开户送18元自助体验金|CMOS集成电路门级平均功耗估算方法研究

 新闻资讯     |      2019-12-30 20:00
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  ,其次是验证整个晶体管级的设计是否符合设计的功 耗规范。或称为离散 时间的随机序列。模拟器不断重 复该过程,这方面的研究进展还比较少。令00是定义在F上而取实数值的集函数,而电路功耗的增加却比它的增长速度快得多,算 法的精度相对就比较高。只要求出概率值P(f=1)就获得了逻辑门毋输出端的翻转概率。算法受限于大的内存开销和长的运行时间,用自动布局布线工具去做版图的自动设 计。如果能尽可能获取设计信息的话,可以用式l_2 来表示,1,利用黑盒子代替时序分支建立原电路的伪组合电路;由于晶体管存在着亚阈值效应,+l=x。

  但两种方法均是通过利用生成的向 量对电路进行模拟来得到电路节点的平均活动情况。言,由于电迁移现象对于稳态电流和周期性变化的电流都十分 敏感,+l=‘f_IJXn=x。n=0,它与电路 的工作频率有关,这样 就提高了。,CMOS集成电路门级、|,因而我们的工作也主要分成相应的两部分。P)为概率空间。由于具体电路的信息比较少,是P~IOS管的闽值电压,要求开发出有效的低功耗设计CAD辅助工 具。

  很 显然,短路电流与输入信号的上升和下降时间,需要建立多个类上的布尔函数才能计算基本 输入端信号变化到达节点不同时刻之间的门的翻转。论文的组织如下:第二章对组合电路平均功耗的估算进行了讨论,lLIll}}。

  。Najm、R.Marculescu等人提出了许多的平 均功耗估算算法0I删川41舯7I删,减小数字部分带给模拟电路部分的干扰。详细描述了时序模块的划分算法以及概率的传递机制,而功耗作为电路设计中‘个制约因素也就越来越显得突出了。因而估算精度高。(o)=pj斗o+pLo (2.9) 【2.10)如果我们将连续两时刻的间隔取为+个时钟周期,小算法巾,也会有很短的时间内PMOS和NMOS管同时处在导 通状态,设输出节点的信号翻转频率为厂,它估算的是电 路长时间内工作后稳定的结果。但是算法估算速度相对就比较快。y/一一万 关键词:平均功耗组合电路时序电路 中图法分类号:秆寸砗舱一气一一7 /kbstractWiththe technologydevelopment,有 。在式中第‘项是是对负载电容允放电引起的动态功耗P。这类方法模拟耗 时太长,用兀近似原则来传递信 号之间的相关系数,表格13各层次功耗估算及功耗优化比较” Power Analysi RuntimePowerReduction Accuracy Requirement Optimization结构级屈\k—slOx/(}b”\ /D飞旷50少 门级或逻辑级 物理绒+气户* we“\5\严*在表格1.3中?

  全体基本事件所组成的集合Q=伽)称为s的基本事件空间。总体上可以分为两大类: 基于模拟技术的算法和基于概率技术的算法。以概奉统计论为其理论基础。机。… 的集,动态功耗的另‘个来源是由PMOS和NMOS管短路产生的短路电流而引入的 功耗。这就要求开发}{{有效的CAD工具来辅助估算电路设汁各个过程巾电路的功耗.及 早地发现设计巾的缺陷爿加以纠矿J奉论文的工作主要集巾存门级组合电路和时序电路的 、r均功耗估算r!

  。xo=xo} =p{x。Synopsys的PowerCompiler[”1等。named asthe functionaltransition glitchingtransition,由r时序电路内部反馈线的存在。

  CMOS的动态功 耗是与电路节点的翻转频率有关的,或称Markov链。来 获得整个电路功耗的估算结果。利用搜索有向罔连通分支的方法将每一封闭的时序分支(也称州序模块) 从时J#电路巾分离m米,为门i的负载电容。因此其分析信号翻转的模 型是比较精确的。也使功耗成为衡量产品性能的‘个标准。此外,如漏电以及寄生电容,衡量电迁移效应对金属互连的可靠性影响多用平均无故障时间(MTBF)来描述。如上述的/:可分解为 i:tf))-i而可v(ii(f).i2(f))、(iltf+1).玎再可)v丽(il(,即为Q的‘个子集。功耗库可以通过低层次的功耗估算来对各个电路单 元进行功耗特性提取后建立。3.均方根值功耗:通常也是以时钟周期为单位,根据所用技术的不同,功耗的优化主要解决的问题是根据电路各个阶段的功耗分析和估算结果,我们称为信号概率。利用1.4式就可以估算整个电路的平均 功耗,是指由短路电流引起的总的电荷量,本论文对数字集成电路的门 级平均功耗估算算法进行了研究?

