在過(guò)去的幾年中，諸如“多線程”，“多處理”和由此衍生出的市場(chǎng)術(shù)語(yǔ)等術(shù)語(yǔ)已開(kāi)始作為現(xiàn)有電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）軟件的功能出現(xiàn)。同時(shí)，廉價(jià)的計(jì)算資源的可用性（最好地體現(xiàn)在當(dāng)今可用的多核中央處理器（CPU）中）可以提供一種經(jīng)濟(jì)有效的方式來(lái)減少EDA軟件的運(yùn)行時(shí)間。

物理設(shè)計(jì)和物理驗(yàn)證軟件是需要此類技術(shù)的計(jì)算密集型EDA應(yīng)用程序的示例。一個(gè)示例是典型的蒙版，其中可能包含數(shù)十億個(gè)物理幾何形狀。必須創(chuàng)建掩模布局中的每個(gè)幾何圖形，設(shè)計(jì)自定義庫(kù)，然后放置和布線，并將其組裝成完整的芯片。每種幾何形狀都必須經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，以符合鑄造廠的制造要求，同時(shí)還要面對(duì)越來(lái)越多的復(fù)雜設(shè)計(jì)規(guī)則。對(duì)于現(xiàn)代設(shè)計(jì)，單CPU運(yùn)行時(shí)間很容易超過(guò)數(shù)百小時(shí)。顯然需要并行處理。

兩種眾所周知的趨勢(shì)-設(shè)計(jì)復(fù)雜性和制造復(fù)雜性-每年都使挑戰(zhàn)變得更大。例如，從90納米（nm）遷移到65納米工藝節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)人員發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)檢查的復(fù)雜性增加了3倍。過(guò)渡到45納米和40納米的過(guò)程更加復(fù)雜，因?yàn)橹圃旃に囎杂啥鹊慕档褪乖O(shè)計(jì)規(guī)則檢查（DRC）的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證軟件變得更加復(fù)雜。復(fù)雜的線路末端以及通過(guò)由亞波長(zhǎng)光驅(qū)動(dòng)的配置規(guī)則光刻問(wèn)題就是很好的例證?，F(xiàn)在，單個(gè)度量是規(guī)則，方程式或模型中包含的一組復(fù)雜度量。

由于需要并行設(shè)計(jì)和分析來(lái)避免設(shè)計(jì)進(jìn)度表的延遲，因此計(jì)算負(fù)擔(dān)更加復(fù)雜。進(jìn)行物理設(shè)計(jì)然后運(yùn)行單獨(dú)的物理驗(yàn)證階段也不再足夠。由于制造規(guī)則的復(fù)雜性，在物理設(shè)計(jì)過(guò)程中需要進(jìn)行所有層，規(guī)則和簽核檢查。如果不這樣做，在完成布局布線后，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)將清理DRC或布局與原理圖（LVS）錯(cuò)誤，這將導(dǎo)致代價(jià)高昂的設(shè)計(jì)延遲，從而在引入并發(fā)時(shí)增加了另一層次的復(fù)雜性。

最后，按時(shí)交付項(xiàng)目的需求至關(guān)重要-尤其是在今天，開(kāi)始的設(shè)計(jì)較少，掩膜成本較高且如果錯(cuò)過(guò)了市場(chǎng)窗口，財(cái)務(wù)后果將非常嚴(yán)重。

隨著復(fù)雜度的增加，設(shè)計(jì)時(shí)間必須保持恒定，如果不能改善的話。所有公司都希望事半功倍。

當(dāng)今的目標(biāo)設(shè)計(jì)是在40納米處，頂層具有1億個(gè)單元實(shí)例，并且具有內(nèi)存和模擬/混合信號(hào)內(nèi)容的混合。有效設(shè)計(jì)和驗(yàn)證的計(jì)算復(fù)雜度增加了6倍，這使得使用傳統(tǒng)流程幾乎無(wú)法完成65納米設(shè)計(jì)變得極為耗時(shí)。

交付解決方案需要新的軟件架構(gòu)，該架構(gòu)必須具有靈活的靈活性，以實(shí)現(xiàn)跨大量CPU內(nèi)核的線性可伸縮性，以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)模型，可以在設(shè)計(jì)和驗(yàn)證之間進(jìn)行并發(fā)。

所需的解決方案

硬件供應(yīng)商面臨這樣的現(xiàn)實(shí)，即由于功率限制而無(wú)法持續(xù)增加時(shí)鐘頻率，因此已經(jīng)采用并行機(jī)制來(lái)提高性能?？紤]在多插槽主板中使用多核CPU。圖形處理器單元（GPU）是高度并行的單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）機(jī)器，并且具有適當(dāng)?shù)膽?yīng)用程序編程接口（API）（例如NVIDIA的CUDA接口或AMD的ATIStream）是通用計(jì)算的潛在強(qiáng)大解決方案。

