毛刺功率分析和优化引擎制造技术

技术编号:27819324 阅读:21 留言:0更新日期:2021-03-30 10:29
本发明专利技术涉及一种用于毛刺功率分析和优化引擎的方法和系统。通过访问半导体电路的仿真开关行为报告。确定在半导体电路中与多个引脚对应的多个毛刺瓶颈比率,所述确定包括通过下述进行:在末端输出引脚上设置初始瓶颈比率;并且反向遍历半导体电路,以确定在末端输出引脚的扇入锥中的引脚的多个毛刺瓶颈比率。确定与多个引脚相关联的多个总毛刺功率,多个总毛刺功率中的总毛刺功率基于毛刺瓶颈比率和对应引脚的毛刺功率来确定。基于多个总毛刺功率来在多个引脚中识别一个或更多个关键瓶颈引脚。调整与一个或更多个关键瓶颈引脚相关联的一个或更多个门,以降低一个或更多个门的对应的一个或更多个总毛刺功率。的一个或更多个总毛刺功率。的一个或更多个总毛刺功率。

【技术实现步骤摘要】
毛刺功率分析和优化引擎
相关申请的交叉引用
[0001]本申请要求于2020年6月3日提交的题为GLITCH POWER ANALYSIS AND OPTIMIZATION ENGINE的美国临时专利申请第63/034,189号(代理人案卷号第AVATP007+)的优先权,所述美国临时专利申请出于所有目的通过引用并入本文。


本申请涉及数字芯片设计中的毛刺功率分析和优化引擎。

技术介绍

[0002]FinFET(鳍式场效应晶体管)技术的出现作为改进极大地降低了电路泄漏功率。因此,电路总功率消耗更多地由“动态功率”驱动,其中动态功率在本文中被称为当类似逻辑门的电路部件处于激活状态时(例如在上升或者下降翻转期间)消耗的功率。在电路设计和实现期间,将分析和优化的重点放在降低动态功率,将有利于提高电池寿命、减少热量和/或热噪声、提高功率效率、降低功率需求以及减小与所述电路相关联的产品的重量/尺寸。

