Optimiert ist nicht immer optimal

Automatisierung des Entwurfs analoger ICs – Teil 2

23. Juli 2019, 16:45 Uhr | Von Prof. Dr. Jürgen Scheible, Dr. Daniel Marolt, Matthias Schweikardt und Dr. Husni Habal

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Die Natur als Vorbild

Eine mögliche Antwort liefert die Natur. Zur Erklärung wird das Finden einer geeigneten Anordnung mit dem Zusammentreiben einer Schafherde verglichen. Ginge ein Schäfer wie ein Optimierungsalgorithmus vor, dann würde er die einzelnen Tiere iterativ so oft versetzen bis eine Abbruchbedingung erfüllt wäre, z.B. bis die Herde hinreichend kompakt zusammensteht oder bis die Sonne untergeht. Bekanntlich tut das ein Schäfer aber nicht. Stattdessen beschränkt er sich darauf, die Herde von außen unter Druck zu setzen und überlässt es jedem einzelnen Herdenmitglied, individuell auf diesen Stimulus zu reagieren. Jedes Schaf sucht sich hierbei selbst seinen Weg, um einen adäquaten Platz in der Herde zu finden. Es kümmert sich dabei von sich aus, d.h. implizit, auch um seine jeweiligen Randbedingungen, z.B. Überlappungsfreiheit, und Optimierungsziele, z.B. bleibt ein Lämmchen möglichst nah bei seiner Mutter.

Self-organized Wiring and Arrangement of Responsive Modules (SWARM) [7] ist eine neue Automatisierungsmethodik, die sich genau dieses Vorbildes bedient. Das Grundprinzip besteht darin, reaktionsfähige Layoutmodule wie Herdentiere innerhalb einer begrenzten Fläche interagieren zu lassen. Jedes Modul entspricht dabei einer analogen Grundschaltung, die als prozeduraler Generator realisiert ist. Ein solches Modul darf sich selbstständig bewegen, drehen und verformen, wobei ein übergeordnetes Kontrollorgan als Schäfer fungiert und die verfügbare Fläche schrittweise verkleinert, um die Interaktion auf zunehmend kompaktere Layoutanordnungen hinzulenken. Das Kontrollorgan kann hierfür High-Level-Layoutanforderungen, z.B. die Flächenform, explizit auferlegen. Ohne sich dabei mit der Komplexität des Gesamtproblems auseinanderzusetzen, konzentriert sich jedes Modul aber stets nur auf seine lokale Situation und kümmert sich primär um sein eigenes »Wohlergehen«.

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Egoismus und Emergenz

Die Layoutmodule in SWARM agieren demnach nicht nur autonom und ignorant, sondern sogar ausgeprägt egoistisch. Trotzdem kann ein derart konkurrierendes Verhalten zweckdienlicher sein als ein auf Kooperation fußender Ansatz. Dies ist bei Erscheinen eines Raubtiers auch bei der Schafsherde der Fall: die überlebensdienliche Aggregation der Herdentiere ist kein Merkmal gemeinschaftlicher Geschlossenheit, sondern resultiert – im Gegenteil – aus dem geradezu unsozialen Bestreben jedes einzelnen Tieres, irgendeinen anderen Artgenossen zwischen sich und den Fressfeind zu bringen [8].

Bei der SWARM-Methodik ist entscheidend, die Interaktion durch die Berücksichtigung diverser Selbstorganisationsgrundsätze so zu gestalten, dass sich auch hier eine gute Gesamtlösung aus den eigennützigen Aktionen der einzelnen Module herausbildet. Dieses Phänomen, bei dem durch das elementare Zusammenspiel dezentral agierender Objekte übergeordnete Muster hervortreten können, wird allgemein als Emergenz bezeichnet. Emergenz wurde insbesondere durch Conways »Game of Life« [9] bekannt und kann unter anderem sehr schön bei einem Vogelschwarm beobachtet werden: obwohl jeder Vogel völlig autark agiert, ergibt sich hieraus kollektives Schwarmverhalten. Dieser emergente Effekt lässt sich auch in SWARM an mehreren Beispielen veranschaulichen.

Analoge Module platzieren und verdrahten sich selbst

Das Platzierungsproblem in Bild 8 stellt ein künstliches Beispiel – ohne direkten elektrotechnischen Bezug – dar, bei dem die Module sich nur bewegen, aber nicht drehen oder verformen dürfen. Beginnend mit einer beliebigen initialen Konstellation (Bild 8, links) benötigen die Module nur ein paar Dutzend Iterationen, um schließlich sogar die optimale Anordnung zu finden (Bild 8, rechts), aus der heraus die Aufgabe ursprünglich konstruiert wurde, damit das Optimum bekannt ist. Die Erreichung dieses prinzipiell schwer zu findenden Optimums ist – da die Module von dem Begriff einer optimalen Anordnung keinerlei Vorstellung haben – ein anschaulicher Beleg für Emergenz in SWARM. Versuche haben bemerkenswerterweise gezeigt, dass das Finden der optimalen Lösung sogar weitgehend unabhängig vom gewählten Startzustand ist.

