高度技術ノードにおけるルーティングにおけるクロストークを考慮したタイミング予測手法

Concepts de base

クロストークを考慮したタイミング予測手法は、高い精度で適用可能であり、従来のルーティングツールに統合される可能性がある。

Résumé

先進技術ノードにおいて、インターコネクト間のスペースが狭まる中、既存のタイミング予測は、クロストーク誘発遅延の難しい定量化により正確性が低下しています。本研究では、物理的なトポロジとタイミング特徴を統合してクロストーク遅延を予測する2段階の機械学習アプローチを提案しています。実験結果は、商用ツールと比較して99％以上の一致率を示し、他の最新手法よりも予測結果が正確であることを示しています。

Stats

インターコネクト数：1.91百万個
トレーニングデータサイズ：4572MB
テストデータサイズ：3032MB

Citations

"本研究では、ルーティング中にタイムウィンドウ関連の特徴を使用し、ポストルーティング時のクロストーク対応タイムリー分析結果と類似したものとなります。"
"提案されたアプローチは、ルーティング中における精度優れたクロストーク遅延推定を実現する。"
"この作業は将来的に従来型のタイムリードルートツールに統合される可能性があります。"

Idées clés tirées de

A Crosstalk-Aware Timing Prediction Method in Routing

by Leilei Jin,J... à arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04145.pdf

Questions plus approfondies

どうすればこのアプローチは他のエレクトロニックデザイン自動化（EDA）フレームワークやCADソフトウェアと統合できますか？

この方法論を他のEDAフレームワークやCADソフトウェアに統合するためには、いくつかのステップが考えられます。まず第一に、既存の設計ツールとシームレスに連携できるようなAPIやプラグイン形式で開発される必要があります。これにより、既存の環境内で容易に導入可能となります。
次に、データ形式や出力フォーマットを標準化し、相互運用性を確保することも重要です。例えば、共通のファイル形式やデータ構造を使用して情報交換が円滑に行われるよう配慮する必要があります。
さらに、実装された手法やアルゴリズムが他のツールセットと整合性を持つようテストおよび調整を行うことも欠かせません。異なる環境で正確な動作を示すためには十分な検証作業が不可欠です。
最後に、利用者向けの使いやすいインターフェースやドキュメンテーションも提供することで導入段階から効果的な活用までサポートします。これらの取り組みを通じて他のEDAフレームワークやCADソフトウェアへスムーズかつ効果的な統合が実現されるでしょう。

どんな影響

高密度設計や大規模回路設計
この方法論は高密度設計および大規模回路設計領域へ多岐にわたる影響を与え得ます。まず第一に、高密度設計では信号干渉（crosstalk）問題が深刻化しがちですが、本研究手法はその精度向上及び対処策提供可能性があります。特定領域内部また全体的回路配置時でも信号伝達時間推定精度向上等期待されます。
さら加えて大規模回路では多数コンポ―ネント間相互関係把握困難だったりします.しかし,本手法採用事象評価技術等新展望拓く可能性有り.
これら改善点から生産性向上及び製品品質強化見込み.

この研究から得られた知見は将来的半導体製造技術集積回路デザイン展望

今般研究成果未来半導体製造技術集積回路デザイン方面以下展望:

精度: 従来以上更正確信号干渉(crosstalk)評価.
効率: ルート最適化工程中迅速並堅牢crosstalk-aware timing prediction.
柔軟: 様々EDA/CAD システム間無理解決能力.
革新: 新しいML応用先進チップパフォマンス改善道具創出.
これ些紆余曲折含め将来半導体産業発展貢献見込み.