技术实现思路

本专利技术的一个方面提供了一种用于毛刺功率分析和优化的双毛刺功率分析引擎。所述用于毛刺功率分析和优化引擎的方法包括:访问半导体电路的仿真开关行为的报告;确定在所述半导体电路中与多个引脚对应的多个毛刺瓶颈比率,所述确定包括通过下述进行:在末端输出引脚上设置初始瓶颈比率;以及反向遍历所述半导体电路,以确定在所述末端输出引脚的扇入锥中的引脚的多个毛刺瓶颈比率;确定与所述多个引脚相关联的多个总毛刺功率,所述多个总毛刺功率中的总毛刺功率基于毛刺瓶颈比率和对应引脚的毛刺功率来确定;基于所述多个总毛刺功率来在所述多个引脚中识别一个或更多个关键瓶颈引脚;以及调整与所述一个或更多个关键瓶颈引脚相关联的一个或更多个逻辑门,以降低所述一个或更多个逻辑门的对应的一个或更多个总毛刺功率。所述多个总毛刺功率中的总毛刺功率可以至少部分地基于所述毛刺瓶颈比率乘以所述对应引脚的毛刺功率的函数。所述对应引脚的毛刺功率可以至少部分地基于针对所述对应引脚的生成的毛刺功率、或针对所述对应引脚的传播的毛刺功率;或者至少部分地基于针对所述对应引脚的生成的毛刺功率和针对所述对应引脚的传播的毛刺功率两者。所述开关行为报告可以包括值更改转储文件。所述方法还可以包括基于所述开关行为报告确定准确的毛刺翻转信息。所述准确的毛刺翻转信息可以至少部分地基于所述开关行为报告的注释引擎分析。所述方法还可以包括使用边界引脚翻转信息来确定统计毛刺翻转信息。所述统计毛刺翻转信息可以至少部分地基于统计引擎估计。可以考虑到边输入干扰来确定所述统计毛刺翻转信息。
可以使用机器学习确定与所述边输入干扰相关联的参数。可以使用一阶近似说明所述边输入干扰。可以使用非翻转边输入的相关性说明所述边输入干扰。所述方法还可以包括:基于所述开关行为报告确定准确的毛刺翻转信息;使用边界引脚翻转信息来确定统计毛刺翻转信息;以及确定校准比率。所述方法还可以包括将校准比率应用于统计毛刺翻转值。所述方法还可以包括从所述开关行为报告中提取与多个逻辑门输出引脚对应的多个毛刺计数,并且基于所述多个毛刺计数确定多个准确的毛刺功率。所述方法还可以包括确定与所述多个引脚对应的多个毛刺功率。对所述一个或更多个逻辑门的调整可以包括下述中的一个或更多个:平衡在逻辑门输入时的信号翻转时间;更改逻辑门时延;使逻辑门时延更大;应用毛刺过滤;以及更改时钟树的时钟延迟。所述方法还可以包括基于所述调整以增量方式确定更新的统计毛刺翻转信息,将校准比率应用于所述更新的统计毛刺翻转信息。本专利技术的另一方面提供了一种用于毛刺功率分析和优化引擎的系统,包括:处理器,被配置成:访问半导体电路的仿真开关行为的报告;确定在所述半导体电路中与多个引脚对应的多个毛刺瓶颈比率,所述确定包括通过下述进行:在末端输出引脚上设置初始瓶颈比率;反向遍历所述半导体电路,以确定在所述末端输出引脚的扇入锥中的引脚的多个毛刺瓶颈比率;确定与所述多个引脚相关联的多个总毛刺功率,所述多个总毛刺功率中的总毛刺功率基于毛刺瓶颈比率和对应引脚的毛刺功率来确定;基于所述多个总毛刺功率来在所述多个引脚中识别一个或更多个关键瓶颈引脚;以及调整与所述一个或更多个关键瓶颈引脚相关联的一个或更多个逻辑门,以降低所述一个或更多个逻辑门的对应的一个或更多个总毛刺功率;以及存储器,所述存储器被耦接至所述处理器,并且被配置成向所述处理器提供指令。本专利技术的另一方面提供了一种非暂态计算机可读存储介质,包括计算机程序产品,所述计算机程序产品包括用于进行下述操作的计算机指令:访问半导体电路的仿真开关行为报告;确定在所述半导体电路中与多个引脚对应的多个毛刺瓶颈比率,所述确定包括通过下述进行:在末端输出引脚上设置初始瓶颈比率;反向遍历所述半导体电路,以确定在所述末端输出引脚的扇入锥中的引脚的多个毛刺瓶颈比率;确定与所述多个引脚相关联的多个总毛刺功率,所述多个总毛刺功率中的总毛刺功率基于毛刺瓶颈比率和对应引脚的毛刺功率来确定;基于所述多个总毛刺功率来在所述多个引脚中识别一个或更多个关键瓶颈引脚;以及调整与所述一个或更多个关键瓶颈引脚相关联的一个或更多个逻辑门,以降低所述一个或更多个逻辑门的对应的一个或更多个总毛刺功率。这两个引擎的一个引擎是注释引擎,该注释引擎从动态仿真产生的VCD文件中提取准确的毛刺翻转信息。从而计算出精确的动态功耗,包括毛刺功耗。这两个引擎中的另一个引擎是统计引擎,统计引擎的功能是用快速统计毛刺功率分析的方法针对每个逻辑门实例估计统计毛刺的数目,和统计毛刺功率。在电路优化过程中,统计引擎可以快速递增式更新统计毛刺功率,并相应地调整注释毛刺功率的数值。为了增加统计毛刺功率分析方法的精确度,边输入干扰对传输毛刺翻转的影响也被包
