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发布时间:2022-07-11作者来源:清华大学王志华教授浏览:2096
本文主要摘自 Lanza techVentures公司Lucio Lanza (Managing Director)为《电路与系统简史》撰写的一章。是一篇关于设计自动化(Design Automation)的文章,它并不是一篇详尽的历史,而是更像一套明信片,其中描绘了半导体产业中的这个微小却又很有意义的部分的发展演化,也包含了一些对于它的未来发展的遐想。
本书由时任IEEE CASS 主席、意大利Pavia大学教授Franco Maloberti主编,经我的学生们翻译,由清华大学出版社出版,看官可以自行购买。
半导体行业认识、景仰戈登摩尔(Gordon Moore)已经长达50多年年之久了,当时是他指出了一个如此令人难以置信的趋势和机会。Moore博士注意到芯片的复杂度是呈指数增长的,他认为,这也就是这个行业在可预见的未来的增长特征。
如果Gordon Moore的观点成为现实,那么随之产生的一个推论就是,这一行业的其他领域也不得不以同样快的速度变化与适应。这也就是设计自动化面临的情况。
在某种意义上,我们可以说有一个摩尔定律的推论。设计自动化这门学科需要为半导体产业提供设计下一代芯片的方法和工具。下一代芯片的复杂度可能是它前一代的两倍,而我们需要用大致相同的时间,花费大致相同的成本设计它。设计自动化这一行业的发展过程,就是不断面对工艺上的挑战并改进工艺的过程。离开了设计者,工艺是没什么价值的。只有依靠设计人员,工艺才能实现应用。这就是设计自动化。
我们今天所设计出的SoC的复杂度在80年代简直是不可想象的。在那时,人们根本无法想到怎么能在几个月内设计数以十亿计的硅晶体管。行业中的先驱者Aryeh Finegold – Daisy Systems做出了重要的贡献,他使得先进工艺的使用成为了可能。
Aryeh Finegold, Daisy Systems
早年,设计自动化(Design Automation)也被称为CAE,即计算机辅助工程(computer aided engineering)。CAE系统就是配备了专门用于IC设计的硬件和软件的计算机。Daisy Systems和Valid Logic是当时的三大厂商之二,它们出售专有的硬件/软件系统。第三家是Mentor Graphics,它开发一些在Apollo工作站上专用的软件。
这些厂商都对这一新领域的形成做出了重要贡献。若要完全解释清楚在EDA发展的早期这些贡献的意义有多么重大,我们需要一篇更加完整的EDA历史,而且,它不仅仅关乎软件。它同时也是新一代的专用图形系统,是一个由硬件和软件组成的复杂混合体,正式有了它们的助力,设计自动化才得以成功发展起来。这也就是新技术和新想法通常的发展方式。
IC的设计曾经都是在那些实力强大的半导体公司的计算机辅助设计(CAD)团队中完成的,这些团队里有着大量技艺精湛的设计人员,他们擅长这些复杂的逻辑和物理设计、库和过程开发、封装以及其他一些专业方面。当时,为了应对设计领域中日益增长的挑战,这些企业内部也在进行着新设计工具的开发。想要以外部的工具取代内部的工具从来都不是一件容易的事情,尤其是这些公司内部还都掌握着很多专业知识。
专用集成电路(ASICs,applicationspecific ICs)的出现改变了这一情形。虽然ASIC并非与IC完全不同,但它的设计者们已经与IC的完全不同了。这群新的设计者们并不需要了解IC的物理版图、加工工艺,或者说,事实上他们根本不需了解任何非数字层面的东西。这是一群工作在系统设计环境中,致力于下一代产品的设计者,他们也在追逐着摩尔定律的浪潮。要使一个系统搭乘上摩尔定律的浪潮,就需要使其能够在不大幅改变设计者们的专业技能的情况下,使用新的技术。
设计自动化行业认识到了这一点,并创造了一些半定制和定制(semi-custom andcustom)方法,使得系统设计师们不需要达到CAD工程师那样的理解水平就能设计硅片。这样,摩尔定律对于一个更大的群体都有意义了。
通过支持ASIC设计,CAE工作站和EDA系统得到了迅速扩张,这是因为,相比那些硅片公司的内部CAD团队,它的体量更大、需求更容易满足。系统设计者远比那些内部CAD团队更加开放。
很多设计自动化领域的[敏感词]人物当时都在Daisy Systems公司工作,其中包括Harvey Jones(后来成为了Synopsys的CEO)、Tony Zingale(Clarify公司和Mercury Interactive公司的前CEO,最近任Jive Software公司的总经理)等。他们在Daisy的时候就看到了系统和ASIC设计领域背后蕴藏的能量,并将其转化为了巨大的市场增长。
DaisySystems workstation (left). Harvey Jones (center). Tony Zingale (right).
