Analytisches heterogenes 3D-Placement mit Makros für Face-to-Face-gebondete 3D-ICs

Conceptos Básicos

Ein innovativer analytischer Ansatz für das 3D-Mixed-Size-Placement in heterogenen Face-to-Face-gebondeten 3D-ICs, der eine dedizierte Dichtemodellierung und ein bistrales Leitungslängenmodell nutzt, um Makros und Standardzellen effektiv in einem 3D-Lösungsraum zu optimieren.

Resumen

Der Artikel präsentiert einen innovativen Ansatz für das 3D-Mixed-Size-Placement in heterogenen Face-to-Face-gebondeten 3D-ICs. Es wird ein analytischer Rahmen vorgeschlagen, der ein dediziertes Dichtemodell und ein bistrales Leitungslängenmodell nutzt, um Makros und Standardzellen effektiv in einem 3D-Lösungsraum zu optimieren.
Kernelemente sind:

Ein neuartiger 3D-Präkonditionierer, um die topologische und physikalische Lücke zwischen Makros und Standardzellen zu überbrücken.
Eine gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung (MILP) zur Optimierung der Makrorotation zur Minimierung der Leitungslänge.
Vollständige GPU-Beschleunigung durch einen adaptiven 3D-Dichteakkumulationsalgorithmus und einen inkrementellen Leitungslängengradienten-Algorithmus.
Die Experimente auf ICCAD 2023-Benchmark-Fällen zeigen, dass der Ansatz eine 5,9%ige Qualitätsverbesserung gegenüber dem Erstplatzierten bei einer 4,0-fachen Laufzeitbeschleunigung erreichen kann.

Estadísticas

Die Leitungslänge (HPWL) des 3D-Placements des Erstplatzierten beträgt 1.046.106.185, die Anzahl der HBTs 160.993 und die Laufzeit 3.605 Sekunden.
Die Leitungslänge (HPWL) unseres Ansatzes beträgt 1.037.676.163, die Anzahl der HBTs 12.446 und die Laufzeit 92 Sekunden.

Citas

"Ein innovativer analytischer Ansatz für das 3D-Mixed-Size-Placement in heterogenen Face-to-Face-gebondeten 3D-ICs, der eine dedizierte Dichtemodellierung und ein bistrales Leitungslängenmodell nutzt, um Makros und Standardzellen effektiv in einem 3D-Lösungsraum zu optimieren."
"Ein neuartiger 3D-Präkonditionierer, um die topologische und physikalische Lücke zwischen Makros und Standardzellen zu überbrücken."
"Vollständige GPU-Beschleunigung durch einen adaptiven 3D-Dichteakkumulationsalgorithmus und einen inkrementellen Leitungslängengradienten-Algorithmus."

Ideas clave extraídas de

Analytical Heterogeneous Die-to-Die 3D Placement with Macros

by Yuxuan Zhao,... a las arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09070.pdf

Consultas más profundas

Wie könnte der Ansatz für andere Arten von heterogenen 3D-ICs, wie monolithische 3D-ICs, erweitert werden?

Der Ansatz für heterogene 3D-ICs, der in dem vorgestellten Papier beschrieben wird, könnte für monolithische 3D-ICs erweitert werden, indem die Besonderheiten dieser Art von Integration berücksichtigt werden. Bei monolithischen 3D-ICs gibt es keine separaten Dies, sondern alle Schichten werden auf einem einzigen Die gestapelt. Daher müsste das Platzierungsverfahren an die vertikale Integration innerhalb eines Dies angepasst werden. Dies könnte bedeuten, dass die Dichte- und Drahtlängenmodelle angepasst werden müssen, um die spezifischen Anforderungen von monolithischen 3D-ICs zu berücksichtigen. Darüber hinaus müssten die Platzierungsstrategien möglicherweise neu konzipiert werden, um die einzigartigen Herausforderungen der monolithischen Integration zu bewältigen.

Welche zusätzlichen Optimierungsziele, wie Leistungsaufnahme oder Fertigungsausbeute, könnten in das Placement-Problem integriert werden?

In das Platzierungsproblem könnten zusätzliche Optimierungsziele wie Leistungsaufnahme und Fertigungsausbeute integriert werden, um eine ganzheitlichere Optimierung des Designs zu erreichen. Die Leistungsaufnahme ist ein entscheidender Faktor bei der Gestaltung von ICs, insbesondere in Bezug auf Energieeffizienz und Batterielebensdauer. Durch die Integration von Leistungszielen in das Platzierungsproblem kann eine Platzierungslösung gefunden werden, die die Leistungsaufnahme des Chips optimiert. Die Fertigungsausbeute ist ein weiterer wichtiger Aspekt, der berücksichtigt werden sollte, um sicherzustellen, dass das Design leicht und kostengünstig hergestellt werden kann. Durch die Integration von Fertigungszielen können Platzierungslösungen entwickelt werden, die die Fertigungseffizienz verbessern und die Ausbeute maximieren.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Makrorotationsoptimierung weiter zu verbessern, um die Leitungslänge noch stärker zu reduzieren?

Um die Makrorotationsoptimierung weiter zu verbessern und die Leitungslänge noch stärker zu reduzieren, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Makrorotationen in das Gesamtdesignfluss zu integrieren und nicht nur als eigenständigen Schritt nach der Platzierung zu betrachten. Durch die Berücksichtigung der Makrorotationen bereits während des Platzierungsprozesses können bessere Platzierungslösungen gefunden werden. Darüber hinaus könnten fortgeschrittenere Optimierungsalgorithmen, wie genetische Algorithmen oder neuronale Netze, eingesetzt werden, um die Makrorotationen zu optimieren. Diese Algorithmen können komplexere Beziehungen zwischen den Makros und anderen Designelementen berücksichtigen und so zu einer weiteren Reduzierung der Leitungslängen führen. Schließlich könnte die Integration von Echtzeitdaten und Feedback aus dem Fertigungsprozess dazu beitragen, die Makrorotationsoptimierung zu verfeinern und die Leitungslängen noch stärker zu reduzieren.