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下一个飞跃:能源优化

优化你的能量设计是必需的?简单的答案是一种新的EDA流,从概念到实现。

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电力和能量之间的关系在技术上简单,但它对EDA流的含义是巨大的。今天没有工具或流程允许您分析,实施和优化能源消耗的设计,并达到该点将需要半导体行业内的范式转换。

该行业对电力谈话很多,电源可能已成为一些重要的设计度量,而不是某些市场的性能。权力很重要,因为关于它的知识可用于正确尺寸配电网络。它还可以帮助预测热问题,并为许多类型的优化提供指导。

很多时候我们谈论权力,因为我们知道如何衡量,分析和优化它。但现实是,很多人真正关心的是能源,这提出了更多的挑战。

“多个设计房屋告诉我们他们想对能源进行分析,而不仅仅是电力,”Calypto集团的主要产品经理Qazi Ahmed说导师,西门子的业务。“权力已成为一流的衡量标准。事实上,它将性能作为设计目标的主要指标。但真正的目标是开发节能的ip。在设计中,能源效率可能,也可能不总是等于低功率。”

能量表示每单位时间消耗的能量。当进行功率优化时,尝试删除不必要的活动,这是好的。但它不能告诉你所消耗的能量是否有用,或者同样的任务是否可以用更少的能量完成。

“我们谈论权力很多,往往是能源的代理,偶尔会忘记不同,”詹姆斯迈尔斯说,杰出的工程师手臂。“当然,差异是一段时间内容的电力 - 但花了多少时间做什么?”

权力、能源和绩效往往以复杂的方式交织在一起。该公司产品管理高级经理Arti Dwivedi表示:“虽然功率是衡量设计如何有效利用可用能源的关键指标,但总体能源消耗决定了设计能否在热约束下保持理想的性能。ansys.。“最大化设计性能需要最大限度地提高能源效率。”

权力定义中缺少的是构成有用任务的原因。一旦定义,就可以分析了执行该任务的消耗多少能量。现在可以判断一个架构或实现是否更有效地产生相同的结果。您的系统在家政功能上浪费了多少能量?您是否通过使用较小的更慢的处理器而不是在更快的处理器上运行相同的任务来减少总能量?该处理器扩展是否允许您的软件变得更节能?

通过开发过程的重点渗透。运行位置和路由时,您主要针对性能优化。但如果您为电力优化,布局有多么不同?如果您针对能量优化,它会如何再次变化?优化功率和能量之间的差异意味着所有工具都需要成为任务驱动的工具。这需要了解哪些任务对设备最重要,然后使用该信息以确保这些任务消耗最低的能量。

这种方法需要与生态系统进行深度合作。“这不是微不足道的,”Rob Reboth说,产品管理总监韵律。“我们许多人都在做的最简单的事情正在间接地攻击这个问题。而不是识别工作单位,我们正在做的是更普遍地尝试优化权力,因为我们今天有这些工具。我们不会通过优化力量来浪费工作。在一天结束时,当我们确认这些工作单位时,我们将需要所有这些相同的工具 - 我们内置于我们使用的流程中的流程,以普遍优化电力。“

仅仅在电源方面就会变得非常复杂。Ambiq Micro公司负责建筑和产品规划的副总裁Dan Cermak说:“在建筑阶段,人们对评估和投射力量有一些兴趣。“架构的伸缩性考虑到新的架构和设计特性,如频率变化,新的硬件功能,如加速器,功率域划分,以及潜在的电压变化。有工艺缩放,以考虑新的或更新的工艺参数,以确定Ceff(有效电容),线加载效应,VT.,电压转移等。然后还要考虑与设计相关的优化。所有这些尺度矢量都需要在具有代表性的工作量背景下进行评估。”

缺少的是一种行业标准方法,用于定义对正在设计的系统很重要的任务,场景和工作负载。这便携式刺激标准(PSS)是一种尝试定义该功能。它是一种基于控制和数据流通过设计的高级测试铃声语言。但此时,目前标准是否缺乏某种方式,这尚不清楚,使得难以执行这一角色,或者只是花时间在行业内被接受。PSS的目标是有一种单一的方法来定义可以在整个开发流程中使用的测试禁智,因为输入描述是关于执行发动机的不可知论者,设计要运行。

能源与力量
能量包括主动和漏电。“移动和物联网设备通常是严重的循环循环,因此待机功率很重要,因为这将集成在长期待机时间内,”ARM的迈尔斯说。“但即使在IOT中,有效的力量和计算吞吐量也可能是重要的。例如,执行Tinyml.用于语音或图像分类的神经网络。如果导致的时间减少了更大的数量,这里的电量增加将是能量​​胜利,这就是为什么我们看到这些设备中不断提高处理能力的原因。“

还有其他方法可以实现极低的功率设备操作。“我们可以在接近阈值电压下设计,以利用平方法减少,”迈尔斯添加了迈尔。“但是,可以降低电压和频率,使电力降低,在电力下降时,由于较长的时间,由于较低的泄漏,有效能量最终增加。”(见图1.)