新产品的挑战带来了抽象水平的提升,而更高的抽象水平成为了设计者们应对指数型增长的工艺复杂度的途径。早期的IC设计是劳动密集型的——物理设计人员需要处理每一个晶体管,甚至是那些组成逻辑门(如NAND、NOR以及其他逻辑功能等)的晶体管。IC领域是受到崇敬的,在基本的多边形层面“手工填充(hand packing)”出一个设计就是当时的工作方法。
随着半导体加工水平的提升,我们可以制造出更大、性能也更强的芯片(die),再让设计者们处理每一个晶体管变得越来越不现实。如果真要在这样的层面上开展设计工作,那么我们就需要非常非常多的工程师来做非常非常多的低层次决策,在这样的过程中太容易产生差错了,这就可能会使产品无法按期上市。
整个产业把目光转向了抽象化(abstraction)——即在一个更高的层次上进行设计,而把那些底层的细节都归并到库和CAE工具中——就类似于软件产业所做的事情。于是,单元库(cell library),一种含有各种预先设计好的不同特性逻辑门的库就诞生了,有了它,设计人员就能花更少的时间和精力设计出规模更大的电路。在这方面,我们得归功于起领导作用的Mark Templeton,他曾是VLSI Libraries公司的总裁。VLSI Libraries这家公司就是后来的Artisan Components公司,它在知识产权(IP,intellectual property)方面取得了巨大成功。
半导体工艺继续遵循着摩尔定律不断进步。单元库拥有很多优良的性质。它们使设计能更容易地从一个fab移植到另一个fab,也使更大的设计能够投入市场,使得行业在面对日益复杂的工艺的挑战时能更加自如。
Mark Templeton.
不过,即便如此,设计大型电路依然是一个艰巨的任务。为了达到更高的生产率水平,我们需要新一层次的抽象化。然而,实现这一点非常困难,因为它需要让设计方式做出改变。在那时,很多设计人员都是印刷电路设计者,他们使用晶体管-晶体管逻辑电路(TTL,transistor-transistorlogic)。为了将门的数量最小化,他们经常在异步和自定时(self-timed)电路中使用JK触发器(flips-flops)和RS触发器。随着设计的发展,这种异步设计方式变得十分容易出错,因为我们很难确保电路在整个工艺范围内都能正常工作。
一旦设计者们转向了同步设计,用有限状态机(FSM,finite state machine)来实现电路逻辑,他们就不仅拥有单元库,还拥有了同步FSM——有了它,就可以继续填充由不断更新的工艺制造出的不断扩大的硅片。
当设计师转向同步时序和FSM设计后,CAE团体就能够用两个关键性的基于计算机的工具来进一步提升行业的生产率——逻辑最小化与最优化,以及用高级结构来进行逻辑综合。
在逻辑最小化、逻辑最优化和逻辑综合方面,通用电气公司(General Electric)和通用电话电子公司(GTE)是先驱者。1987年GTE实验室做出成果(Silc 1987年从 GTE Labs 拆分),1990年被RacalRedac收购。
来自通用电气的微电子中心的Aart de Geus博士和一个工程师团队,利用他们在GE开发出的综合(synthesis)技术,在1986年创办了Synopsys公司。Synopsys公司以令人难以置信的方式飞快发展,如风暴一般占领了市场;同时,由设计界提出的新层次的抽象化,在CAE的帮助下转化为生产力,成为了产业界的标准。这即是所谓的寄存器传输级(RTL,Register-Transfer Level)抽象化。于是设计自动化公司们意识到它们需要跟进到RTL并努力提高设计人员的生产力。转变到RTL对于设计的质量有着巨大的影响,并让新的技术人员不需要精通半导体技术就能成为高效的芯片设计师。RTL进一步扩展了芯片设计群体(community),就像系统设计工具扩展了ASIC设计群体那样。