含在本申请的统计引擎中。同时本申请还对电路中每一个引脚定义了毛刺瓶颈比率的概念。毛刺瓶颈比率是该引脚在它的扇出锥中所有引脚上引起的总传输毛刺比率。本申请通过一次反向遍历电路,就可以快速计算出电路中所有引脚毛刺瓶颈比率的算法。每个引脚所引起的传输毛刺功耗可近似由该引脚的毛刺瓶颈比率和毛刺功率来确定。每个引脚所引起的总毛刺功率可以用来在所述多个引脚中识别一个或更多个关键瓶颈引脚;调整与所述一个或更多个关键瓶颈引脚相关联的一个或更多个逻辑门,可以有效降低所述一个或更多个逻辑门的对应的一个或更多个总毛刺功率。从而达到有效降低电路毛刺功耗的目的。
附图说明
[0003]在下面的详细描述和附图中公开了本专利技术的各种实施方式。
[0004]图1是示出根据一些实施方式的针对毛刺功率(glitch power)分析和/或优化的经编程的计算机/服务器系统的功能图。
[0005]图2是生成的毛刺示例的图示。
[0006]图3是毛刺瓶颈示例的图示。
[0007]图4是使用统计毛刺功率分析的毛刺功率瓶颈计算的图示。
[0008]图5是示出用于动态功率分析的方法的实施方式的流程图。
[0009]图6是用于确定生成的毛刺比率的均匀分布模型的图示。
[0010]图7是均匀分布模型表面整合分析的图示。
[0011]图8是示出用于毛刺功率优化本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于毛刺功率分析和优化引擎的方法,包括:访问半导体电路的仿真开关行为的开关行为报告;确定在所述半导体电路中与多个引脚对应的多个毛刺瓶颈比率,所述确定包括通过下述进行:在末端输出引脚上设置初始瓶颈比率;以及反向遍历所述半导体电路,以确定在所述末端输出引脚的扇入锥中的引脚的多个毛刺瓶颈比率;确定与所述多个引脚相关联的多个总毛刺功率,所述多个总毛刺功率中的总毛刺功率基于毛刺瓶颈比率和对应引脚的毛刺功率来确定;基于所述多个总毛刺功率来在所述多个引脚中识别一个或更多个关键瓶颈引脚;以及调整与所述一个或更多个关键瓶颈引脚相关联的一个或更多个逻辑门,以降低所述一个或更多个逻辑门的对应的一个或更多个总毛刺功率。2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述多个总毛刺功率中的总毛刺功率至少部分地基于所述毛刺瓶颈比率乘以所述对应引脚的毛刺功率的函数。3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述对应引脚的毛刺功率至少部分地基于针对所述对应引脚的生成的毛刺功率、或针对所述对应引脚的传播的毛刺功率;或者至少部分地基于针对所述对应引脚的生成的毛刺功率和针对所述对应引脚的传播的毛刺功率两者。4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述开关行为报告包括值更改转储文件。5.根据权利要求1所述的方法,还包括基于所述开关行为报告确定准确的毛刺翻转信息。6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述准确的毛刺翻转信息至少部分地基于所述开关行为报告的注释引擎分析。7.根据权利要求1所述的方法,还包括使用边界引脚翻转信息来确定统计毛刺翻转信息。8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述统计毛刺翻转信息至少部分地基于统计引擎估计。9.根据权利要求7所述的方法,其中,考虑到边输入干扰来确定所述统计毛刺翻转信息。10.根据权利要求9所述的方法,其中,使用机器学习确定与所述边输入干扰相关联的参数。11.根据权利要求9所述的方法,其中,使用一阶近似说明所述边输入干扰。12.根据权利要求9所述的方法,其中,使用非翻转边输入的相关性说明所述边输入干扰。13.根据权利要求1所述的方法,还包括:基于所述开关行为报告确定准确的毛刺翻转信息;使用边界引脚翻转信息来确定统计毛刺翻转信息;以及确定校准比率。14.根据权利要求1所述的方法,还包括将校准比率应用于统计毛刺翻转值。15.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员:白耿曾平贤王朝永吴阳朱文广
申请(专利权)人:深圳鸿芯微纳技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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