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華大九天Liberal GT產(chǎn)品引爆K庫速度革命

華大九天 ? 來源:華大九天 ? 2025-11-19 14:38 ? 次閱讀
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華大九天Liberal GT可將單元庫特征化提取效率提高10X,同時為行業(yè)在功耗控制與空間節(jié)省上提供更優(yōu)解決方案。

一套先進工藝的工藝庫,采用傳統(tǒng)CPU的方式進行單元庫特征化提取,如果一個月完成,需要20,000個CPU,連續(xù)不間斷的每天工作24小時,30天消耗的CPU總小時數(shù)(CPU時)高達:2萬*30天*24小時=1440萬CPU時,對,你沒有看錯,0.14億 CPU時;因此甚至企業(yè)需要建立大型數(shù)據(jù)中心。借助加速計算,現(xiàn)在僅需要使用192個GPU即可完成,即192個GPU可以取代原先2萬個CPU的工作。而且耗電降低5X,空間降低5X。Liberal GT,既加快了研發(fā)速度,同時又降低了成本、空間要求和功耗。

這正是全球首款 GPU K庫工具,華大九天Empyrean Liberal GT產(chǎn)品。它通過集成基于 CPU-GPU 異構(gòu)計算框架的 SPICE 仿真器 ALPS GT,將GPU的強大算力引入特征化提取領域,重新定義了K庫的能效,為先進工藝高性能芯片贏得先機。

半導體領先企業(yè)推進Liberal GT的發(fā)展

先進工藝下,晶體管規(guī)模呈指數(shù)級遞增,設計復雜程度也與日俱增。標準單元庫發(fā)揮著不可替代的基石作用,是組成數(shù)字集成電路的基本構(gòu)件。對最終芯片的PPA(性能、功耗、面積)表現(xiàn)有重要影響。

然而,這塊“基石”的構(gòu)建過程——單元庫特征化提?。↙ibrary Characterization,在不同PVT組合的條件下,對標準單元進行SPICE仿真,生成業(yè)界標準的.lib時序模型文件的過程),正逐漸成為制約先進工藝節(jié)點芯片設計效率的重大瓶頸。伴隨PVT的組合數(shù)量爆發(fā)式增長,芯片設計中的單元類型與數(shù)量大幅增加,相關模型的復雜程度也隨之急劇攀升。

這一切致使特征化提取所需的計算量呈幾何級數(shù)增長。在傳統(tǒng)設計流程里,完成一套完整的標準單元庫特征化提取,耗時數(shù)周甚至數(shù)月已成為常態(tài)。這不僅延緩了芯片設計的整體進度,消耗著寶貴的研發(fā)窗口期,還增加了項目的迭代成本與風險。EDA行業(yè)迫切需要一場技術革新,以打破這一“時間困局”。

破局而出:Empyrean Liberal 單元庫特征化解決方案

華大九天副總經(jīng)理、EDA工程中心總經(jīng)理董森華表示:“面對先進工藝單元庫特征化挑戰(zhàn),華大九天推出了業(yè)界領先的單元庫特征化提取和驗證解決方案——Empyrean Liberal。它并非單一的工具節(jié)點,而是一個覆蓋’高精度提取 - AI 加速 - 質(zhì)量驗證’全流程的綜合性平臺,旨在為用戶提供快速、精準且可靠的標準單元庫時序和功耗模型生成能力。Liberal GT 是 Liberal 家族的核心成員,它通過集成基于 CPU-GPU 異構(gòu)計算框架,以10X的提速能力,開啟了 K 庫效率的新紀元。 ”

核心引擎升級:Liberal GT 引爆K庫速度革命

單元庫特征化提取過程中的海量SPICE仿真,需要對單個cell調(diào)用數(shù)百萬次計算任務,這與GPU的并行計算模型高度契合。Liberal GT敏銳地察覺到了這一點,通過與 CPU-GPU 異構(gòu)計算的SPICE仿真器Empyrean ALPS GT深度集成,將這一具有革命性的計算模式引入到了單元庫特征化提取流程中。 這正是Liberal GT實現(xiàn)性能飛躍的底層邏輯。

Liberal GT 的技術革新主要體現(xiàn)在:

CPU-GPU 異構(gòu)計算框架:Liberal GT不再單純依賴CPU,而是將計算負載進行智能化分配,交由CPU和GPU共同承擔。其中,CPU負責任務調(diào)度、邏輯控制以及部分不適宜并行處理的計算工作;而GPU則專注于執(zhí)行海量的、可并行的SPICE仿真任務。二者分工明確、配合默契,將混合計算硬件的綜合性能發(fā)揮到了極致。

小任務并行化海量求解算法:鑒于單元庫特征化提取中每個仿真任務計算量較小,但總?cè)蝿樟繕O為龐大的特性,Liberal GT研發(fā)出了創(chuàng)新的海量求解算法。該算法能夠?qū)Τ汕先f個獨立的仿真任務進行高效批處理與打包,一次性將其“輸送”至GPU的數(shù)千個核心同時進行計算,從而最大程度地挖掘了GPU的并行計算潛力。

