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新方法创造了新的机会

RISC-V处理器验证是否提供了开发新的验证方法的共同点,并且自然会导致新的和潜在的开放工具?

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表格的专家:半导体工程坐下来讨论今天的开源验beplay体育下载链接证意味着什么,仿真司高级总监Jean-Marie Brunet应该进入。西门子eda.;Ashish Darbari,Axiomise的首席执行官;Simon Davidmann,CEOImperas软件;Darpa Microsystems技术办公室的计划经理Serge Leef;陶刘,谷歌芯片实施和集成团队的员工五金工程师;和Bipul Talukdar,SmartDV应用程序工程总监。这是在DVCON举行的面板会话的适应。部分可以找到这里

SE:开源可以协作。到目前为止,没有两家公司使用相同的验证方法。RISC-V可能是第一次获得足够的人们在常见问题上工作,以便能够在验证空间内设计解决方案。

戴维曼:如果我们专注于RISC-v。挑战是,在过去的50年里,处理器非常秘密地建造。您从未分享您设计的方式或如何验证它。突然,在过去的五年里,随着每个人都在risc-v bandwagon,每个人都成为计算机架构师,每个人都有一个建筑许可,但他们没有验证方法或理解。在大处理器供应商中有隐藏的专有解决方案。我们正在建立方法。我们正试图与标准接口上的人员合作,以便以标准方式使用测试台。由于RISC-V的开放性,有一种巨大的变化。它不仅仅是建立工具和方法。它是支持,维护和开发它。 What the EDA industry has achieved over the past 30 years is absolutely phenomenal. I don’t buy that open source is the solution for verification. What we need is better verification. We need to move forward, and it’s great that people are looking at things like Python and other solutions. AI is going to help us a lot in verification. We just don’t know it yet. And there’s a lot to be done. It’s not the cost of the software. The cost is in your people, in your brains, and doing smart things with it.

Talukdar.: 我同意。那里真的没有开源方法。有开源设计,但没有开源验证方法。所以每个人都在做他们的东西,建立那些坚果和螺栓进行开源验证,当然,他们正在为此付钱。但通常没有方法论。每个人都有自己的方式来验证开源设计的事情。这就是行业需要融合并建立一种方法的地方。例如,进行仿真验证,人们构建了UVM。现在为开源设计有关此验证的统一统一吗?我认为这是解决所有人的问题。

达拉利:我们不应该忽视我们帆的事实。它是一个开源,行业LED联盟,用于正式指定指令集架构和行为。它肯定是正确的方向的一步。我不相信它充分解决了验证RTL所需的所有问题,但它确实提供了一种规范文件,该文件被正式指定,并正式调查。谷歌已领先前端,帮助像ImarAs等的公司改善了他们的解决方案。在正式的空间中,我们有建筑工具的供应商,然后有公司试图提供供应商锁定的工具和服务世界。我也冒犯了EDA没有创造的概念。1988年,您无法正式验证11亿门设计。

leef.:我觉得被迫回应。1988年,采用30个机器指令来评估一个事件,然后单击事件驱动的模拟器中的时钟。今天在2021年,它需要30个机器说明来评估活动,然后单击时钟。1988年,Synopsys逻辑合成的早期用户移至RTL。今天在2021年,基于RTL的设计仍然是主要方法。抽象尚未升级。仿真是本面板主题的模拟,尚未得到可测量的。有一些开源技术,如Verilator和Qemu,社区发现足够。方法是差异化应该躺在不同的组织内,并赦免我对正式的不尊重,这不是一种广泛使用的技术。

Talukdar.:我们如何为正式建立闭环验证方法?我们如何量化验证并关闭循环?考虑某人对核心进行修改时验证流程。此外,开源核心正在更新,并且对于那种连续更新,我们需要定量测量来关闭循环。你是怎样做的?每次更新某些内容,并查看新的覆盖号码,您可能有一些感觉您没有覆盖的内容,您需要编写更多测试。你需要做那种东西的能力。正式是一种完全分析整个设计的技术,可以以最快的方式告诉您一些事情。具有正式的覆盖范围可以帮助我们带来闭环验证方法。

达拉利:我们有一个正式的验证测试台,可以在几小时内彻底验证流水线处理器。如果你今天建造微处理器,你没有正式,那么事情会出错。单独模拟会难以查找所有错误。

leef.:正式验证成功的客观度量是业务。所有正式验证工具在80亿埃达市场上的上下文时,所有正式验证工具都会产生多少收入?我断言分数是小的,对我来说意味着它没有被广泛采用。

br:没有EDA,您今天没有先进的半导体。很多人都在谈论摩尔定律的崩溃。OPC能够节省掩模制作过程,我们今天正在做7,5和3纳米。您有大约100亿门的设计,验证了仿真。EDA社区已经完成了关键发展。艾玛有创新,它持续 - 也许不太明显,而不是几年前,因为这三家大型公司中有更多的成熟,但有巨大的创新。

SE:回到开源,为什么我们认为我们需要开源?如何考虑开源的行业的主要驱动因素是什么?

br:这不是降低成本。它是关于交换,它是关于互操作性的,它是关于建立一个社区,以便能够以受控的方式交换更多信息。有趣的是,我们有来自开源社区的DARPA的代表。当我认为开源时,我不认为darpa。

Davdimann.:我有两个评论。第一个是DARPA可能比这个面板上的每个人都有更大的预算。他们有一个巨大的预算,但是你是你想要免费的人的人。第二件事是你试图促进开源。我会想到美国政府和国防部,不会让世界拥有美国公司正在建造的最新的技术比赛,或者你是资金。我以为你想成为秘密和建立专有解决方案 - 而不是开源。关键是关于自由。人们想要某种源头,以便他们可以改变它并使它为他们想要做的事情而工作。

