ECO布局中的电源线/地线网络局部SOR分析方法

供电电压直接决定芯片性能,在IC设计的各个阶段考虑供电电压约束具有重要的意义.受制于电源线/地线(P/G)网络分析的高复杂性,尽管供电电压已成为布图规划设计中的一个设计约束,但目前在布局设计中还未考虑供电电压约束.有别于ICCG,SOR等经典的全局分析算法,提出了一种局部的连续过松弛方法(SORPECO),并在ECO布局过程中对P/G网电压约束进行高效的分析.基于前一个布局的P/G网电压分布,针对ECO试探布局中某些轻微设计变动,SORPECO只需对这些设计变动的局部变化周边区域进行松弛,以更新P/G网电压分布.受益于P/G网络分析的局部性,SORPECO拥有局部、高效和高精度等优点.实验结果表明,与通常用于布图规划的传统高效的ICCG算法相比,SORPECO不仅精度损耗几乎可以忽略(最大误差0.062%),而且可以加速2个数量级.     

局部松弛电路理论及其在电热分析中的应用

在复杂度日益增高的高性能集成电路设计中,高效的性能分析是一项重要的设计内容,其中由电源线/地线网络(P/G)分析与芯片热分析构成的电热分析则是目前研究的热点问题.针对电热分析方程所具有的大规模稀疏(电导或热导)系数矩阵,根据该系数矩阵所具有的对称正定严格对角占优等特性,本文从理论上证明了电热分析具有局部性,在相同的截断误差限松弛结束条件下,局部松弛和全局松弛具有相同的松弛精度.基于局部松弛理论,本文提出了一个高效实用的局部过松弛(SOR)算法(LSOR2),并在文章最后将其用于如下的3个具体的电热分析问题研究:(1)P/G网中的过压降点电压变化统计分析;(2)3D热分析中的过热点温度变化统计分析;(3)单开路故障下的P/G网快速分析.实验数据表明:与全局SOR算法相比,在保证精度的前提下,LSOR2算法可以将电热分析的求解速度提高1-2个数量级.     

安全处理器体系结构的现状与展望

安全处理器(Security Processor,SP)是处理器的一个重要分支,体系结构对其性能有重要的影响.介绍了各种不同的安全处理器的体系结构以及它们的优缺点,并根据它们各自的特点进一步介绍了它们的性能优化方法.通过对比研究发现,随着集成电路集成度提高,在安全处理器功耗水平和芯片面积维持较低增长的情况下,其可以逐步实现较以前更多、更难的功能,同时,其加解密速度、灵活性、可升级性等性能都获得较大的提升.另外,通过本文介绍,可以清晰地了解不同种类安全处理器的异同点和优缺点以及安全处理器发展的脉络,指导更好地设计和使用安全处理器.     

一种新的CMOS组合电路最大功耗快速模拟方法

过大的峰值功耗会使芯片承受过大的瞬间电流冲击,降低芯片的可靠性及性能,因此有效地对电路最大功耗做出精确的估计非常重要。由于在实际电路中存在的时间延迟,而考虑延时的电路功耗模型计算量较大,因此用模拟方法求取电路最大功耗非常耗时。为了在尽可能短的时间内对VLSI电路的最大功耗做出较为可信的估计,首次提出了二阶段模拟加速方法。对ISCAS85电路集的实验结果表明,这种估计方法具有最大功耗估计值准确和加速明显的优点。     

用于CMOS电路平均功耗快速模拟的输入向量对序列压缩方法：理论与实践

过大的平均功耗使芯片产生较多的热量,降低芯片的可靠性及性能,严重时会损坏芯片,因此有效地对电路平均功耗做出精确的估计非常重要。由于实际电路存在时间延迟,而考虑延时的电路功耗模型计算量较大,用模拟方法求取电路平均功耗非常耗时。为了在较短的时间内对VLSI电路的平均功耗做出较为可信的估计,该文提出了一套电路功耗分析理论,并由此给出了一种用于CMOS电路平均功耗快速模拟的输入向量对序列压缩方法,ISCAS85及ISCAS89电路集的实验结果表明这种估计方法具有平均功耗估计值准确和加速明显的优点。     

