IC基板 - オープンソースのEDAはどこに行くのか？

ai，5 g通信，クラウドコンピューティングなどの専用計算機の開発により，専用コンピューティング分野のコンピュータアーキテクチャも新たな黄金時代に入った。この黄金時代を描いている2つの重要なブラシは、オープンソースハードウェアと機敏な発展です：オープンソースはチップ設計の敷居を下ろすことができます、そして、機敏なデザインは開発サイクルを短くすることができます。

オープンソースチップと言えば、RISC - Vはオープンソースの代表と言える。昨年、RISC - Vインターナショナル財団は、その本部をスイスに動かしました。現在、1000人以上のメンバーと約200の企業組織を持っています。中国はこれに非常に重要な役割を占めています、中国の会社は20 %以上を占めます、そして、19人の理事会メンバーのうちの9は中国からあります。

オープン・インストラクションセットRISC - Vが産業によって徐々に求められているように、オープンソース・チップのコンセプトは徐々に人々の視野に入り、世界的な注目と投資を集めている。国際的には、2019年の国際コンピュータアーキテクチャフラッグシップ会議ISCAのビジョンシンポジウム、チューリング賞受賞教授デイビッドパターソンを含む多くのアメリカのアカデミーアカデミー、同様にMIT、UCバークリー、UCSD、スタンフォード、Google、トップの大学からの専門家。NVIDIAとDARPAのような企業と政府機関は、命令セット、EDAツールチェーンオープンソース、デザインプロセス、高レベル合成、正式な検証を含む内容を含んでいる「次世代コンピューティングのためのアジャイルオープンハードウェア」のフロンティアホットスポットに集中しました。

では、オープンソースチップのイノベーションの機会は何ですか？中国科学院のコンピューティング技術研究所の副学長Bao Yungangは技術フォーラムで述べた。実際、オープン命令セットマニュアルです。例えば、インテルCPUの命令セットマニュアルは5000以上のページを持っています、そして、ARM CPUのマニュアルは2000以上のページを持っています。命令セットが実際のアーキテクチャに変わるならば、多くのデザインドキュメントはこの時に生成されます、そして、ドキュメントは公開されることができます;デザインドキュメントに従ってソースコードに変換すると、ソースコードも公開できますEDAツールチェーンはオープンソースコードをチップレイアウトにすることができます。

我々が知っているように、世界的なEDA市場は、3つの主要なメーカーCadence、Synopsysとメンター（ジーメンスEDAとして2021年1月に改名される）によって独占されます。彼らの大規模で完全な製品ラインは、全プロセスの完全な解決を提供することができます。一方、国内のEDAツールは中国市場で5 %以下の市場シェアを有し、世界市場では0.2 %しかない。また、国内のEDA企業は規模が小さく、製品の中ではほとんど「ポイント」ツールであり、部分的な解決策しか提供できない。単一のEDAツールがIC設計の全体のプロセスのためのデザイナーの要件を満たすのは難しいです、そして、異なるツール間の切り替えはデータ完全性に危険を加えます。その結果、市場はますますオープンソースプラットフォームを要求しています。

Pengcheng研究所のJie Biweiと中国科学アカデミーのコンピューティング技術研究所は、オープンソースEDAがオープンチップ生態学を支えるための重要な保証であると思っています。多くの成功した経験は、オープンソースとオープンネスが繁栄している技術的で産業的な生態学を構築するための必要な基盤であることを示します。例えば、Linuxオペレーティングシステムはオープンソースの生態系をサポートしますもう一つの例はAndroid Mobileオペレーティングシステムです。今ではクローズドソースですが、オープンソースを使用して、IOS以外のモバイルインターネットの生態系全体を統一する出発点として人工知能の分野では、caffe、tensorflow、pytorch、およびパドルパドルは、全体のAI技術生態系の礎石と言われることができます。

オープンソースのEDAツールは、チップ設計のためのマンパワー、IP、およびEDAのコストを削減するなど、チップ設計のしきい値を下げることができる。また、それは、企業、大学、学術研究機関、またはチップやedaの分野で個々の愛好家のためであるかどうか、基本的な科学研究と人材の訓練の開発のための良いアイデアを提供することができます。オープンソースEDAが複数の力を集めることができれば、我々の国が国際的な高度に追いつくために加速するのを助けるでしょう。