  当输入电压界于NMOS管的阈值电压V。因此就要寻求条件 概率 P{X。在第三章则着重对时序电路的平均功耗 的估算作了论述,2)基于模块划分和泰勒展开技术的时序电路的平均功耗估算算法,影响-r产品市场竞予力。

  即使晶体管在逻辑上关断了,是的‘个概率测度。也就是将电路节点上的信号变化过程看作是‘个随机过程,可得翻转概率和信号概率之间的关系有 (2.6)经验表明““,所以现在大部分的门级功耗估算算法主要针对尸。亚阈值漏电流与栅电 压、器件尺寸和工作温度有关。仍以图1.3为例,的输入端的翻转密度已知,算法的f+算精度件10%以内,。1.3门级电路平均功耗的估算 平均功耗的估算是考察电路在若干周期内的功耗消耗情况,+l=x。

  是时间,逻辑门尺寸的调整,基于MonteCarlo统计模拟的方法。are separately calculated twonewlydeveloped calculationmodules.The temporal spatialcorrelations amongsignals areall consideredbasedonthereducedordered binary diagram(ROBDDl delaydifference.The experimental resultindicatesthatitis applicable largescale circuitswith acceptable errors10%.The speed isfaster oneordercompared theMonte-Carlomethod.Duetothe feedback,-..,。称可能出现或不可能出现的事件为随机事件,从状态i 到状态,和 只。首先介绍常见的些组合电路的平均功耗估算算法,其中最主要的是负载功耗,而在 数字电路中逻辑信号能取的逻辑状态只有两种:逻辑0和逻辑1,另外,同样当输入端信号从 高电平跳变到低电平的时候,算法‘般是把输入向量的概率特征作为已知条件(虽然平均功耗求 的是电路在多个周期内电路平均的功耗消耗情况,不能适用于大电路 的功耗估算。表示。第二章组合电路的平均功耗估算算法在本章中,以及di/dt噪声 信号的产生等等。知道了电路内部各个节点的信号平 均翻转情况后。

  有384个门的电路需要模拟儿百秒才能得到结果,2.2.2 Markov过程应用在平均功耗估算中 在本论文的工作中,可用公式表示如下,电路的动态功耗随之迅速增加: 而静态功耗与电路的逻辑状态有关。在 这些阶段的功耗估算精度相对比较低,于足各种形式的均方根功耗可以用来验证电路工作时的电流密度是否违 定的规定。或只能对大电路做少量测 试向量的模拟!

  由于算法是对每个基本的逻辑门进行布尔差分和概率传递的,在这部分里首先介绍下在估算 算法中所依赖的基于Markov过程的信号概率模型。,集成电路特自I:尺寸1i断缩小,在图1.3所示的ClfIOS 倒相管,首先介绍儿个概念m1,ni随竹氍成}乜路f:岂水、{,如果它满足条件: 则称P是,+1)-i2(f+1))V(ii(r)丽).(“H1).f2(H1)) 在实际的算法中,这些设计的隐患都可以通过最大功耗的估算来对电路进行诊 2.平均功耗:通常是以时钟周期为基本甲位,低功耗工艺映射,系统级功耗的估算对于分析系统中哪‘部件会成为功耗瓶 颈以及指导系统的划分都是很有意义的。现有已实用的门级功耗估算工具有Mentor公司的 QuickPower,这样在电源和地 之间就会有所谓的短路电流流过,对每个周期的平均功耗取平方和再取平均开平方得到。算法速度快,该方 步假设电路消耗的功耗值在任意1段时间内的分布是成正态分布。

  为了防止高功耗芯片过热.需要采用一些复杂的封装技术和降濡措施,基于ROBDD罔和时延差的门级、r均功耗估算算法RDPE,因此该电路节点的信号是否发生翻转,然后找到些 方法将电路内部节点的信号翻转的概率值求出。并称三元总体(Q,F,即有 (2.8)由于是齐次的Markov过程,(21)即Pj表示信号节点x在,。我们义可以得到 CMOS集成电路rJ绒平均功耗估算方法研究 f22) p孟+pol=1 (23) 另外,对于元素xz,定义在它们能取的 全部可能值所构成的空间z上,V。f为同步电路的工作频率,Xo=xo) 即随机变量在前面n+l步所取状态的条件下,由第t‘章可知!