高效的任務調(diào)度與資源管理機制:在異構(gòu)計算環(huán)境下,高效調(diào)度任務、管理數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)是決定最終效率的關鍵所在。Liberal GT具備智能的任務調(diào)度機制,能夠?qū)崟r監(jiān)測CPU與GPU的負載狀況,動態(tài)調(diào)整任務分配策略,減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和計算等待時間,確保整個硬件系統(tǒng)以最高效率穩(wěn)定運行。

性能飛躍:實測數(shù)據(jù)見證壓倒性優(yōu)勢

在多個客戶案例的測試中,Liberal GT呈現(xiàn)出了驚人的平均10X量級的性能提升:

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從圖中可以發(fā)現(xiàn),無論是對于CCS模型,還是更為復雜的LVF模型,Liberal GT均實現(xiàn)了近乎一個數(shù)量級的性能提升,最高加速比可達15.3倍!過去完成復雜的LVF K 庫任務需要耗費近三天(69小時),如今僅需7個小時。在先進工藝里,面對上千個 cell,原本需通宵運行的任務,現(xiàn)在能在極短時間內(nèi)完成為芯片設計企業(yè)帶來了顛覆性的戰(zhàn)略價值:

支持更多PVT Corner:在相同的時間范圍內(nèi),能夠完成更多、更全面的PVT組合特征化提取,從而構(gòu)建更為魯棒、覆蓋范圍更廣的單元庫,有效降低流片風險。

降低硬件成本:一臺配備GPU的服務器所提供的K庫“產(chǎn)能”,遠遠超過多臺純CPU服務器,顯著提升了計算資源的投資回報率。

促進設計優(yōu)化與創(chuàng)新:設計人員可以更快地完成單元庫特征化,從而支持更快速的設計迭代和PPA優(yōu)化。

加速產(chǎn)品上市TTM(Time To Market):設計團隊能夠更迅速地獲取所需的標準單元庫,進而縮短從前端到后端的整體設計周期。

全面與精準:速度之外,Liberal對質(zhì)量的堅守

Liberal GT在追求極致速度的同時,始終未對精度和質(zhì)量做出任何妥協(xié),確保了所生成單元庫具備簽核級品質(zhì):

全面的單元類型支持:無論是基礎單元(如Inverter/Buffer/MUX/DFF等)、復雜單元(如多位觸發(fā)器Multi-bit Flip-Flops、低功耗單元Low-power Cells),還是用戶自定義的特殊單元,都能給予全面支持。

先進的時序模型生成:完美支持NLDM/NLPM/CCS/CCSP/CCSN/LVF等全系列時序模型,尤其是對先進工藝節(jié)點簽核極為關鍵的LVF模型,保障了時序分析精度。

內(nèi)置的質(zhì)量驗證流程:能夠便捷地比較兩個庫之間的數(shù)據(jù)、屬性和結(jié)構(gòu)差異,對比CCS和NLDM數(shù)據(jù)精度,開展電壓/溫度敏感性分析,校驗內(nèi)插值精度等。

結(jié)語:擁抱算力新范式,筑牢堅實“芯”基石

Liberal GT創(chuàng)新性地采用CPU-GPU異構(gòu)計算技術,成功突破了標準單元庫特征化提取的瓶頸,將K庫處理時間從以“月”為單位大幅壓縮至以“天”為單位這并非僅僅是工具性能的簡單線性提升,而是由算力革命所推動的設計方法學范式的重大轉(zhuǎn)變。這種方法學的革新,為全球芯片設計者提供了穩(wěn)固且敏捷的“基石”構(gòu)建能力,助力他們在激烈的市場競爭中始終保持領先地位,為萬物智聯(lián)的數(shù)字世界注入核心動力。

北京華大九天科技股份有限公司(簡稱“華大九天”)成立于2009年,一直聚焦于EDA工具的開發(fā)、銷售及相關服務業(yè)務,致力于成為全流程、全領域、全球領先的EDA提供商。

華大九天主要產(chǎn)品包括全定制設計平臺EDA工具系統(tǒng)、數(shù)字電路設計EDA工具、晶圓制造EDA工具、先進封裝設計EDA工具和3DIC設計EDA工具等軟件及相關技術服務。其中,全定制設計平臺EDA工具系統(tǒng)包括模擬電路設計全流程EDA工具系統(tǒng)、存儲電路設計全流程EDA工具系統(tǒng)、射頻電路設計全流程EDA工具系統(tǒng)和平板顯示電路設計全流程EDA工具系統(tǒng);技術服務主要包括基礎IP、晶圓制造工程服務及其他相關服務。產(chǎn)品和服務主要應用于集成電路設計、制造及封裝領域。

華大九天總部位于北京,在南京、成都、深圳、上海、香港、廣州、北京亦莊、西安和天津等地設有全資子公司,在武漢、廈門、蘇州等地設有分支機構(gòu)。

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原文標題:10X提速!華大九天全球首發(fā)Liberal GT,重塑K庫格局

文章出處:【微信號:華大九天,微信公眾號:華大九天】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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