針對(duì)軟件供應(yīng)商的解決方案是有效地利用這些資源，這取決于軟件使用硬件的能力以可負(fù)擔(dān)的方式加速計(jì)算，也就是說(shuō)，無(wú)需昂貴的定制硬件解決方案。當(dāng)需要大量?jī)?nèi)存，軟件被約束為只能在一臺(tái)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行或者需要昂貴的自定義互連時(shí)，會(huì)產(chǎn)生成本。

例如，可以以低于5，000美元的價(jià)格購(gòu)買配置合理的八核x86Linux計(jì)算機(jī)，該計(jì)算機(jī)具有雙CPU和64GB內(nèi)存。將內(nèi)存占用空間增加到此之外是很昂貴的-達(dá)到128GB或更高的成本會(huì)使該基本配置的成本達(dá)到40，000美元或更高。

理想的解決方案將在標(biāo)準(zhǔn)配置（64GB）或低端配置（32GB或16GB）的四核或八核Linux計(jì)算機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)上線性擴(kuò)展。線性可伸縮性意味著在四臺(tái)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行將比在兩臺(tái)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行快4倍。幸運(yùn)的是，如今此類Linux計(jì)算場(chǎng)很普遍，負(fù)載共享工具（LSF）或GRID分布式計(jì)算可用于動(dòng)態(tài)調(diào)度大量軟件應(yīng)用程序的作業(yè)，從合成和電路仿真到物理設(shè)計(jì)和驗(yàn)證。

物理驗(yàn)證的參考解決方案

物理驗(yàn)證工具在設(shè)計(jì)的布局上執(zhí)行幾何分析，以驗(yàn)證可制造性。DRC是這些分析的很大一部分，一個(gè)簡(jiǎn)單的示例是檢查一根導(dǎo)線到另一根導(dǎo)線的間距。

傳統(tǒng)的物理驗(yàn)證工具依賴于標(biāo)準(zhǔn)的“數(shù)據(jù)庫(kù)”方法進(jìn)行此類計(jì)算。該技術(shù)很簡(jiǎn)單-設(shè)計(jì)師以快速可搜索的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示布局，并查詢相鄰的幾何形狀以檢查導(dǎo)線之間的距離。

跨多個(gè)CPU內(nèi)核加速這種類型的計(jì)算似乎微不足道-設(shè)計(jì)人員可以并行計(jì)算許多導(dǎo)線的距離。實(shí)際上，如果所有CPU都在同一臺(tái)計(jì)算機(jī)上并且該計(jì)算機(jī)具有足夠的內(nèi)存來(lái)完全表示布局，則此方法可以很好地?cái)U(kuò)展。

不幸的是，設(shè)計(jì)的大小使得這兩個(gè)假設(shè)現(xiàn)在都無(wú)效。首先，如果規(guī)則復(fù)雜，則簡(jiǎn)單的分而治之的方法將不起作用。在65納米和45/40納米，基于連接的新檢查很常見(jiàn)，以反映需要電連接以確?？芍圃煨院涂煽啃?。

其次，幾何形狀的數(shù)量使得一臺(tái)機(jī)器沒(méi)有足夠數(shù)量的CPU內(nèi)核來(lái)滿足周轉(zhuǎn)時(shí)間要求。通過(guò)計(jì)算，在標(biāo)準(zhǔn)Linux網(wǎng)絡(luò)上從一臺(tái)計(jì)算機(jī)到另一臺(tái)計(jì)算機(jī)查詢數(shù)據(jù)庫(kù)效率很低。

最后，布局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的大?。ㄔ谠S多40nm設(shè)計(jì)中為100GB以上）使得數(shù)據(jù)庫(kù)方法需要使用昂貴的高內(nèi)存硬件來(lái)使用此計(jì)算方法。有些工具需要256GB的計(jì)算機(jī)。

最近，計(jì)算機(jī)科學(xué)家宣傳了一種稱為數(shù)據(jù)流或流架構(gòu)的不同方法。在進(jìn)行物理驗(yàn)證的情況下，布局不表示為數(shù)據(jù)庫(kù)，而是表示為幾何流，這在很大程度上類似于MP3文件是聲音流而不是音符集合。

流方法的優(yōu)點(diǎn)是它對(duì)多核，多CPU和多計(jì)算機(jī)設(shè)置友好。由于不再依賴于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，因此處理核在何處不再重要-它們可以位于不同的裸片，不同的封裝，不同的主板或不同的機(jī)器上。

流架構(gòu)支持并行性，并行性可以從一個(gè)內(nèi)核擴(kuò)展到四個(gè)內(nèi)核，從16個(gè)內(nèi)核擴(kuò)展到64個(gè)內(nèi)核，甚至更高。作為獨(dú)立物理驗(yàn)證軟件的指南，需要在16個(gè)核上實(shí)現(xiàn)線性可擴(kuò)展性，以在65nm節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)有效的周轉(zhuǎn)時(shí)間。對(duì)于45/40-nm，需要32核到64核的可伸縮性，而有效的32/28-nm全芯片驗(yàn)證將需要128核。