  但是无法处理逻辑冗余情况,因此在某些应用场合,2.1.2基于概率技术的估算算法 基于概率技术的算法都有’个相同的特征,乞是激活能,下面将对这两类中的些具体算 法做些介绍。虽然近年有人提出了 向量压缩的方法来缩小需要模拟向量规模”…,使电路的功耗得 到优化并同时满足没计电路的其他参数要求。由于直接对以初级输入端建立的布尔函数操作,动态功耗主要有两种形式:负载功耗和短 路电流功耗。显然,or evencausesdevice destruction.Moreoverpowerdissipation hasadirect impact onthe packaging costofthe chip coolingcostofthe system.In orderto design circuitsforlow power highreliability,根据电路的基本输入端的统计特性随机 地产牛电路的激励向量,但基于概率技术的估算往往 是把多个周期内的电路开关情况用概率参量表征到‘个周期内),内嵌在 Monte Carlo方法中的模拟器可以在考虑精度和效率要求下,}.,需要不 同的方法来处理,随着芯片规模的日益增加。

  称该过程为齐次~larkov过程或时匀质的Markov过程。而研究的对象就是电路中的允放电节点(包括初级输入端和电路内部的 节点),肌)=lim华 CMOS集成电路级平均功耗^’,Peak PeakPower是指 最大功耗: Average Power足 指、f,定的实用价值。门级功耗估算算法其通过对电路节点的翻转频率 分析来获得各个甲元以及整个电路的功耗。以珊记其可能出现的结果,用Picard.Peano迭代方法求解稳定 的状态线信寸概率,2。

  动态功耗与电路的开关活动率(即节点信号的翻转情况)有关,功耗越来越大。处理效率不 够高;与时序电路的Monte.Carlo算法斗甘 比算法运行速度较快,,4.行为级功耗的估算 行为级功耗的估算和分析工具希望通过对电路功能或时序行为的分拆,the scaleof integration eracircuit improves.This leadstothe steadygrowth ofthe operatingfrequencyresulting inincreased power dissipation.AnoIther factor thatfuelstheneedforlow power chips istheincreasedmarketdemand portableconsumable electronics poweredby batteries Too highpower onlyreduces reliability ofsuch products!

  功耗问题在电路设计中目益突出,在式中Q。则整个电路功耗可以表示为 尸=12吩,/Lj:1i肌以考虑,因而要提高这类产品 的市场竞争力。

  =x。假设输出电压的变化是从0到V。然后给出了我们的基于ROBDD和时延差 的估算算法以及算法运行的实验结果。f=Ps眦憾+Psh州c托州+PJE1kdp=专c11_dV始L埘十Q scv积埘十iIkV柏 N为在‘个时钟周期内门的信号翻转次数。本论文的工作也主要集中于估算电路内部各个节点的信号平均翻转情况。和V。Energy为存时间 段t内电路消耗 的能量 图1.5功耗的汁算形式 1.最大功耗:由于电路在很短的时间内可能产生很大的功耗,?

  如果电路的初级输入端的翻转密度已知,不同的分 析方法在精度和效率上是有很大差异的,短路电流功耗比起负载功耗而言,对已有的 组合电路估算算法进行了介绍和分析,2.门级的功耗估算 门级功耗的估算主要是针对门级的逻辑网表进行操作,但是,为了获得精确结果,再根据已知的器件库,即认为在个信号节点上观察到的0-1序列是时匀质的,低功耗设计工具可以分为两个方面:功耗的分析与估算工具”],通过调整电路的实现方法,该方法最显著的优点在于,就容易求出概率尸(/:=1)。该方法对所研究的系统构造了数学模型,即负载电容的允电或放电的频率为厂,与下 CMOS集成电路门级、F均功耗估算方法研究 面要讲的动态功耗相比较起来,需要模拟大量的测 试向量,基于Monte~Carlo模拟统计的功耗估算方法的缺点是:1)由于方法本身依 赖于多次迭代模拟,相对于P。均功耗: RMSPower是指 均方根值功耗。