Synopsys公司推进了抽象化的前沿发展,为行业做出了重大贡献。如今,它的领导地位是显而易见的,同时它的战略与执行的创新性也很强大。
虽然设计需要转向更高层级的抽象这一点已经被广泛认可,但是人们尚未采纳某一个单一的途径。高级综合(High Level Synthesis)是其中一个强有力的竞争者,而使用IP构件(building blocks)的设计是另一个竞争方案。面向对象的结构已经被添加到了如SystemVerilog等RTL语言中,不过,它对于IC验证(ICverification)有着更大的影响。在写作本文时,虽然行为级综合(behavioralsynthesis)方面已经有了一定进展,用于了一些特定领域,但是RTL仍是主力的抽象级别。
随着芯片复杂度的提升,原先所有的制作芯片原型的方法都变得完全无法胜任了。半导体工业必须要找到一种方法来描述芯片并对其进行模拟。他们做到了。这样的工具就称为模拟器(simulator)。这为电子学开启了一个新世界,而挑战依然存在。
设计自动化领域中那些富有创新精神的人们一直在努力着,想要开发出验证工具。验证工具的需求呈指数增长。一家新的公司——Gateway Design Automation出现了,它发展得很快并且目标明确,它推出了名为Verilog的模拟器。Gateway在1989年被Cadence公司收购。Cadence的首席执行官Joe Costello是一个有大格局的人,他通过吸纳外来的贡献、整合那些有才能的人以及他们的公司,把自己的公司建设成为设计自动化行业里的龙头企业。
此后Verilog模拟器成为了Cadence生态系统中的一部分,并延续了它的成功。其中,Gateway的Prabhu Goel和PhilMoorby功不可没。
Fromleft to right: Joe Costello, Michael D’Amour, Prabhu Goel, Phil Moorby.
在当时,模拟面临的挑战之一是,它的运行速度在本质上慢于硬件。软件模拟的速度比硬件慢了起码10000倍,这就使大型电路的模拟变得不切实际。为了接近硬件的速度,应用程序的运行需要不依赖硅基。
设计自动化领域需要提出一些不同于模拟的东西,而这就是硬件仿真。仿真(Emulation)以两种不同的形式出现——一种是现场可编程门阵列(FPGA,fieldprogrammable gate array)仿真,其中电路被综合或编译到FPGA中;另一种是模拟加速(simulation acceleration),其中电路被编译运行在一个基于硬件的处理器上。在前一类中,领导性的公司有Quickturn Design Systems,现在的Cadence以及IKOS Systems的VStation、现在的Mentor Graphics Veloce Emulation Platform。后一类中,有IBM的专有的EVE硬件加速器,现在的CadencePalladium、IKOS Systems的NSIM、Daisy Systems的MegaLogician以及Zycad的LE和FE machines。
Quickturn emulation box (Source: MikeD’Amour).
