Cloud Computing für schnelle Reliability Verification im IC-Design maximieren

Herausforderung: Zeit und Ressourcen für Reliability Verification

In der heutigen schnelllebigen Industrie- und Konsumgüterwelt wissen IC-Design-Unternehmen, dass das rechtzeitige Markteinführen ihrer Designs entscheidend für Wettbewerbsvorteile ist. Doch auch die Leistung nach Markteintritt ist ebenso kritisch. Ein Produkt auf den Markt zu bringen, das die versprochene Leistung oder Lebensdauer nicht liefert, ist der Albtraum, den kein Unternehmen erleben will.

Aus diesem Grund ist Reliability Verification nun ein essenzieller Teil des IC-Design- und Verifikationsflusses. Umfang und Komplexität von Reliability-Themen wie elektrostatischer Entladung (ESD) und Latch-Up-Schutz sind erheblich gewachsen, als Designs zu den fortschrittlichsten Prozessknoten migrierten (Abbildung 1). Als Reaktion bieten die meisten Foundries nun Reliability-Design-Regeln an, die von EDA-Unternehmen (Electronic Design Automation) in Form automatisierter Reliability-Verifikations-Tools und -Checks ermöglicht werden [1-3].

Wie bei jeder automatisierten IC-Design-Verifikation erfordert das Ausführen von Reliability-Verifikationsflüssen Zeit und Ressourcen – manchmal mehr, als ein Unternehmen verfügbar hat. Nicht jedes Unternehmen kann genügend On-Site-Compute-Ressourcen beschaffen und verwalten, um Reliability-Verifikationsflüsse im Zeitplan zu halten. Glücklicherweise gibt es nun eine weitere Antwort: Cloud Computing.

Cloud Computing als skalierbare Lösung

Die Nutzung von Drittanbieter-Cloud-Computing-Ressourcen zur Befriedigung von „Peak Demand“-Perioden bei der Validierung eines Full-Chip-Designs mit Foundry-Rule-Decks ist ein skalierbarer und nachhaltiger Ansatz für zeitnahe Reliability Verification. Unternehmen benötigen jedoch ein klares Verständnis der Anforderungen, Limitations und Kosten von Cloud Computing, um intelligente Kosten-Nutzen-Entscheidungen bei der Adoption einer Cloud-Technologie-Option zu treffen.

Bei Nutzung von Cloud-Servern werden Unternehmen basierend auf Anzahl der Server, Maschinenklasse und Gesamtnutzungszeit abgerechnet. Die optimale Anzahl an Cloud-Servern und deren Konfiguration hängen ab von: Arten der Reliability-Verifikationsflüsse, genutztem EDA-Tool, Design-Größe, Tapeout-Timeline und Budget für Cloud-Zugang [4].

Experiment: Calibre PERC auf verschiedenen Cloud-Konfigurationen

Um die potenziellen Vorteile von Cloud-basierten Reliability-Verifikationsflüssen zu demonstrieren, führten wir Experimente an einem Full-Chip System-on-Chip (SoC) Design durch, باستخدام Siemens EDA Calibre PERC Reliability Verification Flows mit einem großen kommerziellen Cloud-Service-Provider. Wir führten denselben Calibre PERC Flow (gleiches SoC-Design und Rule Decks) insgesamt dreimal auf unterschiedlichen Anzahlen von Cloud-Servern aus:

• 1 Cloud-Server mit 16 physischen Cores, utilisant Calibre Multi-Threaded (MT) Technologie
• 5 Cloud-Server, jeweils mit 16 physischen Cores, utilisant Calibre Flexible MT (MTflex) Technologie. Die 5 Server organisiert als 1 Primary + 4 Remotes in Calibre MTflex Konfiguration.
• 51 Cloud-Server, jeweils mit 16 physischen Cores, utilisant Calibre MTflex Technologie. Die 51 Server organisiert als 1 Primary + 50 Remotes in Calibre MTflex Konfiguration.

Wir zeichneten die Laufzeit für jeden Flow auf und verglichen die Ergebnisse (Abbildung 2). Für 1, 5 und 51 Server absolvierte der Calibre PERC Run in 106 Stunden, 31 Stunden und 9,5 Stunden. Zusätzlich wurde der Speicher für jede der MTflex-Runs um 10 % im Vergleich zum Single-Machine MT Run reduziert.

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