一种新的CMOS电路最大功耗估计方法

过大的峰值功耗会使芯片承受过大的瞬间电流冲击,降低芯片的可靠性及性能,因此有效地对电路最大功耗作出精确的估计非常重要,为了在尽可能短的时间内对VLSI电路的最大功耗下限作出较为可信的估计,给出了一种新的CMOS电路最大功耗估计方法,ISCAS85电路集的实验结果表明这种估计方法不仅对于无时间延迟功耗计算模型,而且对于有时间延迟功耗计算模型,都具有最大功耗估计值较准确和耗时短的优点。     

基于遗传算法的最大开启电流估计

集成电路设计进入深亚微米阶段后，静态功耗成为低功耗设计中的一个瓶颈．电源门控法可以同时有效地降低动态功耗和静态功耗，是一项具有广阔应用前景的技术．电源门控电路的最大电流是由最大开启电流和最大的正常运行电流决定，它是电路设计的一个十分重要的参数，如何对它进行快速准确的估计已经成为一个新的问题．另外，冒险功耗是电路整体功耗中非常重要的组成部分，该文通过研究发现，在电路开启阶段同样存在冒险，同时消耗了大量的能量．文章考虑了组合电路的冒险现象，提出了一种基于遗传算法的最大开启电流的估计方法，对ISCAS85电路的实验结果表明，电源门控电路的开启最大功耗可能比正常情况下的最大功耗还要大．该文的方法具有较小的复杂性，可以仅用随机模拟的2．77％的时间，获得12．90％的最大开启电流值增量。     

CMOS电路最大功耗宏模型

参照已有的平均功耗宏模型研究成果,将电路最大功耗假设为输入向量对序列长度与跳变率的函数,并采用神经元网络拟合出该函数．ISCAS85电路集的实验结果表明,最大功耗宏模型的计算结果与门级电路最大功耗的实际模拟结果之间的误差可以控制在10％以内．     

利于GPU计算具有线性并行度的P/G网SOR求解算法

近年来电子设计自动化(EDA)研究人员尝试利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)提供的高性能计算能力对IC参数分析进行加速研究.为了利用GPU进行电源线/地线网络(power/ground network,P/G网)快速分析,设计了一种基于经典的连续过松弛(successive over-relaxation,SOR)算法的高效P/G网分析并行算法.基于GPU并行计算加速原理,此算法进行了如下改进:1)采用红-黑次序的松弛策略.将所有的节点分为红黑两类,红色节点的所有邻点只有黑色节点、黑色节点的所有邻点只有红色节点,红色节点与黑色节点交替松弛,保证了GPU并行计算中的数据一致性.对于具有N个节点的P/G网而言,一次红色节点或黑色节点松弛可以同时对N/2个节点进行松弛操作,即理论上可以同时启动N/2个并行线程.2)优化数据结构.实现了对数据空间的合并访问,以保证对GPU全局存储空间的最优访问.3)在共享存储器内通过并行归约对松弛标记进行快速统计,同时利用zero-copy技术进行松弛标记的快速拷贝,以快速决定是否继续松弛.大量的实验结果表明:与单线程的CPU程序相比,此算法的加速倍数随GPU所提供物理线程的数目增加而线性增加,可以获得最大242倍的加速效果,是目前EDA研究领域中加速效果最好的GPU算法.     

基于GPU的全源最短路径算法

针对有向图中每对顶点之间的最短路径问题,基于CPU集群并行算法,根据GPU并行计算加速机制,提出了基于棋盘划分方式的GPU并行算法,以增加算法的并行性与数据的局部性。当有向图规模超过GPU显存限制时,进一步提出了异步并行处理的GPU最短路径算法。实验结果表明,与CPU上单核算法相比,本算法具有如下加速效果:(1)对于节点数少于10000的小规模有向图,可以实现约155倍的加速;(2)对于节点数超过10000的大规模有向图,可实现约25倍的加速。