【DVCon-US-2020】基于Signoff Abstract Model的低功耗设计层级验证加速

简介: 【DVCon-US-2020】基于Signoff Abstract Model的低功耗设计层级验证加速

论文概述


本文题目 “Shift left” Hierarchical Low-Power Static Verification Using SAM,作者是AMD和Synopsys的美国、印度工程师。论文可参考 Efficient Hierarchical Verification For 低功耗 Designs,是同一个作者写的,改了改投了DVCon2020。


 本文讲了基于Signoff Abstract Models(SAM)的静态低功耗验证。本论文是软广吧,推广Synopsys工具的。无论如何可以瞧一瞧,指不定哪天会用上呢。




研究目的



随着SoC设计面积、复杂度的快速增长及高级power-aware架构的使用,很有必要及早启动静态低功耗验证(Shift left),以缩减Turnaround time,加速产品上市。因此,设计者们常采用在自底向上的层级验证(hierarchical verification)。


 层级验证中,常用的Flow有Black Box、ETM、Flat run这几种。这几种Flow在运行时间性能和准确性上难以兼得(如图1),Black Box性能最好但准确性最差,Flat run的准确性最高但性能最差。


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图1 Comparison of hierarchical 低功耗 verification Flows




新方法


方法提出


本文采用了一种新的静态低功耗验证Flow:基于SAM的静态低功耗验证。采用该Flow能够得到跟Flat run一样的准确度,但runtime performance比Flat run更高。


 BBox方法只关注边界,所以准确性不是很好;Flat run的方法为了准确性保留了太多的逻辑门,导致其性能下降;相比之下SAM方法在子模块中保留了足够多的逻辑门来保证top level层级验证的准确性,同时拿掉了跟层级验证无关的部分来提升仿真性能(模块内部由模块级验证来保证,这里只关注top level相关)。


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图2 Black Box Flow vs SAM Flow



方法实现


采用本文所有的SAM方法进行静态低功耗的层级验证时,需要用低功耗静态checker的工具对block进行提取(比如S的VC LP),然后集成到SoC中。提取过程中,会把block内跟top level层级验证无关的例化模块及net连接剔除掉,把剩余的部分另存到新的HDL文件中。提取完之后,轻量级的block替代原有的block集成到SoC中。图3是采用SAM进行层级验证的Flow。


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图3 SAM Hierarchical Flow



实验结果


Flat run及SAM方法的仿真时间如下图。可见,参与SAM方法,在保证准确度的同时,获得了3倍多的仿真提速,占用了memory也省了3倍有余。


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讨论


  看起来挺不错的,准确度跟Flat run相同,省时间省内存。


  不知道这工具贵不贵?


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