图1:功率与能量考虑。来源:手臂

图1:功率与能量考虑。来源:手臂

即使集中在有功功率上,能量和功率之间的权衡也可能是非直观的。Mentor的Ahmed说:“如果你有一个双核SoC——一个高性能核和一个低性能核——高性能核会做更多的工作,消耗更多的能量。”“与高性能内核相比,低性能内核的吞吐量可能只有50%,功耗可能降低30%至40%。在这种情况下,低性能的核心不如高性能的核心节能,在该核心上运行任务将导致更低的功耗,但总能耗更高。”

挑战正在将其翻译成设计。“您需要有关系统的大量高质量数据,以分析和推动勘探和实施,”Cadence的Rakot说。“如果您没有那种数据,您将进行非常短视的决策,这可能是错误的。这是因为您可能会处理当地的最小值,而不是全球最小值。“

了解力量和能量之间的关系可以帮助改进最小值。“电源方法中采用了不同利用的不同工作负载的电力回归,以识别电力错误,这导致冗余能量消耗,”Ansys'Dwivedi说。“雅通黄从高通公司分享了他们的使用方法差分能量分析具有相同的测试,但不同的工作负载来测量能量消耗的变化并识别设计效率低下。具有相同测试的设计能耗的增加,但利用率降低,表示在没有使用有用的工作时,数据和时钟的冗余切换。“

能源驱动
某些市场将推动这一趋势。诺斯表示:“他们是打算投资的人。”“当我们开始讨论能量,而不仅仅是频率时,手机芯片是驱动因素,而建造数据中心服务器的人并不在乎,因为他们插在墙上。他们没有那么小的电池来约束他们。但是现在,数据中心担心他们需要的冷却量。如果他们能优化其中一个芯片的电力效率,当他们成千上万地提高这个效率时,将会对他们的运营成本产生实质性的影响。”

市场之间的一个常见组件是处理器核心。“专注于能源主要由IP供应商推动,”艾哈迈德说。“有CPU和GPU。有些人致力于机器学习和AI加速器,网络公司 - 任何拥有不同类型模式的大型设计的人,谁想要获得低功耗,能源效率,或者因为他们需要满足环境要求。“

关键驱动程序是对处理器设置指标的能力。“它可以看出指示,每个瓦特完成了多少工作,”艾哈迈德解释道。“您可以专注于算术运算等不同的操作,您实际上可以看出他们消耗的功率和功率量。因此,人们可以绘制类似能量线性检查的东西,这基本上意味着给定的性能或利用时消耗了多少能量。对于100%的利用率,可能会消耗一定量的能量。如果减少操作,CPU性能可能会降低到50%。能量仍然是50%或60%?可能有不同的方式来做。“

定义任务、场景和工作负载
其中一个困难是,现代SoC一次很少执行一项任务。当多个任务在设备上运行时,它们彼此交互。然后,问题成为如何定义特定任务所消耗的能量。与其他任务的互动消耗多少额外的能量?如果没有这种知识,很难知道是否并行运行它们是正确的选择,或者如果没有其他约束,则应串行运行它们。

“对于我们系统的缩放组件也是如此,”迈尔斯说。“较大的系统可以在其他组件中创建性能和能量瓶颈。可以通过现有的功率分析工具在设计流程结束时验证假设,但早期的洞察力将是非常有益的。“

使用案例也是重要的。艾哈迈德说:“很可能会开始衡量每项任务所消耗的功率。”“那么他们可能有不同的场景,在观看视频时有人正在玩游戏,同时在背景中同时还有一些其他应用程序也在运行。或者设备正在做两三种或三个不同的东西,因此组合的情况需要在那里。必须有一种方法来运行大量工作负载,然后为权力做出决定。“

这些方案必须足够长,使得通过运行方案创建的任何热量都可以考虑到。例如,虽然游戏可以从游戏时间的每分钟消耗一定量的能量,但是当器件加热时可能会增加,而导致额外的能量被消耗。

具有代表性的工作量很重要。“假设工作负载是已知的——这是一个很大的假设,因为这通常是功率分析中最困难的方面之一——下一个挑战是如何有效地预测/建模这些比例向量,以估计给定工作负载的功率,”Ambiq的Cermak说。也许最简单的方法,或者至少是最容易获得的方法是使用电子表格模型或类似的方法。这些模型往往是极其复杂和笨拙的。然而,如果管理得当,它们会非常有效。”