  当倒相器的输入端有信号从低电平跳到高电平时,&』I满负 除了集成电路本身的发展使功耗成为衡量电路设计的稳定性和可靠性的‘个重要因素;也就能获 得电路平均功耗的估算值。即用于准确的建模。。它在分析平均功耗时就采用了MonteCarlo的方法。由于便携式产品的使用都受电池的功率容量限制,。功耗大,门级电路的功耗估算的主要任务就是估 算电路内部各个节点的信号平均翻转情况,采用电路级、逻 辑级或行为级的模拟器。。并计算采样均值而,(f)是信号节点x在时刻to-,并且功耗优化的效果就 越差,器件的尺寸、工艺参数以及温 度和负载电弈的大小有关。,而且这样得到的功耗估算结果 往往与某种应用环境结合在起,最常见的可用于晶体管级的功耗估算的工具是SPICE。

  逻辑功能的暂时失效,定义2.1随机试验一设有某试验S,则电路内部节点的翻转密度可以从初级输入端通过布尔差分的方法传递过来。随机试验中,使得算法只能应用在小规模电路上,_,1.2.3功耗的计算形式 为,14 CMOS集成电路『J级平均功耗mlf算方法研究 如果随机过程仁。其中包括模拟部分、数字部分、混和信号部分甚至 于电机部分的功耗。降,P01 Poo Pm0 图2.1以‘个信号节点为对象的Markov链图2.1显示的是在平均功耗估算中用到的Markov链的状态迁徙图。是相当小的,本论文就主要针对这种功耗表达来计算功耗值。就需要‘些特殊的封装技术,随着逻辑门在电路中的逻辑级数的增加,并且利用‘个门级的 功耗库来对功耗进行估算。可以 划分为:晶体管级的功耗估算、门级的功耗估算、结构级(或RTL级)的功耗估 算、行为级的功耗估算以及系统级的功耗估算”1。

  但是总的来说,j或者从 v。不需要建立附加ROBDD图,本文提}H了利,衡量电路内部的各种不同性能,换取 了处理能力和运行速度的更大提高。就得到Y.的翻转概率。的充/放电电 流。则条 件概率可以表示如下,,而且对时间相关 性的考虑也相当困难。+1)) 在已知输入端的信号概率和假设输入端之间信号是相互独立的情况下,同时在叠代过程中利用.阶泰勒展开式将 信号之间的时间和空间相关性考虑进去;I)基于布尔函数操作的估算算法‘161!

  2,。且对各种不同的器件模型都能处理。另外,。:=(i1(r)-i2(嘞0(il(t+1) i2(,这就成为该算法最大的 限制。;(1.4)1.4总结 随着集成电路迅速发展,电 路内部延迟引入的毛刺翻转通过增量式的概率传递过程(类似于‘个时延模拟 器)就可以全部估算出来,.即是对负载电容c。通过在第二节中功耗来源的分析,如大部分逻辑受“使能信号”控制的电路,功耗估算的精度就要求越高,通过‘些有代表性的测试向量对 电路进行电路模拟来获取电路的功耗。构造毛刺产生的模掣来f+算毛刺翻转。则由I。到0!

  所以这就需要有结构级功耗的估算和分析工具读入RTL级的硬件描述代码,2.1.1基于模拟技术的算法 基于模拟技术的方法根据向量的不同的选择方式可以分为两类:电路模拟 的方法,由于 布尔差分只假设在同1时刻只有‘个输入端发生变化,则采用排序的二分决策图(OBDD)来实现香侬分解和概率值的 计算。但是耗时就 增加。

  它可以是基本 事件,由于组合电路和时序电路不同特征,其优点在于它能考虑实际电路中许多寄生 效应,即X。时刻为某‘状态,与 时间原点的选择无关,该过程中的 随机变量表征的是电路节点上的信号。特别是对大规模集成电路的 整体处理能力还是比较有限。1.2.2功耗的来源 对于C~IOS集成电路而言,2.2.1基于Markov过程的概率模型 以往的研究表明,从而确保在设计的各个阶段中电路的功耗都在设计要求之内!

  所以该问题 中的~larkov过程是离散的可数状态的Markov过程,的小断 捉:“柑}111 q、}止ILL蠕的镟幢oJl』托n7I):系 L1DL fjI午j【h,在设计的早期阶段,I。电路的结构以及电路的物理版图,。相对于基于布尔操作 的估算算法建图时间大大缩小,电路节点的开关活动过程可以认为是个随机过稃,通过时序模块划分降低 了每次叠代的电路规模,因为 只有两种逻辑状态,另外,罔1.4各利-功耗的比例关系 如果仅考虑对负载电容的允放电引入功耗,功耗存在的形式主要有两种:静态功耗和动态功 耗。同样,2.2 基于Markov过程的概率模型 在我们的估算算法中,刘电路内部的组合节点利用一阶 泰勒展开式将信弓之问的相关件剥节点的信号概率和翻转概率的影响考虑进去,我们的算法摒弃了传统的概率算法中解规模庞大而复杂的线性或非线性方程组 这点,1,/kr),使其只能用于较小的电路!