しかし、私の国のEDAソフトウェアの基盤はまだ比較的弱いです。オープンソースのEDAはまだ多くの課題に直面しているいくつかの解決策もフォーラムで論じた。詳細は次のとおり。

（1）いくつかのユーザ：オープンソースのEDAツールの品質は商用ツールからの距離であり、ユーザー数は非常に限られている。ソリューションは、ツールの品質を改善し、生産環境でプロジェクトの検査を強調することです。すなわち、オープンソースのEDAツールは学術論文やソフトウェアコードにとどまるべきではなく、他のポイントツールと組み合わせる必要があります。例えば、アメリカ合衆国のマジックはいくつかのテープアウト検証を受けました、そして、紙は実際のチップテストデータを持ちます。

（2）EDDA分野は比較的ニッチであり，オープンソースコミュニティはさらに薄い。yosys，abc，magic，openroadのようなオープンソースツールの主な貢献者はほとんど10人です。EDDA規律の特徴のために、オープンソースのEDA貢献者はCS、Math、EEとMicroeの知識を同時に必要とします、そして、技術的ないき値は比較的高いです。各オープンソースのEDAツールの開発はオープンしていません。それは基本的にある学校、研究機関、会社の内部チームです。外部参加者は少なく，参加が難しい。解決策は完全に分解し、抽象的かつEDAの技術的な問題を記述し、数学、アルゴリズムや高性能などの専門分野で理解できる言語表現にそれらを分類し、複数の分野でコミュニティの力を動員する。

（3）不透明なフレームワーク構造：一貫性のないコードと低い再利用率はオープンソースソフトウェアの共通の問題である。しかし、オープンソースのEDAツールとアルゴリズムの強い結合は、問題をより顕著にします。新しいアルゴリズムを設計するには、通常、オープンソースの意味を失うコードの書き換えが必要です。つの解決方法があります。まず、基本的なフレームワークの設計から出発し、その後、アルゴリズム層に行き、一般的な演算とデータ形式を抽象化し、コードから反復的な再構成規則を探索し、合理化された、効率的でモジュール化された基本的な枠組みを形成するモジュール設計を行う。このモジュラ設計はまた、分散並列計算アーキテクチャによるEDA設計プロセスの加速を容易にする。第二に、抽象化の標準化。マルチレベル中間表現（MLIR）などの優れたコンパイラ設計概念を使用して、様々な分野の専門家がそれぞれの抽象的なレベルにフォーカスできるように、全体のデザインプロセス（特にフロントエンド設計）を複数の抽象レベルに分割します。同時に、複数のレベルのコンパイルを通じて、EDAツールチェーンを開くには、敏捷で便利な完全なプロセスの検証を完了します。このように、ポイントツールでさえ、オープンソースのEDAツールチェーンに柔軟に、標準的な変換形式を通して、自分で開発したツールの性能と品質を完全に検証することができます。現在，北米の産学官はこの傾向を形成している。

オープンソースのEDAプロジェクトに関しては、低プロセス（110 nm）から高プロセス（55 nm、40 nm、あるいは28 nm）までは関係ない。小規模レベルのASICチップから大規模SoCプロジェクトへの大学教育レベルのアプリケーションからエンタープライズ製品レベルのアプリケーションまで、研究とアプリケーションを組み合わせる戦略は、駆動力としての実用性、およびアプリケーションへの研究の研究と応用の応用に接着されるべきです。つの側面から1つずつブレーク：ツールチェーン、ポイントツール、ベンチマークテストセット、デモンストレーションアプリケーション、および産業グレードのオープンソースプロセスライブラリ。

業界における研究の進歩

ASPLS 2021カンファレンスでは、グーグル・ブレインからスター・リックス・カンパニーShiveに移籍したクリス・ラトナー博士（LLVMプロジェクトとクラン・コンパイラの作者）の一人は、HW / SW Co Designのスピーチの時代に、コンパイラ・デザインの黄金時代を築いた。MILRコンパイル技術に基づく新しい統一EDA（電子設計自動化）フレームワークを提案し、EDAのようなTensorFlowまたはPortorchのためのツールチェーンを設計し、完全で柔軟なインフラストラクチャを提供する。CHERTTプロジェクトはMLIRと同じであり、ハードウェア設計とソフトウェアコンパイルにおいて生態学的一貫性を形成することは容易である。

