos fatores de sincronização, comunicação e computação, podemos otimizar simulações para que sejam mais rápidas e eficientes. O desenvolvimento de um compilador RTL que opere em milhares de núcleos representa um grande passo em direção ao que é possível na simulação de hardware.

À medida que continuamos a refinar esses métodos, o potencial para a simulação RTL paralela sem dúvida liberará novas capacidades para o desenvolvimento de hardware, abrindo caminho para a próxima geração de designs de chips avançados.