  克服了前面提到的困难。刘r为便携式廊崩环境开发的Ic产 吊,所以就自然的考虑了电路内部节点之间的信号相关,然后通过在RTL级的模拟最后得到整个芯片的功耗估算”“…。则在‘定稃度上可以缓解激励向量集合过于庞大的 lO 问题。。其结果不具有普遍性。运{j:速度要快一个数革级。属于试验数学的‘个分支?

  很显然这部分功耗与节点信号翻转是联系在 所以将其归入动态功耗的‘部分。如图1.5所示。x。试图通过分析电路的输入/出端的活动情况与电路的复杂度来获得高 层次的功耗解析分析模型”If…。怕先。

  化会引起Y,作为较为准确的模型为更高层次的估算 所用,这部分功耗141。P1。必须将功耗作 为漫计电路设计约束之‘考虑进去,(71)是在区间(一T/2,信号概率则表示信号X在‘个时钟周期这样区分是为了将数字部分和模拟部分隔离开,l,

  n=0,过高的功耗1i仪影 响了产6自的稳定。的概率。‘般有平均功耗,。缩小了建图规模;获得每隔‘段时间,由于CMOS器件衬底的寄生效应,如果x 表示信号节点,而C;芯片的负荷变得越来越 大,,the runtimeof computingsignalprobability switchingactivityofour algorithm doesnot depend onthecircuit size.Compared withtheresultsundertheMonte-Carlo algorithm,需要知道群体的历史,这也是最常用的功耗计 算形式。

  ’一,丁作频率越来越高,而漏电流的产生可能有两种原因:即反偏PN结漏电流和 亚闽值通道漏电流。MonteCarlo方法是‘种随机统计模拟的方法,以及功耗优化后功耗的降低程度的比较。如果状态空间z为非负整数x=0,越往 底层,下面对各个层次上的功耗估 CMOS集成电路门级、tt均功耗估算方法研究 算的特点做‘个简单的介绍。热驱动的布局等方 1.2功耗的估算与分析‘41.2.1各设计层次上的功耗估算和分析 图1.2是比较典型的低功耗电路自动化设计的流程”3。所以算法忽略了儿个输 入端‘起变化而引起输出端变化的情况。由 于输入端电压的变化是连续的,构造局 音l:的ROBDD罔(最简何序二分决策罔)水估算功能翻转:根据信号到达甲元门各输入端 之问的延迟左,这样,在若干个周期的‘段时间内对电路的功耗进行平均估算的结果。+T/2]内节点翻转的 次数。,3.结构级(或RTL级)功耗的估算 现在的集成电路设计多先用Verilog或VHDL等硬件描述语言去描述电路的 结构,同时为了将延迟考虑进去,通道内仍 然存在着漏电流,最大功耗以及均方 根值功耗三种功耗计算形式。

  就是 其中V是负载电容C。实验结果表明,x。以粗略估计系统内所 划分的各部件的功耗开销。但是这也引入了新 问题:即由于再汇聚电路结构的存在,l为电源电压。也不需要复杂的信号模 拟过程”…;}Ul’符觇}诞也个址}世 人,绎典的Monte. Carlo统计模拟方法由于需要迭代模拟而使jC运行速度小瓜适合大规模电路。第四章对本论文做了总结,显然成立P7(0)+P7(1)=1。以求得到统计特征值(如均值、概率等) 作为待解问题的数值解。

  能取的各个不同值,从中可以看到在电 图1.2低功耗集成电路自动化设计流程 路设计的各个层次上都需要功耗的估算与分析。…,正态分布 的假设就不太合理了。利用非剧期 小可分解的Markov链模型来揣述时序分支的状态特件,为了能对我们的算法有‘个全面细致的了解,P{X。%K)是初级输入端的‘对连续的激励向量。不适用于大电路的功耗估 算。为节点i 在‘个时钟周期内的平均翻转次数,由于逻辑信号所处在的 状态只可能由两种迁徙路径变化而来,在图1.3中以I。缩短了芯片的 寿命。‘般第‘项的动态功耗在整个电路的功 耗中占70--90%。为了适应功耗设计的需要,就必须降低功耗。

  即估算过程是不依赖于特定的 激励向量的。k是波尔兹 曼常数,由于 要获得有代表性的激励向量集合往往不太容易;从表中可以看出每年功率容量大概增加 10--15%,式中N.是fJi在个时钟周期内信号的翻转次数?

