Como otimizar os benefícios da computação em nuvem para uma verificação de confiabilidade mais rápida

Nos atuais produtos industriais e de consumo em rápida evolução, as empresas de projeto de circuitos integrados (CI) sabem que colocar seus projetos no mercado antes do prazo é crucial para manter ou obter sucesso competitivo. No entanto, eles também sabem que o desempenho de seus produtos após a chegada ao mercado é igualmente crítico. Colocar um produto no mercado, apenas para que ele falhe em entregar o desempenho ou a vida útil do produto prometido pela propaganda, é o pesadelo que as empresas nunca querem ter.

Por essa razão, a verificação de confiabilidade é agora uma parte essencial do projeto do IC e do fluxo de verificação. O escopo e a complexidade dos problemas de confiabilidade, como descarga eletrostática (ESD) e proteção de travamento, aumentaram substancialmente à medida que os projetos foram movidos para os nós de processo mais avançados (figura 1). Em resposta, a maioria das fundições agora fornece alguma forma de regras de projeto de confiabilidade, que são habilitadas por empresas de automação de projeto eletrônico (EDA) na forma de ferramentas e verificações automatizadas de verificação de confiabilidade [1-3].



Figura 1. Crescimento na complexidade da contagem de cheques e densidade do caminho ESD nos nós de processo.

É claro que, como qualquer outra forma de verificação automatizada de projeto de IC, a execução de fluxos de verificação de confiabilidade requer tempo e recursos... às vezes mais do que uma empresa tem disponível. Nem toda empresa tem a capacidade de adquirir e gerenciar recursos de computação no local suficientes para manter os fluxos de verificação de confiabilidade dentro do cronograma. Felizmente, agora há outra resposta – computação em nuvem.

O uso de recursos de computação em nuvem de terceiros para satisfazer os períodos de “pico de demanda” ao validar um chip completo com conjuntos de regras de fundição é uma abordagem escalável e sustentável para a verificação de confiabilidade oportuna. No entanto, as empresas precisam de uma compreensão clara dos requisitos, limitações e custos da computação em nuvem para tomar decisões inteligentes de custo/benefício ao adotar uma opção de tecnologia em nuvem.

Ao usar servidores em nuvem, as empresas são cobradas com base no número de servidores usados, na classe da máquina e no tempo total de uso. O número ideal de servidores em nuvem a serem usados ​​e suas configurações dependem dos tipos de fluxos de verificação de confiabilidade que você está executando, da ferramenta EDA que está usando, do tamanho do design, do cronograma de tapeout e de quanto dinheiro sua empresa está investindo dispostos ou capazes de gastar em acesso à nuvem [4].

Para demonstrar os benefícios potenciais da execução de fluxos de verificação de confiabilidade na nuvem, realizamos uma série de experimentos em um projeto de sistema em chip (SoC) de chip completo, usando os fluxos de verificação de confiabilidade PERC Calibre EDA da Siemens com um importante serviço de nuvem comercial fornecedor. Executamos o mesmo fluxo de PERC do Calibre (usando o mesmo design de SoC e decks de regras) um total de três vezes em diferentes números de servidores em nuvem:

• 1 servidor em nuvem com 16 núcleos físicos usando a tecnologia multithread (MT) do Caliber
• 5 servidores em nuvem, cada um com 16 núcleos físicos, usando a tecnologia Caliber flexível MT (MTflex). Os 5 servidores foram organizados como 1 primário + 4 remotos na configuração do Calibre MTflex.
• 51 servidores em nuvem, cada um com 16 núcleos físicos, utilizando a tecnologia Caliber MTflex. Os 51 servidores foram organizados como 1 primário + 50 remotos na configuração do Calibre MTflex.

Registramos o tempo de execução de cada fluxo e comparamos os resultados, conforme mostrado na figura 2. Para 1 servidor, 5 servidores e 51 servidores, a execução do Caliber PERC foi concluída em 106 horas, 31 horas e 9,5 horas, respectivamente. Além disso, a memória para cada uma das execuções de MTflex foi reduzida em 10% em comparação com a execução de MT de máquina única.

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