RTLA/TestMax Advisor：利用RTL分析处理脏数据加速P&R原型验证
SNUG 2022
2022
20 页
RTLA/TestMax Advisor：利用RTL分析处理脏数据加速P&R原型验证
会议: SNUG 2022
作者: Bharat Patel, Rajan Madhusudan (Intel), Cheen Kok Lee, Edwyn Lee (Synopsys)
页数: 20 (PPT演示文稿)
源文件: SNUG_2022_digital-design_Ulstein_Untitled_paper_2.pdf
议程 (Agenda)
- 传统流程的动机和挑战 - RTL Architect和TestMax Advisor流程介绍 - Fusion Compiler vs RTLA/TestMax Advisor的流程差异 - 使用RTLA/TestMax Advisor的TAT和QoR结果 - 限制和结论
动机与传统流程挑战
在不完整RTL 寄存器传输级（脏数据）的早期设计阶段： - 传统流程无法在RTL完整之前进行物理探索 - DFT 可测试性设计约束通常不完整 - 无法进行有意义的P&R原型验证 - 等待完整RTL导致项目时间线延迟
RTL Architect和TestMax Advisor流程
RTL Architect（RTLA）和TestMAX Advisor（TMA）结合提供： - 脏数据处理：处理不完整RTL和缺失DFT约束 - 早期物理探索：在RTL冻结前评估物理可行性 - DFT早期规划：在RTL阶段评估DFT约束质量
与Fusion Compiler的流程差异
| 方面 | Fusion Compiler | RTLA + TestMax Advisor |
| 输入要求 | 完整RTL + 完整DFT约束 | 不完整RTL + 部分DFT约束 |
| 运行阶段 | 综合后 | RTL开发阶段 |
| 迭代速度 | 慢（综合+P&R） | 快（RTL分析） |
| 用途 | 正式实现 | 早期探索和原型验证 |
TAT和QoR结果
使用RTLA/TestMax Advisor实现： - TAT（周转时间）：显著缩短 - QoR（结果质量）：早期预测与实际结果高度相关 - 脏数据处理能力：可靠的不完整数据处理
限制与结论
RTL Architect和TestMAX Advisor的组合为Intel提供了在RTL开发早期阶段进行物理和DFT探索的能力，加速了整体设计周期。
图片索引
本文为PPT演示文稿，共20页，96张图片，存放于_images/目录。