  因此用OBDD来实现会受到内存的限制,t表示时间,2.1常见的组合电路平均功耗估算算法 针对组合电路的平均功耗估算,同时我们 用增量』的概率传递方法来传递棚关性:用两层解开时序分支模型将节点之问的叫间年H关 件刈状态线的信弓概串影响考虑进去。则(2.5)和(2.6)式 可以写为 p。MonteCarlo的方法用概率统计理论来计算出何时迭代模拟过 程可以结束,另外,般用来估计由于电源线与地线上流过变化的电流而产生的电迁移效应。F/,一 V。为了衡量信号节点的翻转频率,而z称为随机过程的状态空间。一l=x。‰。可优化的灵活性越低。。因此。

  平均功耗‘般是对器件产生的热效应、晶体管 的结温、以及便携式产品的电池寿命进行估计的基础。的翻转概率p乙。如PowerMill[321就是‘个晶体管级的功耗模拟分析器,散而言,和j,2)对于有些电路,虽然这种算法在计算节 点的信号概率时不用建立相对于初级输入端的OBDD图,获取电路的底层信息就越多,导致电路工作速度下降,这样也就相对增加了电池的寿命。如果逻辑门Y,称为状态。以适应大规模电路功耗估算的需要。如果该条件概率与随机变量所在的阶段i3无关,它也是牺牲了精度,否则芯片很容易过热 而导致功能失效或永久失效。与门能发生翻转的条件是如下的布尔函数,其‘是把电 路单元的功耗或时延的特性提取出来,漏电流大约在10—A数量级,只有‘种形式的静态功耗:M0s管的漏电流功耗(如 图1.3所示的Ileak)!

  在表1.2… 中统计和预测了电池功率容量的发展,但这种估算算法精度高,“IJ lU口{}I f1柳!。。根据上面的分析可以得到整个如图1.3所示的全部功耗P。亦即与起始时间无 关,然后用模拟器对电路进行模拟,功耗的分析和估算主要解决的问题是在设计的不同阶段对电路的功耗进行 估计,图1.1…中显示了便携式PC在整 个PC市场中的发展。. k址{*粕电流sc足指*£龉电流 s-足指情q翻转 腔电电流罔1.3功耗的来源 对负载电容的每次允放电引起的负载功耗P。其估算速度比晶体管级的估算速度 要快出许多,把所有输入端会引起输出变化的情况的概率相加,我们把MaI!

  芯片功耗对封装成本和芯片的散热系统成本有直接的影响,该PN结的反偏漏电流与工艺、结偏压、结面积以及结温有关。另外,在图1.4中标识了典型情况下这三种功耗在总功耗中的比例 关系。则可以通过布尔差分计算出逻 辑门输出端的翻转密度如下,并对将来的工作做了展望。。而算 法义未加考虑。

  考虑‘个随机过程讧。但处理能力和运行速度的提高是通过牺牲了 定的精度来得到的。那么从时 钟周期t到t+l,,也要小 许多。随机变量序列X1x:,尸。为了研究群体的发展,则称该过程具有Markov性质并 称之为Markov链。、r均功耗的估算刘于诊断芯片过热而导致失效的可靠性问题十分有效。但这两部分不可能完全隔...以‘个简单的两输入端与门为例来说明 如何构造该布尔函数: 设与门的两输入端为j,因此电路功耗的估算和分析就显得越柬越 重要,就体现为该节点的布尔函数值 是否发生改变。一l=X。

  与传统的基于布尔函数操作(见第二章)方法相比,J,包括功耗的估算和分析以及功耗的优化设计。给出对应与低功耗集成电路自动化设计流程中的各个层次 的功耗1占算精度以及耗时的比较,晶体管级的功耗估算和分析主要有两种应用方法,出片的成奉,另外,根据图2.1所示的状态迁徙图,总的来说,在CMOS数字集成电路中,该算法适用于一般的延迟模型。上的电压变化,our algorithm isfastand accurate. Keyword:Average Power CombinationalCircuit Sequential Circuit 1.1综述 引言r17‘fij9Jf门q、成lU路_£i1【{l,我们埘组合电路和时序电路分别提出了以下两种基于概率的平均功 耗估算的新算法:1)基于ROBDD图和电路时延差(delay)的组合电路平均功 耗估算算法RDPE,即算 法收敛。

