从RTL到GDS的功耗优化全流程

作者：顾东华; 曾智勇; 余金金; 黄徐辉; 朱嘉骏; 何湘君; 陈泽发

来源：电子技术应用, 2022, 48(08): 65-69.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.229807

• 功耗优化设计
• 人工智能芯片
• 芯片物理设计
• Joules-replay
• Genus
• Innovus

功耗作为大型SoC芯片的性能功耗面积(PPA)三要素之一，已经变得越来越重要。尤其是当主流设计平台已经发展到了7 nm以下。AI芯片一般会有多个核心并行执行高性能计算任务。这种行为会产生巨大的功耗。因此在AI芯片的设计过程中，功耗优化变得尤为重要。利用一个典型的功耗用例波形或者一组波形，可以从RTL进来开始功耗优化。基本的方式是借助Joules-replay实现基于RTL波形产生相对应的网表波形。在Genus的syn-gen、syn-map、syn-opt三个综合阶段，都可以加入Joules-replay，并且产生和综合网表相对应的波形，用于Innovus PR阶段进一步地进行功耗优化。在Innovus中实现Place和Routing也分为3个阶段：place＿opt、cts＿opt和route＿opt。同样每一步都可以引入Joules-replay来生成功耗优化所需的网表波形。最终在Tempus timing signoff的环境中，再次引入波形进行功耗优化。基于上面的一系列各个节点的精确功耗优化该设计可以获得10%以上的功耗节省。此时再结合multi-bit技术，最终可以获得21%的功耗节省。