在仿真的支持下,电子系统快速地迭代。如果没有仿真工具,那么与前几代兼容的新一代电子系统的诞生速度将会慢很多。正是我们所拥有的令人满意的仿真能力,支撑着芯片换代的速度。
早期,仿真建立在ICE(incircuit emulation)的基础上,仿真器通过一个适配器与真实世界相连。如今,我们已经掌握了很多新的技术,包括运行在仿真器上的高级测试平台(high-level testbenches)等。
此外,业界也不能忘记Mike D’Amour和Phil Kaufman做出的无法估量的贡献,是他们造就了仿真在今天的成功。
IP(知识产权)是硅基系统设计方面的一个非常成功、非常有意义的进步。硅IP的出现,使设计人员拥有了一些预先设计好的、有一定功能、保证能够运行的模块。例如,一个算术单元就可以是一个IP,它可以被设计者们反复使用。
IP有一些基本的组件。门电路库(Gatelibraries)中的元件在给定的工艺下保证能工作,这大大解放了设计工作者,使他们不必再考虑关于硅工艺的一些基本知识。经硅验证(Silicon-proven)的IP可以被反复使用,并在每一个设计中都是相同的,这使下一代芯片的设计以及抽象水平的提高成为了可能。
ARM控股和Artisan Components——一家起初是设计各种库的公司,各自独立提出了一种新的生意和新的商业模式,这种商业模式成为了标准的IP商业模式,即永远将组件虚拟化。ARM于2004年收购了Artisan Components。
对于一家公司来说,决定不以物理的形式、而是以IP模块的形式交付处理器产品,是极其富有创新性的。处理器就是IP模块,它成了对VLSI和SoC设计者们最重要的东西,广泛用在各种应用中。这就是为什么我们需要有一个IP供应商,随着硅片性能的提升,来提供越来越强大的处理器及其配套设施,如编译器、运行库、调试器、协议栈和总线接口等,这对整个行业是一个巨大的贡献。因此,ARM控股的前首席执行官和董事长Robin Saxby爵士所产生的影响,是他人难以匹敌的。当然,Mark Templeton也是同样。
左:Phil Kaufman 右:Robin Saxby爵士
当然,其他的用于通讯、图形和存储等方面的IP模块也成为了SoC生态系统的一部分,它们使SoC的设计更像是一种装配过程。设计人员现在可以把更多的精力集中到芯片中独特的、差异化的部分上来。
IP的构想就是为了将事情简化,通过使一个复杂的SoC上的大部分结构避免重新设计,确保了摩尔定律能继续生效。从这个角度看,IP是设计自动化进入半导体行业的重要推动者。
毫无疑问,来自社会的需求——希望半导体行业提供越来越强大的计算性能,将会是一个持续性的挑战,尤其是摩尔定律逐步面临失效。
很多时候我们会听到一些行业观察家预测,说半导体产业、或者是其中的设计自动化部门的发展将会减速,并进入成熟期。我们应当怀疑,这是否真的在发生,又或是我们只是还没有足够的创造力去看到不同的增长路径。
今天,整个IP现象可以认为是代表了半导体行业的增长,也代表了我们设计更加复杂的器件的能力。另外,我们仍有许多挑战需要面对!例如:
工艺线向2.5D和3D转变促使产生新的增长点
硅需要用来支持整个SoC,而不仅仅是芯片上的硬件,也包括软件
软件生产率需要呈指数增长,以控制开发成本
不断变化的需求、系统和硅片复杂度之间的相互作用,将推动产业制造可编程的硅片,它可以支持一些功能,如不断演化的安全性(evolving security)
灵活的、可重构的系统将成为现实
计算机控制各种物理变量的能力需要得到极大的扩展
复杂硅片的各个层面都将变得更灵活,并且拥有学习和适应能力
系统将会受到从机器学习到云的各种层面的技术平台的支持
传感器将能感知越来越多的现象以供计算机处理
计算能力的演进将会带来越来越多能造福社会的应用,比如自动驾驶汽车和个性化医疗就是显而易见的两个方面
此外,真正新型的计算机将会出现。二十多年后,当我们回首今天的硅和计算机产业时,我们很可能会惊讶于今天的我们是多么原始。革命性的学习系统将会诞生,它将能够用一种直观的方式解决人类问题,而能耗仅为现在的百万分之一。这样的智能计算机将成为现实。
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