從RTL到GDS的功耗優(yōu)化全流程 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大?。?span>638 K | |
標簽: 功耗優(yōu)化設(shè)計 人工智能芯片 芯片物理設(shè)計 | |
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文檔介紹:功耗作為大型SoC芯片的性能功耗面積(PPA)三要素之一,,已經(jīng)變得越來越重要,。尤其是當主流設(shè)計平臺已經(jīng)發(fā)展到了7 nm以下。AI芯片一般會有多個核心并行執(zhí)行高性能計算任務(wù),。這種行為會產(chǎn)生巨大的功耗,。因此在AI芯片的設(shè)計過程中,,功耗優(yōu)化變得尤為重要,。利用一個典型的功耗用例波形或者一組波形,,可以從RTL進來開始功耗優(yōu)化?;镜姆绞绞墙柚鶭oules-replay實現(xiàn)基于RTL波形產(chǎn)生相對應(yīng)的網(wǎng)表波形,。在Genus的syn-gen、syn-map,、syn-opt三個綜合階段,,都可以加入Joules-replay,,并且產(chǎn)生和綜合網(wǎng)表相對應(yīng)的波形,用于Innovus PR階段進一步地進行功耗優(yōu)化,。在Innovus中實現(xiàn)Place和Routing也分為3個階段:place_opt,、cts_opt和route_opt。同樣每一步都可以引入Joules-replay來生成功耗優(yōu)化所需的網(wǎng)表波形,。最終在Tempus timing signoff的環(huán)境中,,再次引入波形進行功耗優(yōu)化,?;谏厦娴囊幌盗懈鱾€節(jié)點的精確功耗優(yōu)化該設(shè)計可以獲得10%以上的功耗節(jié)省。此時再結(jié)合multi-bit技術(shù),,最終可以獲得21%的功耗節(jié)省,。 | |
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