Synopsys, 새로운 검증 솔루션 인 PrimeLib 공개

Synopsys는 고급 프로세스 노드에서 시스템 온 칩 (SoC) 설계를 대상으로하는 사인 오프 품질 라이브러리를 생성하는 고성능의 포괄적 인 특성화 및 검증 솔루션 인 PrimeLib를 도입했습니다.

PrimeLib 라이브러리 특성화 솔루션에는 다중 프로세스 용 SmartScaling, 전압 및 온도 (PVT), 고급 기계 학습 (ML) 및 통합 검증 기술을 제공하며, 처리 시간이 4 배 향상되면서 골든 사인 오프 품질 라이브러리에 대해 최고 수준의 검증을 제공 할 수 있습니다.

"라이브러리 특성화주기에 대한 수요는 각 고급 노드에 따라 계속 증가하고 있으며, 더 많은 프로세스 코너와 변형, 노화 및 신뢰성에 대한 새로운 모델링 요구 사항이 모두 시장 출시 기간 단축 내에서 필요합니다."라고 설계 부사장 인 Philippe Moyer가 말했습니다. Enablement, Physical Design Group at Arm. “Synopsys와의 파트너십을 통해 Arm 기반 AWS Graviton 2 프로세서와 Synopsys PrimeLib의 조합을 통해 이러한 방대한 컴퓨팅 요구를 충족 할 수있었습니다.이를 통해 라이브러리 특성화를위한 처리량을 가속화하고 처리 시간을 단축하는 비용 효율적인 선형 확장 솔루션을 제공 할 수있었습니다. 몇 주에서 며칠.”

설계자와 파운드리는 시장 출시 시간에 영향을 미치기 때문에 SoC 설계를위한 빌딩 블록으로 고품질 라이브러리에 의존하고 고급 프로세스 노드의 경우 품질 승인 라이브러리는 종종 설계자에게 중요한 병목 현상이되어 프로젝트 일정을 지연시킬 수 있습니다.

라이브러리 특성화에는 수개월이 걸리는 경향이 있으며 각 고급 노드에서 PVT 코너의 3 배 증가, 변형 모델링, 신뢰성 및 노화 효과를 포함하는 문제가 증가합니다. PrimeLib는 100,000 배 더 빠른 처리 시간을 제공하여 클라우드 또는 컴퓨팅 클러스터에서 10 개의 병렬 작업을 넘어서 기존 솔루션에 우수한 확장 성을 제공합니다.

PrimeLib은 임베디드 Synopsys PrimeSim SPICE 엔진과 사인 오프 검증 기능을 결합하여 PrimeTime 골든 사인 오프 품질 라이브러리를 생성합니다.

PrimeLib의 주요 혁신은 다음과 같습니다.

• 고급 ML 알고리즘 및 적응 형 흐름은 전체 컴퓨팅 비용을 줄이면서 초 저전압 코너에서 5 배 더 빠르게 정확한 통계 변동 모델을 생성합니다.
• 혁신적인 스마트스케일링 technology 다중 PVT 특성화를 위해 Synopsys PrimeTime 스케일링 엔진을 기반으로 구축되어 특성화된 모서리를 최소화하여 즉각적인 라이브러리 생성이 가능합니다.
• 노화 특성화 및 분석은 AI 및 자동차 애플리케이션에 필요한 신뢰성 모델을 생성합니다.
• 적응 형 클라우드 확장 기술은 하드웨어 비용을 최소화하고 마이그레이션을 가속화하며 모든 워크로드에 대한 액세스 및 안정성을 개선하여 전반적인 비즈니스 생산성을 향상시킵니다.