《电子技术应用》
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基于多场景FSDB向量解析提高电源完整性分析覆盖率
2018年电子技术应用第8期
徐慧敏,朱薇薇,施建安
英伟达半导体科技(上海)有限公司,上海201210
摘要: 超高晶体管密度和不断增加的工作频率导致更严重的电源完整性问题,基于FSDB的门级向量进行仿真可实现更精确的分析结果。FSDB持续时间太长,在整个仿真周期内分析全芯片电源完整性是不切实际的,需解析其中实际案例覆盖率最高的时间段。本文所述方法基于电源完整性相关特征,通过多场景FSDB向量解析,提高IR-Drop和PowerEM违例覆盖率,实现更全面的电源完整性分析方案。
中图分类号: TN402
文献标识码: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.189015
中文引用格式: 徐慧敏,朱薇薇,施建安. 基于多场景FSDB向量解析提高电源完整性分析覆盖率[J].电子技术应用,2018,44(8):10-12.
英文引用格式: Xu Huimin,Zhu Weiwei,Shi Jian′an. Multiple scenario profiling to improve power integrity analysis coverage[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(8):10-12.
Multiple scenario profiling to improve power integrity analysis coverage
Xu Huimin,Zhu Weiwei,Shi Jian′an
NVIDIA Semiconductor Technology(Shanghai) Co.,Shanghai 201210,China
Abstract: The ultra-high transistor density and increasing frequency lead to more critical power integrity issues. Vector-dependent simulation based on FSDB generates more accurate analysis. It’s not practical to simulate full chip through the simulation cycle, it needs profiling to provide interval with high coverage of realistic application. Considering power integrity relevant phenomenon, based on multiple scenario profiling, it improves IR-Drop and PowerEM violation coverage, to achieve a more comprehensive power integrity analysis.
Key words : power integrity;FSDB;profiling;IR-drop;PowerEM

0 引言

    工艺的发展允许芯片在更小的面积内实现更高的性能。同时,随着时钟频率和时序要求的提高,设计对各种噪声源和IR-Drop带来的电源完整性问题越来越敏感[1]。精确的电源分析需要测试全面的工作状态,但是,过高的仿真周期成本限制了仿真覆盖率的实现。因此,基于FSDB解析出关键的电源完整性分析向量时段很重要。本文基于VoltusTM提供的解析工具,提出两种不同于传统FSDB向量解析的场景,实现更全面的电源完整性分析。

1 传统FSDB向量解析及其局限性

    传统FSDB向量解析出总功耗最差的时间段进行电源完整性分析[2],不考虑单元物理位置因素。不均匀的单元翻转和分布会产生局部IR-Drop热点,传统方案无法覆盖最差的局部热点。实际设计中,局部过高热点的危害可能会更大,导致性能下降和信号完整性问题。高频率的重要数据总线逻辑可能会产生局部的高功率密度区域。进行动态向量的PowerEM分析时,不均匀的大电流密度会产生更多的违例,基于最大总功耗的传统FSDB向量解析方案无法对应最多的PowerEM违例时段。

1.1 局部热点场景特征

    复杂的设计中,存在高翻转单元区域,传输高频数据,产生局部IR-Drop热点。如图1所示,将设计分为A、B、C、D 4个物理分区,P1是时间段1的总功耗,P2是时间段2的总功耗 。P1A、P1B、P1C、P1D是时间段1中4个分区的相应局部功耗。P2A、P2B、P2C、P2D是时间段2中4个分区的相应局部功耗。功耗数值大小如下:

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    基于传统FSDB向量解析,时间段1有最差的总功耗,被选择为解析结果用来进行电源分析,时间段2会被忽略。完整的向量电源分析应考虑总功耗和物理布局的相关性。在时间段2期间,D分区有最大的局部功耗,产生比时间段1更差的局部电源电压降。局部功耗过大可能会导致局部电路失效,从而影响整个设计的性能,因此,在进行电源完整性分析时,应保证仿真分析覆盖由于局部高翻转高功耗引起的热点[3-4]

1.2 PowerEM热点场景特征

    两个因素导致PowerEM违例:第一,不均匀的电源电阻网络分布;第二,电源带单元高功耗。如图2所示,多个功耗高的单元聚集在同一个电源带中,物理位置靠近左侧物理电源节点,I1和I2是来自两个物理电源节点的电流,R1和R2是基于电源网络计算出的电源电阻,因此,当R1<R2时,I1>I2,左侧电流密度更大,容易发生PowerEM违例。

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2 多场景FSDB向量解析方案和仿真

2.1 多场景FSDB向量解析方案

    基于第1节的分析结果,提出一种多场景FSDB解析方案,如图3所示,参照表1对应相关缩写。 基于VoltusTM提供的分物理网格进行功率密度计算的解析功能,解析工具可以在每个时间段计算不同物理网格内的功率密度,得出最差功率密度的物理网格区块及相应时间段[1]。利用该功能,解析出基于用户自定义的物理网格大小下最差的局部功率密度区域。VoltusTM同样支持解析单元功耗最差的时间段,得出每个单元最差的功耗和想要的时间段,用来帮助验证分析PowerEM违例场景。

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2.2 局部热点仿真分析

    基于FSDB解析出不同的时间段,T1为TPW时间段,表征总功耗最差,T2为LPDW时间段,表征局部热点。图4为T1的总功耗解析结果,图5为T2的总功耗解析结果,如图所示,T1的总功耗大于T2。但是,基于提出一种多场景FSDB解析方案,参照表1对应相关缩写。基于物理网格功率密度计算,100×100的物理网格下,最差功率密度发生在T2的{x1 y1 x2 y2}区域。基于T1和T2进行仿真分析,得到{x1 y1 x2 y2}区域内的所有单元的电源电压降值。如图6所示,局部热点内电源电压降更差,表2为最差单元的电源电压降对比。局部热点的违例不能被全局热点覆盖。

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2.3 单元热点仿真分析

    基于VoltusTM解析出每个单元最差功耗和时间段,按照时间段分组,得出最多最差单元的时间段。在VoltusTM中读取单元列表,观测到有一组单元在时间段T3内聚集在同一块电源网格区域{x3 y3 x4 y4},如第1节分析,区域{x3 y3 x4 y4}是PowerEM危险区。基于T3进行仿真分析,和T1的仿真结果比较。如表3所示,单元热点下,区域内有更多的违例,图7显示总功耗T1更差,但无法覆盖局部PowerEM违例。

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3 结论

    基于VoltusTM物理网格功率密度计算和单元功耗计算的解析功能,提出一套多场景FSDB向量解析实现方案,得出局部热点时间段和基于单元热点解析出PowerEM热点时间段,结合全局热点时间段,进行多重场景的电源仿真分析,提高电源完整性在局部热点和PowerEM违例分析时的覆盖率。

参考文献

[1] Voltus IC power integrity solution user guide version 14.21[Z].2014.

[2] RABAEY J M,et al.Digital integrated circuits: a design perspective[M].2nd ed.Pearson,2003.

[3] LIN S,CHANG N.Challenges in power-ground integrity[C].International Conference on Computer Aided Design,2001:651-654.

[4] NITHIN S K,SHANMUGAM G,CHANDRASEKAR S.Dynamic voltage(IR) drop analysis and design closure:issues and challenges[C].2010 11th International Symposium on Quality Electronic Design(ISQED),2010:611-617.



作者信息:

徐慧敏,朱薇薇,施建安

(英伟达半导体科技(上海)有限公司,上海201210)