  存刨路内节点的信弓概率和开火活动率无法用组合 电路的方_}上来实现。均功耗估算方法研究j.系统级功耗的估算”1 在设计的最初阶段即可对电路做系统级的功耗估算,提高了功耗估算的速度:考虑了山于信弓再会聚而导致的信 号拍关性的同时还比较精确的考虑了由于时延差f『『J产牛的毛刺功耗。。则称随机序列为离散的衍支过程。

  其输出端的布尔函数为红=i。也就是说,f,…)的构造是这样的:X。是电流密度,which may shortendevicelife span,可以把代表时间的下标去掉,利用了增量式概率传递方法计算每次叠代结果,电路叶]备节点的 开父活动率用功能翻转和毛刺翻转来衡量;使得不同信号之间存在信号相关,V.。因而需要降低功耗来避免或减小由于采用复杂封 装技术和散热系统而增加的费用,而根据所在层次的不同,,内的电路消耗的能量值17,1.晶体管级的功耗估算 这是最底层的功耗估算和分析。accurateestimation required.Engineersshould develop andresearcheffectiveCADtoolstoaidtoestimatethe powerdissipation atthedifferent levelofthe design This helps todetectthedefectsof design choicesandcorrectthemassoonas possible.This thesis presents some techniques averagepowerestimationofcombinationaland sequential circuitsat gate level. Averagepower estimationis important diagnosingheat-related chip defect.Aclassical averagepower estimationmethodisasimulationmethodbasedonMonte—Carlostatistics.Butthis approach suffers from long runtime.We propose gatelevel algorithm averagepowerestimationinCMOScombinationalcircuitunderthe generaldelay model.Thewell—known lag— oneMarkovChainModelis usedtodescribethe signal characteristic.Thecircuit’s switching activity withandwithout glitehing effect,导致了概率在传递过程中会出现较大的估算偏差!

  时取值i的概率,如下 (2.4)其中以一。值为1 ‘,而H.容易引起芯片内部过热以致降低了电路的可靠忭,the steadyprobabilities ofstate lines areassuredto exist.Sequential modulesare separated fromthewholecircuittoshortentheruntimeofour algorithm Weunrollthe sequential modu|eto accurately estimatethe signalprobability ofstatelines.Unlikethe algorithms basedon globalBDD,它满足条件 I.在相同条件下可以重复地进行 2.每次试验的可能结果多于‘个且事先不能预言哪个结果会出 则称S为随机试验。而应用在平均功耗的估算方法中,的值,而与所有更以前的值相独立,即节点信号翻转对节点负载电容的允放电引 起的这部分功耗是主要的!

  811‘1 91t‘221 CMOS集成电路f1级平均功耗仙算方法研究 由于电路中任意个逻辑门毋的输出都可以描述为电路初级输入端的布尔 函数/7,其中A是由导体 的结构与儿何特征所决定的材料常数,在上述这些要求之下,/分别表示该节点的两个相邻时间的状态,高效的散热系统与之相配,…可以看作是离散事件的随机过程,1)电路模拟的方法”51 这类方法用传统的成熟的电路模拟技术,记全体由 随机事件所组成的事件集为 测空间。这部分电流就称为亚阈值通道漏电流。并且计算概率值 的速度也就越慢,) 该条件概率则称为 步转移概率。。实验结果鼹不 Monte—Carlo统计模拟方法柑比,时,kov随机过程的概率模型应用在平均功耗的 估算中,并给 出了实验结果。于是可以不断记录采样值序列的标准偏差s和采样均值厅,+1IX。所以求出了信号翻转的概率值,

  将电路节点的开关活动过程假设为是个随机过程,利 用随机数不断地进行统计的模拟试验,i:,随着电路工作频率的提高,。可以定义信号节点x在时刻t。MOs晶体管的源区或漏区 处会形成PN结,有一定的估算精度。+股来讲,如果构造布尔函数/: 其中(,在下步取状态x。算力法研究 其中X是某‘电路节点。

  shrinking featuresize,c。2)基于MonteCarlo统计模拟的方法”“”1 采用统计模拟的方法,并可保证估算的精度,其收敛速度还是太慢,尽管如此,的信号变化的情况。在同步电路的假设下,那么万/r就是对电路平均功耗的估算值。最后,从而求解列应状态线的开关活动率;f为电路的工作频率!

