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到底誰能提升Calibre的效率?

ZYNQ ? 來源:ZYNQ ? 2023-07-25 10:30 ? 次閱讀

Siemens的Calibre是業(yè)內(nèi)權(quán)威的版圖驗(yàn)證軟件,被各大Foundry廠廣泛認(rèn)可。用戶可以直接在Virtuoso界面集成Calibre接口,調(diào)用版圖驗(yàn)證結(jié)果數(shù)據(jù),使用起來極為方便。

今天,我們就來聊聊這款軟件。

版圖驗(yàn)證芯片設(shè)計(jì)中非常重要的一環(huán),一共包括三個(gè)環(huán)節(jié)。

DRC(Design Rule Check):檢查版圖是否符合Foundry廠的制造工藝規(guī)則,確保芯片能被正確生產(chǎn)出來;

LVS(Layout Versus Schematic):版圖工程師需要將畫好的版圖與原理圖對比,確保兩者所有連接保持一致;

寄生參數(shù)提取(Parasitic Extraction):將版圖中的寄生參數(shù)提取出來,在Virtuoso中反饋結(jié)果,前端工程師會進(jìn)行后仿驗(yàn)證,重新評估電路特性并進(jìn)行修改,保證流片正確。

這三個(gè)環(huán)節(jié)分別由Calibre的DRC、LVS、PEX三種工具來完成。

Calibre任務(wù)典型特性

重內(nèi)存,可拆分,適合暴力堆機(jī)器

Calibre任務(wù)有兩大特性:

1、重內(nèi)存需求,2T或4T的超大型內(nèi)存機(jī)器都有可能登場

版圖文件很大,需要處理的數(shù)據(jù)量非常大,但本身的邏輯判斷并不復(fù)雜,所以通常不剛需高主頻機(jī)型,但要求多核、大內(nèi)存的機(jī)器CPU與內(nèi)存的比例通常能達(dá)到1:4或1:8,極端情況下這個(gè)比例會更高,2T或4T的超大型內(nèi)存機(jī)器都有可能登場。

2、可拆分,無關(guān)聯(lián),適合暴力堆機(jī)器

我們在模擬這篇文里寫過版圖驗(yàn)證就像是一個(gè)“大家來找茬“的游戲。

在運(yùn)行任務(wù)的時(shí)候,Calibre會把版圖切分成相互沒有邏輯關(guān)系的塊狀分區(qū),這些分區(qū)之間彼此沒有相關(guān)性,互不干擾,所以可以同時(shí)進(jìn)行。

切得越細(xì),同時(shí)檢查的人更多,效率就越高。

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三體里的切法大家還記得吧,一字橫切。

而芯片只能豎著切,可以十字切法。橫切會影響到芯片層與層之間的連接關(guān)系。

暴力堆機(jī)器也是有技術(shù)含量的

1、 首先,要有光,你得有大內(nèi)存的機(jī)器

我們的全球資源池可以根據(jù)用戶需求在全球范圍內(nèi)調(diào)度海量云端異構(gòu)資源。GPU、TPU、FPGA,要啥都有。

其中,FCC-B產(chǎn)品提供準(zhǔn)動態(tài)資源池,擁有行業(yè)特需的大內(nèi)存機(jī)型,具有較低的整體擁有成本。而且,可以擴(kuò)展到FCC-E使用彈性資源。

總之,大內(nèi)存的機(jī)器,沒有問題。

那么,萬一不是一直不夠,是偶爾不夠怎么辦呢?

我們有一個(gè)小技巧,專門應(yīng)用這種內(nèi)存峰值場景

Swap,交換分區(qū),就是在內(nèi)存不夠的情況下,操作系統(tǒng)先把內(nèi)存中暫時(shí)不用的數(shù)據(jù),存到硬盤的交換空間,騰出內(nèi)存來讓別的程序運(yùn)行。

比如跑一組Calibre任務(wù)需要10小時(shí),其中9個(gè)小時(shí)的內(nèi)存使用量都在200G左右,只有1個(gè)小時(shí)達(dá)到了260G。

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如果選擇256G內(nèi)存的機(jī)型配置,任務(wù)必崩無疑。

但要是為了這1小時(shí)不到10G的內(nèi)存溢出而全程使用512G的配置,成本翻倍,未免有點(diǎn)太不劃算了。

使用Swap交換分區(qū)就可以無縫填補(bǔ)這一空缺,非常匹配這種內(nèi)存峰值場景。

Swap的具體使用案例,戳這篇:Auto-Scale這支仙女棒如何大幅提升Virtuoso仿真效率?