 

Optimiert ist nicht immer optimal

Die Module dürfen nur bewegt, aber nicht gedreht oder verformt werden.....
© Bild: Hochschule Reutlingen
WARM benötigt ein paar Dutzend Iterationen um – ausgehend von einer beliebigen Konstellation (Bild zuvor) die Module optimal anzuordnen (hier im Bild)
© Bild: Hochschule Reutlingen
Transkonduktanzverstärker
© Hochschule Reutlingen

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Als praktisches Beispiel zeigt Bild 9 den Schaltplan eines Transkonduktanzverstärkers, bestehend aus fünf Transistorgrundschaltungen (1–5) und einer Kapazität (6). Im Layout sorgen Modulgeneratoren für die jeweilige modulinterne Platzierung und Verbindung der Transistoren – wobei sie ihre jeweiligen Randbedingungen und Optimierungsziele implizit berücksichtigen.

Der linke Teil des Bildes 10 zeigt das Layoutergebnis, das SWARM über die Modulinteraktion für eine – explizit als Randbedingung vorgegebene – quadratische Layoutfläche erzielt. Eine weitere strikte Anforderung, die an die Module gestellt und auch von diesen eingehalten wird, ist deren Positionierung relativ zueinander. Dadurch wird eine, für die Schaltungsfunktion wichtige, symmetrische Gesamtanordnung erzwungen.

Dies ist für beliebige Seitenverhältnisse des Gesamtlayouts möglich – z.B. auch ein Seitenverhältnis von 2:3 wie in Bild 10, rechts. Denn die einzelnen Module können ihr eigenes Seitenverhältnis während des Selbstorganisationsprozesses durch selbständige Verformung anpassen. In einer darauffolgenden Finalisierungsphase werden die Leitungen zwischen den Modulen von dedizierten Generatoren erzeugt, um so das Layout zu komplettieren – ebenfalls in Bild 10 zu sehen.

Der Initialaufwand zur Konfigurierung eines auf SWARM basierenden Layoutgenerators für eine typische Analogschaltung, wie sie in Bild 9 dargestellt ist, beträgt etwa zwei Wochen. Diese Zeit ist nötig, um die Parameter so abzustimmen, dass eine bestmögliche Emergenz entsteht. Der herkömmliche manuelle Layoutentwurf einer derartigen Schaltung dauert typisch mehrere Tage bis zu etwa einer Woche. Eine Amortisation des Initialaufwands ist also auch schon bei wenigen Anwendungen gegeben.

Da der SWARM-Generator nur wenige Minuten Laufzeit benötigt, lässt sich für viele regelmäßig eingesetzte Schaltungstypen eine enorme Produktivitätssteigerung des Layoutentwurfs erzielen. Darüber hinaus entfällt durch SWARM die Hemmschwelle, das Layout eines Schaltungsblocks an veränderte Anforderungen anzupassen, was zur Qualitätssteigerung des IC-Gesamtlayouts beiträgt.

Teile der hier vorgestellten Forschungsarbeiten entstanden im Forschungsvorhaben GenerIC, unterstützt durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 13FH051PX5.

 

Literatur

[1] Scheible, J.; Lienig, J.: Automation of Analog IC Layout – Challenges and Solutions. International Symposium on Physical Design (ISPD‘15), 29.3.–1.4.2015, Monterey, Kalifornien, USA, Konferenzband, S. 33–40, DOI: 10.1145/2717764.2717781.

[2] Marolt, D.: Layout Automation in Analog IC Design with Formalized and Nonformalized Expert Knowledge. Dissertation, Universität Stuttgart, 2019, https://elib.uni-stuttgart.de.

[3] Habal, H.; Marolt, D.; Scheible, J., Schweikardt, M.: Automatisierung des Entwurfs analoger ICs – Teil 1: Optimiert ist nicht immer optimal. Elektronik, 2019, H. 6, S. 46ff, elektronik.de, 25.3.2019, www.elektroniknet.de/elektronik/halbleiter/automatisierung-des-entwurfs-analoger-ics-teil-1-163773.html.

[4] Leber, F.; Scheible, J.: A Procedural Approach to Automate the Manual Design Process in Analog Integrated Circuit Design. ANALOG 2018, 16th GMM/ITG-Symposium, 12.–14.9.2018, Neubiberg, GMM-Fachbericht 91, S. 175–180; ISBN 978-3-8007-4754-2.

[5] Scheible, J.: Constraint-driven Design – eine Wegskizze zum Designflow der nächsten Generation. ANALOG 2008, April 2008, Konferenzband, S. 153–158, VDE Verlag, Berlin, Offenbach, ISBN: 978-3800730834.

