So optimieren Sie die Vorteile von Cloud Computing für eine schnellere Zuverlässigkeitsprüfung

Bei den heutigen schnelllebigen Industrie- und Verbraucherprodukten wissen die Designunternehmen für integrierte Schaltkreise (IC), dass es entscheidend ist, ihre Designs rechtzeitig oder vorzeitig auf den Markt zu bringen, um den Wettbewerbserfolg aufrechtzuerhalten oder zu erzielen. Sie wissen jedoch auch, dass die Leistung ihrer Produkte nach ihrer Markteinführung ebenso entscheidend ist. Ein Produkt auf den Markt zu bringen, nur um dann die versprochene Leistung oder Produktlebensdauer nicht zu erreichen, ist der Albtraum, den Unternehmen niemals haben wollen.

Aus diesem Grund ist die Verifizierung der Zuverlässigkeit heute ein wesentlicher Bestandteil des IC-Design- und Verifizierungsablaufs. Der Umfang und die Komplexität von Zuverlässigkeitsproblemen wie elektrostatischer Entladung (ESD) und Latch-up-Schutz haben erheblich zugenommen, als Designs zu den fortschrittlichsten Prozessknoten verschoben wurden (Abbildung 1). Als Reaktion darauf bieten die meisten Foundries jetzt irgendeine Form von Designregeln für die Zuverlässigkeit an, die von EDA-Unternehmen (Electronic Design Automation) in Form von automatisierten Zuverlässigkeitsüberprüfungstools und -prüfungen ermöglicht werden [1-3].

Abbildung 1. Zunahme der Komplexität der Check-Zählung und ESD-Pfaddichte über Prozessknoten.

Wie jede andere Form der automatisierten IC-Designverifizierung erfordert natürlich auch die Ausführung von Zuverlässigkeitsverifizierungsabläufen Zeit und Ressourcen ... manchmal mehr, als ein Unternehmen zur Verfügung hat. Nicht jedes Unternehmen ist in der Lage, genügend Rechenressourcen vor Ort zu erwerben und zu verwalten, um die Zuverlässigkeitsüberprüfungsabläufe im Zeitplan zu halten. Glücklicherweise gibt es jetzt eine andere Antwort – Cloud Computing.

Die Verwendung von Cloud-Computing-Ressourcen von Drittanbietern zur Erfüllung von „Spitzenbedarfs“-Zeiträumen bei der Validierung eines vollständigen Chips mit Foundry Rule Decks ist ein skalierbarer und nachhaltiger Ansatz für eine zeitnahe Zuverlässigkeitsüberprüfung. Unternehmen benötigen jedoch ein klares Verständnis der Anforderungen, Einschränkungen und Kosten von Cloud Computing, um intelligente Kosten-Nutzen-Entscheidungen treffen zu können, wenn sie sich für eine Cloud-Technologieoption entscheiden.

Bei der Verwendung von Cloud-Servern werden Unternehmen nach der Anzahl der verwendeten Server, der Klasse der Maschine und der Gesamtnutzungszeit abgerechnet. Die optimale Anzahl der zu verwendenden Cloud-Server und ihre Konfigurationen hängen von den Arten der Zuverlässigkeitsüberprüfungsabläufe ab, die Sie ausführen, dem EDA-Tool, das Sie verwenden, der Größe des Designs, Ihrem Tapeout-Zeitplan und der finanziellen Ausstattung Ihres Unternehmens bereit oder in der Lage sind, für den Cloud-Zugriff [4] auszugeben.

Um die potenziellen Vorteile der Ausführung von Abläufen zur Zuverlässigkeitsüberprüfung in der Cloud zu demonstrieren, haben wir eine Reihe von Experimenten an einem System-on-Chip (SoC)-Design mit vollem Chip durchgeführt, wobei die Zuverlässigkeitsüberprüfungsabläufe von Siemens EDA Calibre PERC mit einem großen kommerziellen Cloud-Dienst verwendet wurden Anbieter. Wir haben denselben Calibre PERC-Flow (mit demselben SoC-Design und denselben Regelsätzen) insgesamt dreimal auf einer unterschiedlichen Anzahl von Cloud-Servern ausgeführt:

• 1 Cloud-Server mit 16 physischen Kernen mit Calibre-Multithreading-Technologie (MT)
• 5 Cloud-Server mit jeweils 16 physischen Kernen, die die flexible MT-Technologie (MTflex) von Calibre verwenden. Die 5 Server wurden in der Calibre MTflex-Konfiguration als 1 primärer + 4 entfernter Server organisiert.
• 51 Cloud-Server mit jeweils 16 physischen Kernen, die die Calibre MTflex-Technologie verwenden. Die 51 Server wurden in der Calibre MTflex-Konfiguration als 1 primärer + 50 Remote-Server organisiert.

Wir haben die Laufzeit für jeden Flow aufgezeichnet und die Ergebnisse verglichen, wie in Abbildung 2 gezeigt. Für 1 Server, 5 Server und 51 Server wurde der Calibre PERC-Lauf in 106 Stunden, 31 Stunden bzw. 9,5 Stunden abgeschlossen. Darüber hinaus wurde der Arbeitsspeicher für jeden MTflex-Lauf um 10 % im Vergleich zum MT-Lauf auf einem einzelnen Computer reduziert.

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