但是,有很多动的碎片来理解。“这一切都是复杂的运行模式之间的时间和精力,无论是主动和背部的待机,还是之间DVFS.经营点,“迈尔斯说。“考虑从触发事件的路径,通过系统控制处理器,通过电源门控件,通过电源门控制,释放时钟和重置,然后我们已准备就绪。这需要多长时间,并且消耗多少能量?我们多久想要做出这样的变化?这不是在标准基准中介绍,它专注于有源电源并避免特定于设备的电源管理,但UlpMark核心配置文件是IOT域中的一个值得注意的例外。“

这一切都回到了定义有代表性的工作负载。“你会看到如何有效地使用功能验证来驱动实现和优化,”Knoth说。“如果我们谈论的是攀登金字塔,在金字塔的顶端是能量,我们已经非常接近了。当我们讨论功的单位时,我们必须讨论系统的功能。我们必须讨论小部件在做什么。因此,人们普遍认识到,需要在设计实现的同时,广泛使用功能验证。”

工具要求
虽然仍然有些学术,工具供应商正在试图解决能源问题。“对于每个用例,他们需要一个能量数,以及电量数字,”艾哈迈德说。“然后,他们可以覆盖并尝试通过数据分析提取信息。人们希望看到的是详细的报告,具有强大的可视化,以便他们在最后看到的是有意义的。需要有一些标准智能构建在该工具中。“(见图2.)

图2:将能源智能建立成刀具流。来源:导师,西门子业务

图2:将能源智能建立成刀具流。来源:导师,西门子业务

据Knoth说,Cadence用三个步骤来解决这个问题。“一是理解,二是探索,三是落实。”在开始做任何工作之前,理解是至关重要的。至关重要的是,整个生态系统后退一步说,‘对于我正在建造的这个东西,我需要了解它的功能。工作量是多少?然后我们就可以开始探索像高级合成,或早期原型RTL合成,RTL功率估计等东西。您在探索阶段花费了大量时间,尝试不同的架构、不同的数据流、产品中使用的不同组件。然后是实现,我们继续使用在探索阶段使用的相同引擎。我们使用同样的刺激使我们能够理解设计。我们利用这种刺激来驱动所有的合成,以及地点和路线。 We’re choosing the right architecture and micro-architectures, we’re optimizing the clock network, etc.”

所涉及的分析数量远远高于过去。“你可能有一个有1000个不同的使用场景的设计,有些可能更重要,但一些可能更重要,”艾哈迈德说。“我们需要获取所有这些情况的电力编号和能量指标,以某种方式有能力为所有这些方案生成平均值。然后,您需要以有意义的方式向RTL Designer提供返回,以帮助他们专注于优化将导致能效的功率。“

后端工具也必须改变。“大多数工具目前都为性能优化而构建,”AHMED添加。“可以从能效的角度而不是性能驱动的地方和路线。下游物理工具都没有能力从功率或能量的角度进行任何路由或放置。仍然需要建立。它需要新的技术,新方法和与上游工具的新型集成。“

与上游工具集成很重要。“在设计阶段,物理设计具体细节未知,”Cermak说。“时钟树不存在,导线负荷未知,闸门延迟/传播的内在效果尚不清楚。但是,需要有一种方法可以有效地投影能力来回馈可能需要架构更改和其他设计优化的任何问题。一般来说,这些工具在预测物理设计效果方面是疯狂不准确的,并且根据设计的复杂性,无论是完全悲观的还是乐观的。“

结论
虽然电力优化是行业前进的重要一步,但它不是金字塔的顶部。该行业已开始评估它是如何能够感知的,但这并不会变得轻松变化。我们已经开始从任务,场景和工作量的角度看出电力,但该行业必须达成一致的方式,这将实现这一目标。如果它不会使用PSS,它需要快速处理替代方案。这是一个门控功能。

然后,该行业必须在整个开发流程中做出一致的努力,因为没有流动的所有阶段都能让能量感知,准确性会受到影响。这意味着行业将缓慢采用它。精度已经保持了很长一段时间的电力优化,并且用户通常在预测的内容之间找到了大的间隙,并且在硅中出现了真实。也许专注于能源将导致更大的理解和更具可预测性。



1评论

凯文卡梅伦 说:

经过20多年的努力,Verilog-AMS成为EDA的主流,并结合时序和电源设计关闭,我可以相当自信地说,就大型EDA公司而言,我们比10年前更接近了。

在Plus方面:这意味着任何有工具的人都在设计AI和HPC所需的出血偏置电路方面具有明显的优势。

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