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機器越多越新越好?實測Calibre任務(wù)性能曲線

Spinal FPGA ? 來源:Spinal FPGA ? 2023-07-13 15:43 ? 次閱讀
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Siemens的Calibre是業(yè)內(nèi)權(quán)威的版圖驗證軟件,被各大Foundry廠廣泛認可。用戶可以直接在Virtuoso界面集成Calibre接口,調(diào)用版圖驗證結(jié)果數(shù)據(jù),使用起來極為方便。

今天,我們就來聊聊這款軟件。

版圖驗證是芯片設(shè)計中非常重要的一環(huán),一共包括三個環(huán)節(jié)。

DRC(Design RuleCheck):檢查版圖是否符合Foundry廠的制造工藝規(guī)則,確保芯片能被正確生產(chǎn)出來;

LVS(LayoutVersus Schematic):版圖工程師需要將畫好的版圖與原理圖對比,確保兩者所有連接保持一致;

寄生參數(shù)提?。≒arasitic Extraction):將版圖中的寄生參數(shù)提取出來,在Virtuoso中反饋結(jié)果,前端工程師會進行后仿驗證,重新評估電路特性并進行修改,保證流片正確。

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這三個環(huán)節(jié)分別由Calibre的DRC、LVS、PEX三種工具來完成。

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Calibre任務(wù)典型特性

重內(nèi)存,可拆分,適合暴力堆機器

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Calibre任務(wù)有兩大特性:

1、重內(nèi)存需求,2T或4T的超大型內(nèi)存機器都有可能登場

版圖文件很大,需要處理的數(shù)據(jù)量非常大,但本身的邏輯判斷并不復雜,所以通常不剛需高主頻機型,但要求多核、大內(nèi)存的機器。CPU與內(nèi)存的比例通常能達到1:4或1:8,極端情況下這個比例會更高,2T或4T的超大型內(nèi)存機器都有可能登場。

我們在下面兩篇文章里仔細盤過模擬&數(shù)字芯片設(shè)計全流程的業(yè)務(wù)場景、常用EDA工具、資源類型、算力需求、典型場景:

芯片設(shè)計五部曲之一 | 聲光魔法師——模擬IC

芯片設(shè)計五部曲之二 | 圖靈藝術(shù)家——數(shù)字IC

2、可拆分,無關(guān)聯(lián),適合暴力堆機器

我們在模擬這篇文里寫過版圖驗證就像是一個“大家來找茬“的游戲。

在運行任務(wù)的時候,Calibre會把版圖切分成相互沒有邏輯關(guān)系的塊狀分區(qū),這些分區(qū)之間彼此沒有相關(guān)性,互不干擾,所以可以同時進行。

切得越細,同時檢查的人更多,效率就越高。

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三體里的切法大家還記得吧,一字橫切。

而芯片只能豎著切,可以十字切法。橫切會影響到芯片層與層之間的連接關(guān)系。

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暴力堆機器也是有技術(shù)含量的

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1、 首先,要有光,你得有大內(nèi)存的機器

我們的全球資源池可以根據(jù)用戶需求在全球范圍內(nèi)調(diào)度海量云端異構(gòu)資源。GPU、TPU、FPGA,要啥都有。

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其中,F(xiàn)CC-B產(chǎn)品提供準動態(tài)資源池,擁有行業(yè)特需的大內(nèi)存機型,具有較低的整體擁有成本。而且,可以擴展到FCC-E使用彈性資源。

總之,大內(nèi)存的機器,沒有問題。

那么,萬一不是一直不夠,是偶爾不夠怎么辦呢?

我們有一個小技巧,專門應(yīng)用這種內(nèi)存峰值場景。

Swap,交換分區(qū),就是在內(nèi)存不夠的情況下,操作系統(tǒng)先把內(nèi)存中暫時不用的數(shù)據(jù),存到硬盤的交換空間,騰出內(nèi)存來讓別的程序運行。

比如跑一組Calibre任務(wù)需要10小時,其中9個小時的內(nèi)存使用量都在200G左右,只有1個小時達到了260G。

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如果選擇256G內(nèi)存的機型配置,任務(wù)必崩無疑。

但要是為了這1小時不到10G的內(nèi)存溢出而全程使用512G的配置,成本翻倍,未免有點太不劃算了。

使用Swap交換分區(qū)就可以無縫填補這一空缺,非常匹配這種內(nèi)存峰值場景。

Swap的具體使用案例,戳這篇:Auto-Scale這支仙女棒如何大幅提升Virtuoso仿真效率?

注意:此方法不適合長期使用,磁盤的速度和內(nèi)存相比慢了好幾個數(shù)量級,如果不停讀寫 Swap,對系統(tǒng)整體性能有影響。

2、 怎么把這些機器組隊管理起來?

有了機器,下一步當然是要把它們利用起來。

Calibre默認支持單機多核并行跑任務(wù),這意味著只要機器足夠大,就可以同時處理很多任務(wù)。

但是,當你的大機器不夠多,或者根本拿不到大機器的時候,就很苦惱了。

我們的方法是:將所有機器組成一個集群——多機多核的方式同時跑多個任務(wù)。


關(guān)于單機、單核、單任務(wù)、多任務(wù)、集群化、并行化進一步的定義與區(qū)別,可以看這篇:揭秘20000個VCS任務(wù)背后的“搬桌子”系列故事

集群自動化管理,少量大機器需要,大量小機器就更需要了。

為啥?

