EDA (Automazione elettronica della progettazione)

Le procedure EDA si basano su un gruppo di algoritmi e applicazioni software necessari per la progettazione di semiconduttori e prodotti elettronici complessi di nuova generazione. L’aumento nella complessità di progettazione VLSI rappresenta una sfida importante per l’EDA: le prestazioni delle applicazioni non risultano scalabili in modo efficace dato che l’aumento di prestazioni dei microprocessori viene controbilanciato da problemi di aumento di potenza e producibilità. Solitamente i sistemi digitali vengono convalidati mediante la distribuzione delle attività di simulazione logica su computer farm di grandi dimensioni che procedono all’elaborazione per settimane consecutive. Eppure le prestazioni di simulazione spesso risultano insufficienti e costringono a verifiche incomplete e al mancato rilevamento di bug funzionali. In effetti, non costituisce una sorpresa che il settore dei semiconduttori sia sempre alla ricerca di soluzioni di simulazione più rapide. Le recenti tendenze nell’HPC portano a un sempre più frequente sfruttamento di GPU multi-core. L’uso di tali GPU come co-processore parallelo della CPU rappresenta un vantaggio competitivo grazie alla possibilità di ottenere accelerazioni delle simulazioni EDA più impegnative a livello di calcolo fra cui Verilog, Signal Integrity & Electromagnetics, Computational Lithography, la simulazione di circuiti SPICE e altre ancora.
Simulazione Verilog su GPU con RocketSim [altre info] (Fonte: Tomer Ben-David, Rocketick, Israele)
Simulazione EM full wave con accelerazione GPU per analizzare il crosstalk sul lato opposto del pacchetto (Fonte: Martin Timm, CST, Germania)

Applicazioni ISV con CUDA

* Accelerazione prevista su un sistema basato su CPU x64 quad-core. Accelerazioni indicate sulla base delle prove interne di NVIDIA o della documentazione fornita dal provider dell’applicazione.

Altre applicazioni software rilevanti che si avvalgono di CUDA

• Solutori Acceleware FDTD
• FMSlib: Algebra matriciale con elaborazione in parallelo su GPU di Multipath
• Soluzioni elettromagnetiche di Acceleware
• Simulazioni di accelerazione della dispersione luminosa basate sul metodo FDTD con GPU generiche

Rapporti tecnici per EDA su CUDA

• Simulazioni a livello di gate ad alte prestazioni con il GP-GPU Computing
• Accelerazione della convalida funzionale usando GPGPU
• Controllo dell’equivalenza in parallelo per mezzo delle GPU
• Verso l’EDA Computing su GPU
• Accelerazione hardware degli algoritmi EDA – IC personalizzate, FPGA, GPU
• Finalmente (simulazioni EM in progetti EDA PCB)

Solutori e kernel core per EDA su GPU CUDA

• Solutori di matrici acceleware
• Libreria di algebra lineare densa (MAGMA)
• Libreria di algebra lineare accelerata da GPU (CULA)
• Solutori lineari a matrice sparsa: solutori iterativi
• SpMV di NVIDIA: Codice
• Documento 1
• Documento 2
• CUDA iterativo
• Solutori lineari a matrice sparsa: solutori diretti
• PARDISO con CUDA

Vedere anche

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