MIPS и Xcelsa Labs ускоряют оптимизацию заказных чипов под конкретную нагрузку
Платформа Apex подбирает варианты реализации без привлечения САПР и проверяет их формальной эквивалентностью. В одном из проектов MIPS она закрыла нарушение по временным задержкам менее чем за три часа, сократив задержку критического пути на 33%.
MIPS и Xcelsa Labs объединяют усилия, чтобы ускорить разработку заказных микросхем: процессорные IP-блоки MIPS и её подход к проектированию «от программного обеспечения» соединяются с платформой проверяемого вычислительного интеллекта Xcelsa. Неэксклюзивное партнёрство встраивает платформу оптимизации Apex Design Optimization в экосистему MIPS и нацелено на кремний под конкретную нагрузку — для ИИ, автомобильной и промышленной электроники, робототехники и периферийных вычислений.
Apex объединяет два слоя: проверяемый и физический. Первый проверяет функциональную эквивалентность, второй оценивает последствия для физической реализации, не прибегая к инструментам САПР, сообщают компании. Такой подход должен сократить время итераций проектирования, улучшить мощность, быстродействие и площадь (PPA) и сохранить функциональное поведение за счёт формальной проверки эквивалентности.
«Заказчикам нужен заказной кремний, отвечающий реальным требованиям их программ и нагрузок, и получить его надо в управляемые сроки, — сказал Самир Вассон (Sameer Wasson), генеральный директор MIPS. — Объединяя платформы MIPS, ориентированные на программное обеспечение и конкретные нагрузки, с проверяемым вычислительным интеллектом Xcelsa, мы сокращаем критически важные итерации проектирования, сохраняем функциональное поведение через формальную эквивалентность и улучшаем мощность, быстродействие и площадь. Это партнёрство развивает наши платформы для физического ИИ, давая заказчикам более короткий путь от описания нагрузки до качественного и отличающегося от других кремния».
В одном из проектов MIPS промышленного масштаба платформа Apex, по словам Xcelsa, закрыла путь с нарушением временных ограничений в блоке загрузки-сохранения менее чем за три часа. Оптимизация сократила задержку критического пути на 33% и переписала значительную часть проекта, сохранив формальную эквивалентность с эталонной реализацией. По оценке MIPS, сопоставимая ручная оптимизация заняла бы около одного человеко-месяца.
Проектам под конкретную нагрузку всё чаще приходится балансировать между быстродействием, энергопотреблением, функциональной безопасностью, реакцией в реальном времени и площадью кристалла — особенно в автомобильных, промышленных и робототехнических системах. Эти требования порождают компромиссы на стыке архитектуры, программного обеспечения и физической реализации.
«Заказной кремний находится в точке перелома. По мере того как задачи ИИ становятся всё более узкоспециализированными, отрасли нужен более быстрый путь от требований к нагрузке до высокопроизводительного оборудования, готового к производству, — сказал Срикантх Джагабатхула (Srikanth Jagabathula), генеральный директор и сооснователь Xcelsa Labs. — Наша работа с MIPS показывает, что проверяемый и физический слои вместе способны самостоятельно улучшать проект за часы, формально сохраняя заложенную функциональность. Соединяя проверяемый вычислительный интеллект Xcelsa для проектирования оборудования с процессорными IP-блоками MIPS и подходом «сначала программы», мы помогаем заказчикам перебирать больше вариантов со скоростью ИИ, улучшать мощность, быстродействие и площадь и тратить меньше времени на критически важную оптимизацию».
Компании сообщили, что партнёрство поддержит заказные платформы для автомобильной и аэрокосмической отраслей, промышленности, робототехники, инфраструктуры связи и других встраиваемых применений, а оптимизация будет сосредоточена на требованиях к быстродействию, энергопотреблению и работе в реальном времени для конкретных нагрузок.