[6] Cadence PCell Designer for Cadence Virtuoso Users.Cadence Design Systems, 2013, www.cadence.com/content/dam/cadence-www/global/en_US/documents/services/cadence-vcad-pcell-ds.pdf.

[7] Marolt, D.; Scheible, J.; Jerke, G.; Marolt, V.: SWARM: A Multi-agent System for Layout Automation in Analog Integrated Circuit Design. 10th International KES Conference on Agents and Multi-Agent Systems: Technologies and Applications KES-AMSTA-16, 2016, Teneriffa, erschienen in Jezic, G,; et al. (Hrsg.): Agent and Multi-Agent Systems: Technology and Applications, Smart Innovation, Systems and Technologies 58. Springer, S. 15–31, ISBN: 978-3-319-39882-2. Als Probekapitel: www.springer.com/cda/content/document/cda_downloaddocument/9783319398822-c2.pdf.

[8] Hamilton, W. D.: Geometry for the Selfish Herd. Journal of Theoretical Biology, 1971, Nr. 2, S. 295–311, DOI: 10.1016/0022-5193(71)90189-5.

[9] Gardner, M.: Mathematical Games – The Fantastic Combinations of John Conway’s New Solitaire Game ‘Life’. Scientific American, 1970, Oktober, S. 120–123, ISBN: 0-89454-001-7.

 

 

Die Autoren

 

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Scheible | Hochschule Reutlingen
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Scheible, Hochschule Reutlingen
© Bild: Hochschule Reutlingen

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Scheible

hat an der TH Karlsruhe (heute KIT) Elektrotechnik studiert und dort im Jahr 1991 mit einer Arbeit im Bereich der Entwurfsautomatisierung zum Dr.-Ing. promoviert. Von 1992 bis 2010 arbeitete er bei Robert Bosch im Bereich Automobilelektronik in Reutlingen. Neben anderen Positionen war er dort als Gruppenleiter in der Vorentwicklung für die Entwurfswerkzeuge der IC-Entwicklung zuständig und leitete sieben Jahre die Abteilung für den IC-Layoutentwurf.

Seit 2010 lehrt und forscht Scheible als Professor für Electronic Design Automation am Robert Bosch Zentrum für Leistungselektronik der Hochschule Reutlingen, wo er den Masterstudiengang Leistungs- und Mikroelektronik leitet. Sein Forschungsinteresse gilt der Automatisierung des Entwurfs analoger integrierter Schaltkreise.

juergen.scheible@reutlingen-university.de

 

Dr. Daniel Marolt | Hochschule Reutlingen
Dr. Daniel Marolt, Hochschule Reutlingen
© Bild: Hochschule Reutlingen

Dr.-Ing. Daniel Marolt

wurde in Reutlingen geboren und studierte Mechatronik an der dortigen Hochschule, Abschlüsse B. Eng. 2008 und M. Sc. 2009. 2010 begann er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule Reutlingen, wo er sich seit 2011 am Robert Bosch Zentrum für Leistungselektronik mit der Automatisierung des Schaltungs- und Layoutentwurfs analoger ICs beschäftigt.

2018 hat er an der Universität Stuttgart mit seinen Arbeiten zu SWARM zum Dr.-Ing. promoviert. Die Dissertation wurde dort mit dem Forschungspreis der Anton- und Klara-Röser-Stiftung ausgezeichnet.

daniel.marolt@reutlingen-university.de

 

Matthias Schweikardt | Hochschule Reutlingen
Matthias Schweikardt, Hochschule Reutlingen
© Bild: Hochschule Reutlingen

Matthias Schweikardt, M. Sc.,

ist gebürtiger Reutlinger. Er studierte Elektro- und Informationstechnik – Bachelor und Master – an der Universität Stuttgart von 2011 bis 2016.

Seit 2017 ist er Doktorand beim Robert Bosch Zentrum für Leistungselektronik an der Hochschule Reutlingen und beschäftigt sich dort mit der Entwurfsautomatisierung des analogen IC-Entwurfs.

matthias.schweikardt@reutlingen-university.de

 

Dr. Husni Habal | Infineon
Dr. Husni Habal, Infineon
© Bild: Infineon

Dr.-Ing. Husni Habal

erhielt einen B.-Sc.-Abschluss in Informatik im Jahr 2001 und einen M.-Sc.-Abschluss in Elektro- und Informationstechnik im Jahr 2004 von der Oregon State University und den Grad Dr.-Ing. von der Technischen Universität München (TUM) im Jahr 2013. Anschließend forschte er als Postdoc am Institut für Electronic Design Automation der TUM bis 2016 an Alterungsmodellen von Transistoren zur numerischen Simulation und an Optimierung von analogen Schaltungen.

Derzeit beschäftigt er sich bei Infineon Technologies mit der Entwicklung von analogen Schaltungen und dazugehörigen Verifikationsmethoden. Seine Hauptinteressen liegen im Bereich der Analog-IC-Entwicklung und der Analogsynthese.

husni.habal@infineon.com

 


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