Chip-Design-Produktivität mit Hilfe von Design Metrics optimieren
Flaschenhälse beim Chip-Design finden
Fortsetzung des Artikels von Teil 3
Unterschiedliche Chip-Designs anhand objektiver Kennzahlen miteinander vergleichbar
Damit einzelne Chip-Design-Projekte miteinander verglichen werden können, ist es erforderlich, die Daten zu normalisieren. Dies geschieht, indem SPS als Basis für die Komplexität Parameter wie ASIC-Größe, System-Taktfrequenz, Prozesstechnik, IP und Library Sources sowie Komplexität der Applikation verwendet.
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Für diese Parameter wurde ein Komplexitätsfaktor als absolute Zahl eingeführt, die sich als Summe aus folgenden Komponenten zusammensetzt:
- Performance (als Funktion der Taktfrequenz),
- Design Size (als Funktion der Anzahl der Instanzen und Speicher),
- Technology (als Funktion der Prozesstechnik und ihrer Reife),
- Application Complexity (als Funktion anwendungsspezifischer Besonderheiten),
- Library und IP (Funktion der Anzahl der Libraries und der Qualität der IPs).
Der zusammengesetzte Komplexitätsfaktor ist nach oben offen, so dass auch zukünftige Chip-Design-Projekte mit höheren Gatterzahlen, mehr und komplexeren IP sowie kleineren Prozesstechnologien – z.B.: 45 nm und kleiner – miteinander verglichen werden können. Zurzeit liegen typische Werte zwischen 1 (sehr einfach) und 12 (sehr komplex). Zum Vergleich: 2006 lag der Komplexitätsfaktor für sehr komplexe Projekte bei 10.
Bild 7 zeigt ein Beispiel, wie verschiedene Projekte über den Aufwand (Effort) in Zusammenhang mit dem normalisierten Komplexitätsfaktor verglichen werden können. Hier ist ein deutlicher Unterschied in Bezug auf den Aufwand zwischen älteren und neueren Projekten von SPS über einen Zeitraum von vier Jahren zu sehen. Der Unterschied beruht auf systematischen Verbesserungen bezüglich der Implementierungs-Produktivität und macht Jahr für Jahr ca. 20 bis 30 % aus.
Mit der in das Synopsys Pilot Design Environment integrierten und weitgehend automatisierten Erfassung der Design Metrics (Messparameter) können nun kritische Daten über ein Projekt erfasst werden, ohne großen zusätzlichen Aufwand zu erzeugen. Entwicklungsleiter oder Projektmanager können diese Daten auswerten, um Aussagen über die Implementierungs-Produktivität und die Qualität eines Chip-Designs zu machen und je nach Bedarf gezielt zu verbessern. Auch die Auswirkungen möglicher Verbesserungen lassen sich besser abschätzen. Die Aktivitäten können gezielt gesteuert werden, um mit gegebenen Mitteln den maximalen Nutzen, sprich Verbesserungen, zu erzielen. Die Auswahl der zu erfassenden Parameter ist sehr flexibel und kann je nach Wunsch individuell angepasst werden.
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