:我想回到方法对齐机会,因为这是一个非常具有挑战性的问题。与内部项目相比,开源验证项目之间有什么区别?不同之处在于您将面对100个不同公司的人,具有不同的要求。我们应该考虑建立生态系统,因为统一公司内的方法已经足够挑战。当您来自100家不同公司时,几乎不可能这样对齐。动机应该驾驶一个生态系统,允许使用不同方法的人来调整您的解决方案。然后我们将创造更多的兴趣,而且对他们融入的痛苦更少。当我们考虑制作这个开放的来源时,人们问我们离开了什么?我们从社区获得了很多贡献,如错误报告,代码贡献,功能请求,我认为是非常宝贵的贡献的一切。如果您正在制作生态系统,您可以从整个社区给您反馈的大型团队中受益。 That’s the beauty of open source. For open-source hardware development and verification, we do not have a good collaboration culture compared to the software world. We need to build that culture. When everybody can contribute to this work, then we can make it better. And you actually get more out of it, compared to what you can achieve with two or three engineers internally in a company.

br:特定垂直市场的基准被认为是开源的。如果您查看机器学习和AI,则会有MLPERF。很多参考基准打开,它运行良好。它使生态系统中的自由能够比较。差异是真正的设计实现。

达拉利:当捐赠代码时,请将其成为指令发生器或完整的测试台,如果这不是您的面包和黄油,您可以执行此操作。但是,如果您通过实际商业化您的产品来赚钱,就像Eda Mys正在进行一样,我们正试图销售工具,我们的生活取决于它。我们实际上不能免费捐赠它。我们想与社区聘用,并以透明度和开放性和合作的精神与他们合作。我们有兴趣为正式协作探索覆盖范围故事。但如果这是您唯一的业务,费用确实进入了这方面。这不仅仅是合作。

戴维曼:有很多公司希望能够获得我们的技术。我们是几个不同行业组织的成员。OpenHW组有一个任务构建开源RISC-V处理器。他们希望他们成为商业质量核心,以及所做的方式是使用级别的验证解决方案。他们使用Verilog Simulators,SystemVerilog / UVM。它使用Google Generator,它使用我们的参考模型,它将使用它可以构建最佳质量开源核心的任何技术。据说Verilator和Qemu是足够的。当您建立高质量时,充足是完全不可接受的。你需要一流的。没有人使用垃圾工具建立最先进的SOC。 They use the absolute best. That’s why it’s a $9B industry, because people know that to get their chip to work, they need the best technology. When you say a tool is adequate and free, universities use adequate tools because they don’t have the money to buy all the best tools. But universities aren’t building quality products. No one gets a Ph.D. for building a robust ecosystem around a bit of RTL they’ve written. They are exploring new architectures and extensions. When it comes to verification, you have to use the best that’s available. Whatever it costs, you want the best-quality cores, verified to the same level of quality that you’d find in a big commercial company. Open source gives you freedom. That’s fundamental. I don’t think it saves you money.

SE:工具和方法之间存在相互作用。我们是否在开发新方法涉及扩展现有工具或开发新的工具?我们是否有机会开发一些自然会导致创建一些新工具的新方法?

leef.:当我在EDA时,我们有一个大型半导体公司,作为一个有数万台运行围绕时钟仿真的服务器的客户。在每次改变之后,他们都在崇拜他们的筹码。他们这样做的方式是将测试套件切片。它在10,000个节点上模拟了相同的设计,但运行的测试套件不同。为支持此操作,该公司拥有巨大的数据中心,并靠近100名工程师来支持该方法。这涉及削减剪切,将它们拼接在一起,并在早上向设计工程师展示结果。这是一个明显的自动化机会。云具有无限的计算和存储,并且没有理由您无法自动执行此操作。这是一个方法的示例被转变为云上下文中的工具。此外,不是每个人都是最先进的10亿晶体管芯片。 Within the U.S. defense community, chips like that do not exist. There are research labs that are doing federally funded research and none of them are scratching on the type of complexity that you are referring to. Those represent an underserved market. If you really want to find revenue, you should be looking at how to please those people, as opposed to pleasing the tier-one semiconductor companies.

达拉利:我们确实在这个问题中所说的。我们建立了一个全新的覆盖解决方案,可以在任何正式验证工具的顶部运行。它将为您提供指示实际运行的证据和方案。它是一个扩展,它建立了正式验证工具供应商提供的技术。我们肯定试图这样做的贡献。

Talukdar.:可以有开放的工具,如Verilator。但你仍然需要坚果和螺栓。您仍然需要验证IP。总解决方案有多个组件。生态系统需要演变和构建用于处理器验证的方法,将具有多种益处,如开放工具,为工具构建螺母和螺栓,以及如何将其货币化。这是一个难题,但也需要探索。

Lui.:新方法的机会很重要。受限于约15年或更长时间。UVM / SystemVerilog是模拟世界中的标准解决方案。但事情正在发生变化,当我们做开源的工作时,你经常感到惊讶。当某人使用平台进行基于机器学习的验证时,我很惊讶。有人们查看基于Python的受限随机。基于凿子的设计验证。我认为我们需要开放新的设计和验证方法和语言。这是传统的商业EDA工具没有达到的地方,所以那里有机会。展望未来,我们应该从约束随机跳跃,寻找别的东西。

戴维曼:我最近观看了关于使用Python作为坐在HDL模拟器顶部的UVM验证解决方案的论文。这是利用UVM打开。Python是开放的。大埃德供应商绝对展望这一点,他们正试图为客户找到最好的解决方案。然后有C ++作为建模技术。您不必购买C编译器。它与Systemc相同。大埃德没有它的头在沙子里。它正在寻找未来正在改变并试图找到好的解决方案的方式。



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