加速时序签收步伐，应对复杂设计挑战

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目前，花费在时序收敛与签收(Timing closure and signoff)上的时间接近整个设计实现流程时间的40%，复杂设计对实现时序收敛提出了更高的要求。但在Cadence公司芯片实现之签收与验证部门，公司副总裁Anirudh Devgan看来，传统的签收流程却没能跟上这种需求的步伐。为帮助系统级芯片(SoC)开发者加速时序收敛，将芯片设计快速转化为可制造的产品，Cadence于近期宣布推出“划时代”时序签收解决方案Tempus。它有何过人之处？让我们一睹为快。
         
        时序签收目前在整个EDA设计流程中扮演了怎样的角色？其重要性体现在哪里？
         
       
        时序签收是设计在被拿去制造前最后的时序检验步骤。因此，准确性至关重要。由于有越来越多的操作条件和操作模式需要验证，今天我们所看到的时序签收步骤需要花费较长的时间。在更小的几何尺寸上，增加的变量需要更多的制程角进行建模，而且设计的复杂性增加了功能操作模式的数量。此外，在设计的实现时序和签收时序之间总有差异。这些因素增加了在时序签收时所花费的时间，所需时间长达整个设计周期的40%。
         
       
        在迈进更先进制程工艺的路上，设计人员在时序签收领域面临哪些主要挑战？传统方案的不足之处体现在哪里？
         
       
        由于日益增大的设计尺寸和时序视图，如今的挑战主要体现在通过时序签收收敛所花费的时间，以及在较先进的制程节点上模仿波形效果的能力。当今的时序签收解决方案在其对时序优化成功的可预测性上功亏一篑，主要是因为这些解决方案并没有与版图(layout)的物理特性整合在一起。在波形建模领域，延迟计算工具忽略了在较旧的节点上对波形形状的影响，因为这些影响微乎其微。从28nm制程开始，一直持续到16nm，这些影响对输入波形的外观产生非常大的作用，因此在延迟计算期间不能被忽略。
       
       
        2012年5月，Cadence宣布整合内部所有签收工具成一个完整的时序签收部门。做出这样调整的原因是什么？一年来，取得了哪些主要成绩？
         
       
        Cadence已经在签收领域进行了大量投入。因为我们意识到，随着设计人员转向更小的制程节点，如20nm和16nm Finfet，如今的解决方案已经无法跟上复杂设计和制造的步伐。在过去的一年里，芯片实现的签收和验证业务部已经获得采用台积电20nm和16nm Finfet技术生产的产品签收认证。此外，我们的工具也已用于在GlobalFoundries 14nm Finfet 制程节点上进行流片的芯片。最近，Cadence又发布了Tempus这一新的时序工具，为时序分析性能和容量重新设定了标准。
         
       
        Cadence中国的官方微博将Tempus时序签收解决方案称为“划时代”的产品。我们该如何解读“划时代”这三个字所包含的意义？
         
       
        Tempus时序签收解决方案的推出具有重要意义。因为它在时序签收工具的创新和性能上代表着一个显著的进步，利用多处理和ECO特性，比用传统流程更快地实现签收。这是Cadence自主开发的一个全新的实现方法，主要特点就是能够以并行的方式在大量的CPU和机器上运行时序。在EDA领域，许多并行模式已经被本地化到多线程里，只能适合四个或八个CPU。但如果采用新的Tempus架构，我们可以在50或100个CPU上运行，并能极大提升性能和容量。
         
       
        第二，一个新的基于路径分析的方法。我们认为，这个行业需要以路径为基础的分析，很荣幸，Cadence有一种非常有效的采用了多线程的新算法。
         
       
        第三，我们已经在Cadence解决方案里整合了计时器、地点和路线，有一个可在签收时序内运行的经过优化的环境。这能解决所有问题，包括在设计制程最后阶段的优化问题。因此，以前需要两周完成的事情，现在在这个集成的封闭环境里一天或半天就能完成。
         
       
        工程师如何从Tempus方案中获益？
         
       
        设计人员可以从很多方面获益。首先，过去需要花十多个小时进行分析的大型设计，现在只需一个小时即可完成。这就可以让设计人员完成更多工作，使他们在一天之内手动迭代许多ECO。其次，通过分布式方法，客户可以使用他们的内存容量较小的旧电脑的服务器来分析非常大的设计项目。如今，一个两亿门的实例设计需要计算服务器具有高达1TB的物理内存。这种相同的设计可以用只占部分内存容量的计算资源进行分析。 第三，基于路径式分析的性能得到大幅提升，可减少设计人员对较大部分的设计的悲观估计。这就缩短了修复虚假时序违规的时间，还可最大限度地减少面积和功耗。