理由一,能方便地自動化運維整個集群

比如軟件安裝配置、資源監(jiān)控、集群管理等工作,是需要IT一臺臺機器去逐一手動操作,還是鼠標點幾下就可以完成?

理由二,能快速方便地分配業(yè)務(wù),提高資源利用率

比如,臨時需要將一批機器從團隊A劃撥給團隊B使用,有沒有什么辦法可以讓IT快速方便地進行配置?

比如,因為資源使用的不透明和缺乏有序管理,會出現(xiàn)不同人對同一資源的爭搶,任務(wù)排隊等現(xiàn)象。同時,你會發(fā)現(xiàn)資源利用率還是不高。

3、怎么讓機器自動化干活,不用人操心?

自動化干活可太有必要了。

否則,那么多任務(wù),那么多機器,需要多少雙手和眼睛才能忙得過來?

來,我們給你“手”和“眼睛”。

首先是我們的“手”——Auto-Scale功能。

來看一下本地手動跑任務(wù)與Auto-Scale自動化跑任務(wù)的區(qū)別:

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基于我們自主研發(fā)的調(diào)度器——Fsched,Auto-Scale自動伸縮功能自動化創(chuàng)建集群,自動監(jiān)控用戶提交的任務(wù)數(shù)量和資源需求,動態(tài)按需地開啟與關(guān)閉所需算力資源,做到分鐘級彈性伸縮,在提升效率的同時有效降低成本。

更多療效,戳這篇:Auto-Scale這支仙女棒如何大幅提升Virtuoso仿真效率?

有了“手”干活,還得有“眼睛”盯著防止出錯。

我們能多維度監(jiān)控任務(wù)狀態(tài),提供基于EDA任務(wù)層的監(jiān)控、告警、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析功能與服務(wù)。

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如果沒有這雙“眼睛”,可能出現(xiàn)哪些問題?戳這篇:【案例】95后占半壁江山的浙桂,如何在百家爭鳴中快人一步

未來我們還會有一篇文章專門討論EDA領(lǐng)域基于業(yè)務(wù)的監(jiān)控功能,敬請期待哦~

你看,不僅可以自動化跑任務(wù),還能時刻幫你盯著任務(wù)是否出錯。

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來,我們小暴力一下

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先說結(jié)論:

我們在單臺大機器和多臺小機器組合場景下分別跑了同一組Calibre任務(wù)。

單臺大機器場景下,隨著核數(shù)的增加,任務(wù)耗時呈現(xiàn)明顯的線性下降關(guān)系,整體性能曲線非常貼近基準線(單機核數(shù)有上限,本次實證中,我們使用的最大單機為128核,并根據(jù)32核、64核、128核的耗時規(guī)律預(yù)估了256核單機的耗時數(shù)據(jù),僅供參考)。

多臺小機器組合場景下,隨著機器數(shù)量的翻倍,任務(wù)耗時同樣線性下降,但在后期倍數(shù)關(guān)系上有所損耗,多機性能曲線略低于基準線和單機性能曲線。

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實證過程:

1、使用fastone云平臺調(diào)度32核、64核、128核單機分別運行一組Calibre任務(wù),耗時分別為14小時57分49秒、7小時30分28秒、3小時50分11秒;

2、按上條實證數(shù)據(jù),預(yù)估使用fastone云平臺調(diào)度256核單機運行一組Calibre任務(wù)的耗時為1小時58分6秒;

3、使用fastone云平臺調(diào)度2、4、8臺32核機器分別運行一組Calibre任務(wù),耗時分別7小時43分51秒、4小時6分14秒、2小時15分34秒。

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還有大家關(guān)心的Intel第四代機器

我們也搞來跑了一下

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在上一節(jié)中,我們使用的均為第三代英特爾至強可擴展處理器,而在2023年1月11日,英特爾正式推出了第四代至強可擴展處理器。

我們立馬搞來跑了一遍,為了對比參照,我們還拉上了第二代和第三代,并且把核數(shù)都按比例換算為48核。

實證過程:

1、使用fastone云平臺調(diào)度48核第二代英特爾處理器運行一組Calibre任務(wù),耗時10小時46分26秒;

2、使用fastone云平臺調(diào)度48核第三代英特爾處理器運行一組Calibre任務(wù),耗時9小時56分13秒,相比第二代提升7.77%;

3、使用fastone云平臺調(diào)度48核第四代英特爾處理器運行一組Calibre任務(wù),耗時8小時18分43秒,相比第三代提升16.35%,比第二代提升22.85%。

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可以看到每一代都有提升,且型號越新,提升幅度越大,三代比二代提升了7.77%,四代比三代提升了16.35%。

而在價格上,目前四代和三代的類似機型換算一下,幾乎是相同的。

實證小結(jié)

1、Calibre DRC/LVS/PEX不剛需高主頻機型,但要求多核、大內(nèi)存的機器,任務(wù)可拆分,適合暴力堆機器;

2、fastone云平臺的全球動態(tài)資源池、集群自動化管理能力、自動化跑任務(wù)并監(jiān)控告警的功能可完美匹配Calibre的需求;

3、隨著計算資源的提升,Calibre的任務(wù)耗時呈現(xiàn)明顯的線性關(guān)系,其中單機整體性能曲線非常貼近基準線,多機效果后期會略有折損;

4、最新型號的處理器可以大幅提升Calibre的效率,可根據(jù)項目周期與實際預(yù)算綜合考量機型配置。

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原文標題:機器越多越新越好?實測Calibre任務(wù)性能曲線

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