注意:此方法不適合長期使用,磁盤的速度和內(nèi)存相比慢了好幾個(gè)數(shù)量級,如果不停讀寫 Swap,對系統(tǒng)整體性能有影響。

2、 怎么把這些機(jī)器組隊(duì)管理起來?

有了機(jī)器,下一步當(dāng)然是要把它們利用起來。

Calibre默認(rèn)支持單機(jī)多核并行跑任務(wù),這意味著只要機(jī)器足夠大,就可以同時(shí)處理很多任務(wù)。

但是,當(dāng)你的大機(jī)器不夠多,或者根本拿不到大機(jī)器的時(shí)候,就很苦惱了。

我們的方法是:將所有機(jī)器組成一個(gè)集群——多機(jī)多核的方式同時(shí)跑多個(gè)任務(wù)

關(guān)于單機(jī)、單核、單任務(wù)、多任務(wù)、集群化、并行化進(jìn)一步的定義與區(qū)別,可以看這篇:揭秘20000個(gè)VCS任務(wù)背后的“搬桌子”系列故事

集群自動化管理,少量大機(jī)器需要,大量小機(jī)器就更需要了。

為啥?

理由一,能方便地自動化運(yùn)維整個(gè)集群

比如軟件安裝配置、資源監(jiān)控、集群管理等工作,是需要IT一臺臺機(jī)器去逐一手動操作,還是鼠標(biāo)點(diǎn)幾下就可以完成?

理由二,能快速方便地分配業(yè)務(wù),提高資源利用率

比如,臨時(shí)需要將一批機(jī)器從團(tuán)隊(duì)A劃撥給團(tuán)隊(duì)B使用,有沒有什么辦法可以讓IT快速方便地進(jìn)行配置?

比如,因?yàn)橘Y源使用的不透明和缺乏有序管理,會出現(xiàn)不同人對同一資源的爭搶,任務(wù)排隊(duì)等現(xiàn)象。同時(shí),你會發(fā)現(xiàn)資源利用率還是不高。

3、怎么讓機(jī)器自動化干活,不用人操心?

自動化干活可太有必要了。

否則,那么多任務(wù),那么多機(jī)器,需要多少雙手和眼睛才能忙得過來?

來,我們給你“手”和“眼睛”。

首先是我們的“手”——Auto-Scale功能

來看一下本地手動跑任務(wù)Auto-Scale自動化跑任務(wù)的區(qū)別:

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基于我們自主研發(fā)的調(diào)度器——Fsched,Auto-Scale自動伸縮功能自動化創(chuàng)建集群,自動監(jiān)控用戶提交的任務(wù)數(shù)量和資源需求,動態(tài)按需地開啟與關(guān)閉所需算力資源,做到分鐘級彈性伸縮,在提升效率的同時(shí)有效降低成本。

更多療效,戳這篇:Auto-Scale這支仙女棒如何大幅提升Virtuoso仿真效率?

有了“手”干活,還得有“眼睛”盯著防止出錯(cuò)。

我們能多維度監(jiān)控任務(wù)狀態(tài),提供基于EDA任務(wù)層的監(jiān)控、告警、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析功能與服務(wù)。

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如果沒有這雙“眼睛”,可能出現(xiàn)哪些問題?戳這篇:【案例】95后占半壁江山的浙桂,如何在百家爭鳴中快人一步

未來我們還會有一篇文章專門討論EDA領(lǐng)域基于業(yè)務(wù)的監(jiān)控功能,敬請期待哦~

你看,不僅可以自動化跑任務(wù),還能時(shí)刻幫你盯著任務(wù)是否出錯(cuò)。

來,我們小暴力一下

先說結(jié)論:

我們在單臺大機(jī)器多臺小機(jī)器組合場景下分別跑了同一組Calibre任務(wù)。

單臺大機(jī)器場景下,隨著核數(shù)的增加,任務(wù)耗時(shí)呈現(xiàn)明顯的線性下降關(guān)系,整體性能曲線非常貼近基準(zhǔn)線(單機(jī)核數(shù)有上限,本次實(shí)證中,我們使用的最大單機(jī)為128核,并根據(jù)32核、64核、128核的耗時(shí)規(guī)律預(yù)估了256核單機(jī)的耗時(shí)數(shù)據(jù),僅供參考)。

多臺小機(jī)器組合場景下,隨著機(jī)器數(shù)量的翻倍,任務(wù)耗時(shí)同樣線性下降,但在后期倍數(shù)關(guān)系上有所損耗,多機(jī)性能曲線略低于基準(zhǔn)線和單機(jī)性能曲線。

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實(shí)證過程:

1、使用fastone云平臺調(diào)度32核、64核、128核單機(jī)分別運(yùn)行一組Calibre任務(wù),耗時(shí)分別為14小時(shí)57分49秒、7小時(shí)30分28秒、3小時(shí)50分11秒;

2、按上條實(shí)證數(shù)據(jù),預(yù)估使用fastone云平臺調(diào)度256核單機(jī)運(yùn)行一組Calibre任務(wù)的耗時(shí)為1小時(shí)58分6秒;

3、使用fastone云平臺調(diào)度2、4、8臺32核機(jī)器分別運(yùn)行一組Calibre任務(wù),耗時(shí)分別7小時(shí)43分51秒、4小時(shí)6分14秒、2小時(shí)15分34秒。

還有大家關(guān)心的Intel第四代機(jī)器

我們也搞來跑了一下

在上一節(jié)中,我們使用的均為第三代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器,而在2023年1月11日,英特爾正式推出了第四代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器。

我們立馬搞來跑了一遍,為了對比參照,我們還拉上了第二代和第三代,并且把核數(shù)都按比例換算為48核。

實(shí)證過程:

1、使用fastone云平臺調(diào)度48核第二代英特爾處理器運(yùn)行一組Calibre任務(wù),耗時(shí)10小時(shí)46分26秒;

2、使用fastone云平臺調(diào)度48核第三代英特爾處理器運(yùn)行一組Calibre任務(wù),耗時(shí)9小時(shí)56分13秒,相比第二代提升7.77%;

3、使用fastone云平臺調(diào)度48核第四代英特爾處理器運(yùn)行一組Calibre任務(wù),耗時(shí)8小時(shí)18分43秒,相比第三代提升16.35%,比第二代提升22.85%。

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可以看到每一代都有提升,且型號越新,提升幅度越大,三代比二代提升了7.77%,四代比三代提升了16.35%。

而在價(jià)格上,目前四代和三代的類似機(jī)型換算一下,幾乎是相同的。

實(shí)證小結(jié)

1、Calibre DRC/LVS/PEX不剛需高主頻機(jī)型,但要求多核、大內(nèi)存的機(jī)器,任務(wù)可拆分,適合暴力堆機(jī)器;

2、fastone云平臺的全球動態(tài)資源池、集群自動化管理能力、自動化跑任務(wù)并監(jiān)控告警的功能可完美匹配Calibre的需求;

3、隨著計(jì)算資源的提升,Calibre的任務(wù)耗時(shí)呈現(xiàn)明顯的線性關(guān)系,其中單機(jī)整體性能曲線非常貼近基準(zhǔn)線,多機(jī)效果后期會略有折損;

4、最新型號的處理器可以大幅提升Calibre的效率,可根據(jù)項(xiàng)目周期與實(shí)際預(yù)算綜合考量機(jī)型配置。

本次EDA云實(shí)證系列Vol.13就到這里了。





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原文標(biāo)題:大內(nèi)存、多核、自動化,到底誰能提升Calibre的效率?

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