オープンソースのEDAソフトウェア、国内のEDA研究者や業界の道では、オープンソースのEDAに貢献する適切な位置を見つけるために努力している。

オープンソースチップの分野では、中国科学アカデミーのコンピューティング技術研究所は、2019年にRISC - VプロセッサチップとRISC - Vのネイティブオペレーティングシステムなどのプロジェクトを開始し、国内の28 nmプロセスにコスト効果の高い利点を持つオープンソースのチップ技術システムを構築しました。そのうえ、彼らはオープンソースチップを設計するために、オープンソースEDAを調査しています。既存のオープンソースツールに基づいて、GLS 2のデザインプロセスにPythonベースのRTLを構築しました昨年8月に、国立科学技術大学の5人の学部学生が2年間オープンソースのEDAツールを使用しました。GuoHU - 1チップを設計し、アウトテープを実現。

中国科学アカデミーは、チップ・アジャイル・デザインのためのクラウド・プラットフォームAgileserveを開発した。これは、様々なオープンソース・エレメントを統合して、プロセッサ・チップおよびソフトウェア開発を迅速にカスタマイズし、チップ設計のしきい値を低くするためのユーザをサポートする。学生のために、チップ設計はいつでもどこでも実行することができます教師のために、それは学生をオンラインでガイドすることが可能です。

チェンギャング、南京統合回路デザインサービス産業イノベーションセンター有限公司（以下EDAイノベーションセンター）の幹部副部長は、国内のEDAユニバーサルベース（OpenEDI）を作成するオープンソースメソッドの使用を導入。国内のEDAポイントツールは独立しており、国内の生態系の共通基盤を構築することを考えると、ポイントツールが一緒に接続されることが予想されます。EDAユニバーサルベースの研究開発目標はすべての国内EDAツールをサポートするために、EDAツールチェーンの完全なセットを集計し、国内の生態系ユニバーサルベースになります。下の写真は、EDAの一般的なベース・アーキテクチャです。一番下の部分はデータ層で、様々なパーサーモジュール、ユーザインタフェースモジュールなどを含むメモリとディスク上のすべてのEDAデータベースとデータモデルを持っています。上層は一般的なアルゴリズム層と計算枠組みである。

北京大学の林Yiboは、会議でよく知られた「深い学習支援場所とルート最適化」プロジェクトを導入しました。彼は伝統的な場所とルートのアルゴリズムを改善するために深い学習の使用を説明した。このプロセスでは、オープンソースの場所とルートツールを使用する必要があります、さもなければそれは非常に困難になります。難しい学習サンプルを取得するのは難しい。今後は，アルゴリズムを改良し，安定性と汎化能力を向上させる。ImagenetなどのオープンEDAデータセットがリリースされることが期待され、相互競争と学界・産業の発展を惹きつける。

東南大学のASICシステム技術研究センターのYan Haoは、広電圧近傍閾値設計方法論とオープンソースEDAの開発について述べた。彼は、EDAツールの技術的な挑戦は進化過程とエッチング寸法によってもたらされる偏差モデリングと最適化アルゴリズムの開発であると言いました。研究を行うとき、最大の挑戦は他の人々のコードを再現するために多くのエネルギーを費やす必要であると指摘しました、そして、彼らもNiicedaのような国内のEDA会社と協力して、活発にオープンソースタイミング分析ツールの開発に投資します。