第二個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，由于沒(méi)有中央布局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)，流傳輸體系結(jié)構(gòu)的內(nèi)存使用率較低。正如大多數(shù)設(shè)計(jì)人員所知，即使將內(nèi)存使用量減少2倍，也可以使現(xiàn)有硬件的快速運(yùn)行與死機(jī)并需要昂貴的硬件升級(jí)或?qū)е螺^長(zhǎng)的計(jì)劃延遲之間產(chǎn)生差異。流技術(shù)使設(shè)計(jì)人員能夠?qū)⒋笮蛻?yīng)用程序用于需要大內(nèi)存的應(yīng)用程序（例如，簽核時(shí)序分析程序），并可以將標(biāo)準(zhǔn)硬件用于高效的流應(yīng)用程序。

第三個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，即使在單個(gè)CPU內(nèi)核上，它們也可以比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)方法更快地運(yùn)行。從本質(zhì)上講，數(shù)據(jù)庫(kù)方法涉及從CPU到主內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的隨機(jī)查詢。計(jì)算機(jī)算法可以提高這種查詢的算法復(fù)雜度（例如O（logn），其中n是幾何數(shù)）。CPU等待內(nèi)存請(qǐng)求返回的查詢速度受到阻礙-從L1緩存到L2緩存再到主內(nèi)存，甚至可能到磁盤(pán)交換。

流體系結(jié)構(gòu)使所有數(shù)據(jù)保持本地化（通常在CPU緩存限制之內(nèi)），這比獲取主內(nèi)存至少提供10倍的優(yōu)勢(shì)。盡管并非所有時(shí)間都在花費(fèi)EDA軟件來(lái)等待內(nèi)存提取，但很明顯，流技術(shù)可用于甚至提高單CPU效率。

流式架構(gòu)的一個(gè)缺點(diǎn)就是它的強(qiáng)度。因?yàn)闆](méi)有集中的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，所以需要非本地化數(shù)據(jù)的操作可能會(huì)很復(fù)雜。例如，如果所需的計(jì)算是從設(shè)計(jì)中獲取兩個(gè)隨機(jī)對(duì)象，則假定數(shù)據(jù)已加載到內(nèi)存中，則大型存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)上的數(shù)據(jù)庫(kù)方法將更快。

物理驗(yàn)證應(yīng)用程序-從DRC（包括基于天線和連接性的檢查，到LVS到電氣規(guī)則檢查），都可以進(jìn)行流計(jì)算。對(duì)于基于連接的操作（例如天線檢查或電壓相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)檢查），每個(gè)網(wǎng)絡(luò)都可以可視化為相互連接的幾何流。

用于物理驗(yàn)證的流傳輸架構(gòu)的一個(gè)示例是Magma的QuartzDRC和QuartzLVS。與傳統(tǒng)的物理驗(yàn)證工具不同，Quartz是針對(duì)大型并行計(jì)算而編寫(xiě)的。大多數(shù)其他工具都依賴于在1980年代和1990年代設(shè)計(jì)該軟件時(shí)普遍適用于計(jì)算服務(wù)器環(huán)境的架構(gòu)。

在這里，CPU內(nèi)核的數(shù)量從一個(gè)或基線增加到64個(gè)。相對(duì)速度繪制在Y軸上。線性可擴(kuò)展的應(yīng)用程序遵循45度線-4倍于CPU數(shù)量4倍的速度。如圖所示，流工具可以在標(biāo)準(zhǔn)LSF環(huán)境中線性擴(kuò)展。相比之下，只要所有計(jì)算都可以在同一臺(tái)機(jī)器上完成，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)方法就可以合理地?cái)U(kuò)展。超過(guò)一定點(diǎn)后，可伸縮性就會(huì)減弱，并最終達(dá)到飽和，在這種情況下為8到16。

但是，流計(jì)算不是萬(wàn)能的。因?yàn)槲恢煤吐肪€是高度交互的并且涉及許多不同的服務(wù)，從寄生建模到時(shí)序和噪聲分析，所以集中式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/數(shù)據(jù)庫(kù)是最有效的。對(duì)于此類應(yīng)用，對(duì)算法設(shè)計(jì)的仔細(xì)關(guān)注也可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行性。

流計(jì)算的另一個(gè)挑戰(zhàn)是利用非傳統(tǒng)核心。在上面的示例中，Quartz使用IBM，Intel和AMD的微處理器中常見(jiàn)的標(biāo)準(zhǔn)CPU內(nèi)核。

NVIDIA和AMD的GPU中發(fā)現(xiàn)的專用內(nèi)核缺乏CPU內(nèi)核的通用計(jì)算能力。專用的EDA應(yīng)用程序已移植到GPU，包括英特爾在內(nèi)的圖形提供商的未來(lái)路線圖都指向功能更強(qiáng)大的GPU內(nèi)核。
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