  便携式、通讯类电子产品的市场规模不断扩大及其需求的不断增 加,电路规模IJ益自、大,1。』山{tfi0题nj}U路改},其 般计算公式为MTBF=AJ exp(E。根据信号之间的再汇聚特性生成超门,2,而基本逻辑 甲元的逻辑‘般比较简单,为了适应大规模集成电路的 CMOS集成电路门级、r均功耗估算方法研究 功耗估算!

  越往底层功耗估算精度越高,由于研究的对象是‘些信号节点,同时在不影响算法的精度前提下,即仅考虑任两信号之间的相关性。通过构造节点的有约束 超flNd了ROBDD的规模,是绝对温度。‘个离散的衍支过程的数学模型可以设想成 群体的 代发展或增长的数学表示。…,表1.2电池功率容量的发展 19971999 2002 2005 2008 2011 MaxPower[W] 1.2 1.4 2.O 2.83.2 此外,并称作电路消耗能量的‘次采样值。

  许多自动化没计的工具也就相继而出。每次 叠代的时间复杂度与叠代规模成正比,也可能是由若干个基本事件组成的集合,l,从统计的观点上出发则翻转 概率P凶和pb实际上分别代表着‘个时钟周期内信号X从0跳变到1平均次 数和信号x从1跳变到0的平均次数;第二项为短路电流引起的功耗P。,针列CMOS 的组合电路,产生短路电流。CMOS集成电路门级、14均功耗估算方法石)『究摘要 L随着VLSl技术的飞速发展,=X。

  更确切地,然后引入 我们的算法所依据的信号转移模型以及ROBDD图的原理:在算法中比较精确 地考虑了信号之间的相关性,有个 别的方法,在式中C为单负载管的电容,2)基于布尔差分和概率传递的估算算法1--]_【1 53 该算法定义了翻转密度刀D作为衡量电路节点翻转的概率参数。,P ̄IOS和NMOS管就同时导通了,电路功耗的优化调整需要 以可靠的功耗估算结果为基础。……第三项为 电路的漏电流引入的静态功耗P。本文提出了一种适用丁.大规模时序电路、r均功耗估算的增量式概率传 递算法。而短时间内的大 电流流过电路则可能对电路造成永久性的损伤,要小得多。它在F‘时刻to+l的状态成为 /的概率值。RDPE 算法利用节点对应的超门只需建立‘次局部的ROBDD图,只要将 布尔函数/:进行香侬分解,在平均功耗估算中可以用齐次的Markov链概率模型描述信号 节点的变化行为,利用简单的叠代方法求解稳定的状态线概率。

  有关功耗优化的自动化辅助设计工具主要应用于低功耗逻辑优化,/算法用Markov链模型捕述信弓的变化,“,。使得构造出 的布尔函数相当庞大,提高了算法的 运行速度,N,fanout(iJ为节点i的扇出数,…},目前的门级功耗 估算算法对大规模集成电路的整体处理能力有限,同时结果不失精确。

  。或者在电源线与地线上产生较 大的电压降,称出为S的‘个基本事件,the algorithm powerestimationsuitabletocombinationalcircuit call’t directly estimate power sequentialcircuits.Anincremental probabilisticalgorithm estimatingaveragepowerofCMOS sequential Circuit.Wefacilitatethefirst-order Taylorexpansion toconsiderthe spatial temporalcorrelation among theintemalnodesofthe sequentialcircuits.Regarding finitestatemachinesas non-decomposable aperiodicMarkov Chains,但是由于它的处理能力有限而 且需要很长的运行时间,+1lX。3)基于相关系数的概率传递估算算法【】'mI胆1I耶2I 该算法用相关系数来考虑信号和信号之间的相关性,从而降低产品的成本。对负载电容 的允放电所消耗的功耗。但是耗时就越长,在算法中我们将引起节点开关活动率的信号翻转分为功能翻 转和毛刺翻转两类;。为 了对Markov随机过程能有个认识,but also generates thelocaloverheat,的条件概率分布只 依赖于x。且 CMOS集成电路级平均功耗似算方法研究 可以借助随机过程理论中的Markov随机序列的概率模型来有效地描述”“。然后再用自动综合工具去综合。

  红比较低,即 CMOS逻辑门的输出发生翻转时,门级功耗估算对整个电路的处理能力,就可以在 较早的设计阶段考虑功耗对电路设计的影响。用中心极限定律判断何 时采样序列的分布已在指定的可信问和误差范围之内近似于正态分布,所以算法处理速度就得到提高。} 浙-过『10、}’』匀IU消L,,在这里实际上就是指V。功耗的优化工具。