寧波大学のZu Zhufeiは、多論理領域自動合成ツールの研究進展を共有しました。彼は、論理合成が制約を満たす条件の下で指定されたプロセス・ライブラリの単位回路の接続に設計されたデジタル回路のすべてのRTLレベル記述を変えることになっていると言いました。論理合成は、3つのステージ：翻訳、最適化とプロセスマッピングを主に含みます。様々な論理的完全集合から開発された包括的方法が異なるシナリオに適用できることを指摘した。既存のEDAツールはすべて伝統的なブール論理に基づいて開発されています。新しいタイプの演算子は、極性変換のようなより多くの機会をもたらすことができます。ed muller，tb，rm dual logicなどのedaオープンソースについて，論理合成ツールの開発動向を指摘した。AIのためのAIは、論理合成最適化変換の順序を推論するためにAIメソッドを使用します。AIのためのEDA、論理操作を使用することは、ニューラルネットワークのトレーニング重量と同じ目的をなしとげるためにルックアップテーブルの形で逆である3 .最適解は、ディジタル回路を考えると、既存の方法は、ノードの最小数、最小論理深さなどを得るためにSATソルバに非常に依存する。4 .技術イネーブラ、新しい論理的抽象化方法を開発し、二次元の材料や開発などの新しいプロセスの評価を支援する。トレーニングセットに関係なく、検索最適化と新しいモデルは、オープンソースの生態系の恩恵を受けるでしょう。

オープンソースのEDAはどこに行くのか？

オープンソースのeda生態系は0から1まで多くの困難に直面している。オープンソースの生態系のクローズドループを乗り切る方法生態学の持続可能な発展を維持する方法？タペート失敗、IPリークと特許のような生態学的危険を防ぐ方法？将来どこへ行こうかこれらの問題については、学者や専門家の意見が異なっており、強烈で有意義な議論を行った。

0から1まで、オープンソースEDAの生態学はアカデミックな世界から始まる

従来のオープンソースソフトウェアとは異なり、オープンソースのEDAソフトウェアのデータ構造、コード品質、およびアルゴリズムは非常に専門的であり、ユーザグループは小さく、オープンソースコミュニティの規模を制限する。歴史の中で、シリコンバレーのハイテク企業は、星や海と同じくらい小さく、すべての大学の革新から始まった。EDAは同じです。まず、オープンソースのユーザーの最初のグループは、大学や大学、教師や学生を含めて、彼らは革新的な方法でオープンソースのツールを使用して、その後、ツールの継続的な使用と反復的な改善を通じて、彼らは将来的に使用できるようにすることができます。程度。

しかし、それはまた、アカデミックな世界から閉ループEDA生態系を進めて、維持することに挑戦しています。最も重要な課題は，オープンソース・edaにおけるアカデミアの参加の発展とオープンソースプロジェクトの継続的な維持である。実用的な観点から、大学の研究者が研究興味やプロジェクトの終了を転送すると、オープンソースプロジェクトを維持する動機が消滅する。学生は長年の経験学習とオープンソースのEDAツールを習得して、それはより良い仕事の狩猟のための実用的なツールを習得することです高品質は学生のための多くのオープンソースの仕事でありません、そして、学生は時々オープンソースプロジェクトのコードをハッキング（あるいはデバッグさえするより）速くアルゴリズムまたはツールを再実行します。学生卒業後、良いドキュメントと高品質のコード管理がない場合は、フォローアップアカデミックな反復的な開発動機に続けて十分ではない。

したがって、フォーラムは大学のアカデミックな評価基準が適切に案内されるよう勧めます。そのため、コードとドキュメント品質の高いオープンソースプロジェクトと、Github / Giteeのようなコードホスティングやコラボレーションプラットフォームに多くの星を持つプロジェクトが大学の学者、学生、企業の専門家のためのアカデミックなビジネスカードになります。オープンソースのEDAプロジェクトの開始と維持は、学生が採用するための大きなインセンティブです。

オープンソースのEDA生態系の確立は、ベンチマークテストセット、特にエンドツーエンドプロセスを完了することができる工業ベンチマークテストセットを必要とするアカデミアレベルの先進的なデザインにアカデミアの小規模データセットから行く方法は、議論されるべき話題です。オープンソースコミュニティがオープンソースコミュニティのスケールを拡大するために、オープンソースコミュニティがアカデミックな研究と学生競争のためのリファレンスとしてこれを使うことができるように、業界のよく知られたチップ設計会社はいくらかのdesensitizedされたデザインを提供することができます。特に、深遠な学習技術がEDA分野と密接に統合されている現代の時代において、社会的繁栄を促進するためには、チップ設計の分野における「imagenet」が必要である。