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AmazeFP-ME开启智能EDA之旅

ME平台是芯行纪科技有限公司(以下简称“芯行纪”)Machine-Learning EDA平台,意在打造人工智能EDA以实现技术变革。

芯行纪此前推出布局规划工具AmazeFP以解决后端工程师们手动摆放宏单元费时又费力这个痛点。AmazeFP基于其强大并完全内置的 Placer + Global Route + Timer 等核心引擎, 配以Timing Driven +Dataflow Driven等技术,在极短时间内完成Floorplan,媲美甚至超越了以往用数周乃至数月手工摆放才达到的PPA,大大地提升了Floorplan效率。AmazeFP-ME将最新的AI技术引入到AmazeFP的解空间探索中,在AmazeFP的基础上进一步显著地提升了PPA7y7esmc

AmazeFP利用算法得到一个Memory/IP等宏单元位置的最优解,并且会基于时序以及拥塞评估,同时考虑到用户习惯、流片需求以及Bump位置等因素将这些Memory/IP对齐成为一个可签收的Floorplan ( Pack过程)。在整个过程中,有不少的参数会影响最优解及Pack后的形状从而影响最后的PPA。这些参数组成的解空间巨大,尤其是Hard Block数量众多时,Pack的解空间尤其巨大。怎样在调参的基础上,利用机器学习在最短时间内得到全局的理论最优解?AmazeFP-ME方案能短时间自我学习,同时探索巨大的解空间,成功得到更优的全局7y7esmc

实际使用案例7y7esmc

此案例是一个图形编解码模块,Memory所占比例较高。图一是用了数周时间手动调出来的Floorplan;图二是AmazeFP在2个小时内得到的Floorplan。图三为两者在P&R工具里的PPA对比。7y7esmc

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图一:User Floorplan7y7esmc

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图二:AmazeFP Floorplan7y7esmc

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图三: User/AmazeFP Floorplan QoR对比7y7esmc

可以看到,使用AmazeFP本身在不到2个小时,得到的Floorplan方案已经优于手工摆放数周的结果。那还存不存在更优解?7y7esmc

在AmazeFP的基础上,测试AmazeFP-ME的结果:7y7esmc

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图四: AmazeFP-ME QoR趋势图7y7esmc

图四是ME的QoR趋势图,此图最好是一个逐步收敛的图,横坐标是run(运行)AmazeFP的次数,纵坐标是每个run的分数(打分机制是分数越低QoR越好)。可以看到,随着run数目的增加,ME可以得到更多的更优解,并在第26个run得到了整个搜索的最优解。在此过程中,由于自带可分布式计算,AmazeFP-ME跑完所有的尝试所花时间也非常可控。7y7esmc

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图五 AmazeFP-ME评判分数图(局部)7y7esmc

从具体的评判指标来看, ME找到了10多个比Baseline(AmazeFP默认跑出来的结果)更好的Floorplan。其中最好的分数是73.6分 (Baseline的分数是100分),相比于Baseline,Overflow改进了70%,Wirelength改进了8%,TNS改进了20%。7y7esmc

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ME分数最高的Floorplan7y7esmc

考虑到用户更关心最终的布局布线流程的结果,以下是上面的几个FP在跑完AmazeSys整个P&R(布局布线)流程的最终结果。7y7esmc

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图七:User/AmazeFP/ME Floorplan的P&R QoR对比7y7esmc

可以看到,ME分数最高的Floorplan,继续在P&R中显示出了好的PPA (ME > Baseline > User Floorplan)。与ME里看到的趋势非常一致,AmazeFP以及AmazeFP-ME产生的Floorplan结果得到了最终布局布线结果的证明。7y7esmc

进一步验证AmazeFP和P&R工具的PPA一致性:我们随机选择10个ME的结果,对比ME和P&R工具的一致性(Congestion/Wirelength/TNS)。从下图可以看到,整个趋势非常一致。7y7esmc

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:AmazeFP-ME/AmazeSys Overflow对比7y7esmc

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图九:AmazeFP-ME/AmazeSys TNS对比 (归一化)7y7esmc

下图是更多的ME产生的Floorplan,可以看到,AmazeFP-ME一直在不同的方向上探索,以找到更好的PPA的方案。7y7esmc

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:ME探索出来的更多的Floorplan(部分)7y7esmc

芯行纪正在实现AI赋能EDA,落地的方案给客户带来真实的价值。7y7esmc

责编:GreatAE
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