Síntese automática do leiaute de redes de transistores

• Autor(a) principal: Ziesemer Junior, Adriel Mota
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/97852
• topic: Microeletrônica; Aplicação dos computadores; Physical synthesis; 2D layout compaction; Logic cells; Transistor networks; SPICE; EDA; ASTRAN; Microelectronics

Fluxo de síntese física baseado em standard cells tem sido utilizado na indústria e academia já há um longo período de tempo. Esta técnica é conhecida por ser bastante confiável e previsível uma vez que a mesma biblioteca de células, que foi devidamente validada e caracterizada, pode ser utilizada em diferentes projetos. No entanto, há uma série de otimizações lógicas e elétricas para problemas como: redução do consumo estático, circuitos assíncronos, SEU, NBTI, DFM, etc. que demandam a existência de células inexistentes em bibliotecas tradicionais. O projeto do leiaute destas células é usualmente feito a mão, o que pode dificultar a adoção e desenvolvimento de novas técnicas. Neste trabalho foi desenvolvido uma ferramenta para síntese automática do leiaute de redes de transistores chamada ASTRAN. Esta ferramenta suporta geração de células irrestrita quanto ao tipo da rede de transistores, incluindo lógica não-complementar, auxiliando no desenvolvimento de circuitos otimizados com menor área, número de transistores, conexões, contatos e vias. Através da utilização de uma nova metodologia para compactação do leiaute com programação linear mista com inteiros (MILP), foi possível compactar eficientemente as geometrias das células simultaneamente em duas dimensões, além de lidar com regras de projeto condicionais existentes em tecnologias abaixo de 130nm. ASTRAN conseguiu obter ganhos de produtividade uma ordem de grandeza superior ao do projeto exclusivamente manual, necessitando de apenas 12h para gerar células com até 44 transistores. Na comparação com standard cells comerciais - considerado o pior caso uma vez que o ganho estaria justamente em gerar células inexistentes nestas bibliotecas ou então utilizar a ferramenta para obter um leiaute inicial antes de otimizá-lo a mão - o resultado foi bastante próximo, sendo que 71% das células geradas com o ASTRAN apresentaram exatamente a mesma área.