Analyse de puissance pilotée par logiciel : Optimiser la conception de semiconducteurs pour l'efficacité

La puissance est le principal facteur de coût dans la conception de semiconducteurs. Une puce qui consomme plus d'énergie nécessite des batteries plus grosses et coûteuses pour les appareils portables, des solutions de refroidissement de gamme supérieure, et des systèmes de distribution d'énergie plus robustes. Ces composants additionnels augmentent les coûts de fabrication, réduisent les marges et peuvent entraver le succès commercial. Même les systèmes sur secteur — serveurs, baies de stockage, équipements réseau — paient d'énormes factures opérationnelles ; dans certains centres de données, les coûts d'énergie surpassent la valeur du matériel sur la durée de vie de l'équipement. À des niveaux de puissance extrêmes, le refroidissement liquide et d'autres infrastructures sophistiquées deviennent obligatoires, gonflant davantage les dépenses en capital et opérationnelles. Par conséquent, réduire la consommation moyenne de puissance est un objectif universel, tandis que limiter la puissance de crête est souvent une exigence critique pour prévenir la défaillance thermique.

Défis de l'analyse de puissance

Pour atteindre ces objectifs, l'industrie emploie un spectre de techniques basse consommation, des optimisations au niveau circuit à la gestion de puissance logicielle consciente de l'application. Cependant, évaluer le réel impact de ces mesures demande des estimations précises de la puissance moyenne et de crête pendant les phases de conception et de vérification. Se fier aux données post-fabrication est inacceptable ; le produit peut déjà être non viable ou irrémédiablement endommagé. Par conséquent, une analyse de puissance robuste pré-silicium — idéalement à plusieurs jalons du projet — est essentielle.

Les flux traditionnels d'automatisation de conception électronique utilisent la simulation pour la vérification fonctionnelle. Les bancs de test exécutent une suite de vérifications qui exercent des fonctionnalités spécifiques, générant des fichiers d'activité de commutation pour les outils de sign-off puissance. Ces outils combinent les données d'activité avec les modèles de puissance des bibliothèques technologiques pour produire des estimations de consommation moyenne et de crête. La précision de cette approche dépend entièrement de la représentativité des tests de simulation. Les suites de vérification fonctionnelle sont volontairement ciblées et capturent rarement l'étendue complète des charges de travail réelles. Les tests aléatoires contraints peuvent augmenter l'activité parallèle mais restent en deçà des patterns d'utilisation réalistes. La seule source véritablement fiable d'activité de commutation provient de l'exécution du logiciel de production — systèmes d'exploitation et applications utilisateurs — sur la conception.

Faire démarrer un OS complet et plusieurs applications en simulation nécessiterait des milliards de cycles d'horloge, ce qui est impraticable. Les émulateurs, en revanche, exécutent routinièrement des milliards de cycles, du démarrage OS aux charges de travail utilisateurs. L'émulation délivre l'activité logicielle réelle nécessaire, mais les outils de sign-off puissance conventionnels sont conçus pour des milliers, pas des millions ou milliards, de cycles. Une nouvelle méthodologie est requise pour extraire des fenêtres significatives de forte activité depuis l'exécution d'émulation et concentrer l'analyse de puissance sur ces segments (voir Figure 1).

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Figure 1. Analyse de puissance utilisant des fenêtres de puissance (Source : Synopsys)

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Le flux illustré en Figure 1 commence avec l'émulateur générant un profil d'activité qui met en évidence quelles parties du design sont actives dans le temps. Ce profil peut être visualisé comme une forme d'onde ou dans tout outil de débogage matériel. Comme le sign-off puissance ne peut être effectué sur des milliards de cycles, les utilisateurs doivent identifier une ou plusieurs fenêtres critiques — segments où l'activité, et donc la consommation de puissance, est maximale. Si chaque fenêtre s'étend sur des millions de cycles, elle peut être utilisée pour une analyse de puissance précise. Comme référence, l'émulateur devrait produire un profil d'activité d'un milliard de cycles en environ trois heures.