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控制技術/MCU  

超級電腦復興-Cell處理器轉向OPC運算

上網時間: 2007年01月26日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:Cell處理器  OPC運算 

明導(Mentor Graphics)以及Mercury Computer Systems兩家公司指出,奈米晶片設計正成為一種需要類似超級電腦才能完成的運算密集型任務。兩家公司聲稱,特別是基於Cell BE(寬頻引擎)處理器的硬體加速,能夠最適合用於處理光學鄰近修正(OPC)運算。

Mentor和Mercury稍早前針對EDA市場聯合推出了一款基於Cell BE處理器的加速平台。這可說是EDA產業的全新發展方向;因為在此之前,除了模擬加速器和模擬器之外,EDA產業一直依靠執行於通用CPU和伺服器上的軟體。

而它可能會是用以試驗新方法的最佳場合。因為,對於晶圓代工廠和光罩公司在投片後必須對每顆IC所進行的光學鄰近校正(OPC)而言,它或許是在設計到製造的過程中,一項運算最為密集的任務。

然而,它與建構僅針對OPC的專用硬體不同。在兩家公司的共同努力下,Mentor新推出的Calibre nmOPC工具可執行在Mercury基於雙Cell處理器的刀片伺服器上。

Mercury副總裁暨先進事業部總經理Mark Skalabrin表示,Mentor和Mercury的研發團隊已經找到許多加速OPC運算的可能方式,包括FPGA、DSP和通用處理器。Skalabrin指出,Cell處理器正成為一種最佳的選擇,“不僅性能大幅提升,一些演算法的速度也提高了50∼100倍。”

Skalabrin表示,通用的叢集運算系統‘正變得無法管理’,另外,它所消耗的功率也太高。“確實需要一套專用的運算系統,”他說。

“由於缺乏創新,我們正面臨OPC運算時間過長的問題,”Mentor設計與製造部門副總裁暨總經理Joe Sawicki說。他指出,一些用戶甚至在65奈米就已經使用1,000個處理器節點進行OPC運算,且需數天時間才能完成。部份業界人士表示,45nm需要2,000個節點,“擁有成本的爆炸式成長令人難以承受,”Sawicki說。

一些大型的EDA供應商則使用大型的Linux工作站叢集系統,而Synopsys公司的叢集系統則已經被Top500組織正式加入‘超級電腦’之列。

但Sawicki認為,增加由Cell處理器所組成的協同處理加速(CPA)叢集是一種更佳的方法,該方案可大幅降低完成OPC任務所需的通用CPU數量。

Sawicki表示,包含25∼50個Cell處理器的CPA叢集與100∼200個通用CPU結合後,可實現與750∼1,000個CPU(不使用CPA)相同的運算能力。成本、空間和功耗都將大幅降低,他說。

而在大型的資料中心,僅耗電量就將佔到50%的成本,Sawicki補充道。

這是一個確實存在的問題,Gary Smith EDA公司首席分析師Gary Smith透露,他知道許多人花費數週的時間執行OPC任務。“我們似乎開始看到通用伺服器的末日,”他說,但與Cell相關的問題是多核心架構編程難度非常高。

“電子系統設計的超繁重運算任務需要高性能運算,”Mentor解析度增強技術產品行銷經理Tom Kingsley說。

為OPC開發專用硬體並不是新聞。Brion技術公司提供的Tachyon加速器就是這種產品,它是一種針對微影建模和資料庫作業的硬體加速器。“我們很高興看到該產業在微影運算方面正轉向以影像為基礎的硬體加速方法,”Brion公司資深技術總監Jim Wiley說。


圖:利用Cell BE實現協同處理器的加速,並針對OPC加速影像模擬的進行。

從遊戲到晶片設計

IBM公司的多核心Cell架構‘特別適合’處理OPC任務,Mentor的Sawicki說。原本針對遊戲系統的Cell處理器包含一個PowerPC處理器和八個‘協同處理單元’。Cell處理器的長處是快速的影像處理。與Opteron處理器相較,Cell處理器使用快速傅立葉變換(FFT)來加速OPC模擬,他說。

Mercury是一家針對資料密集型應用的運算系統和軟體供應商,提供包括影像處理、訊號處理和視覺化業務。2005年,Mercury和IBM聯合開發基於Cell BE處理器的產品。2006年,Mercury針對某些運算密集型應用發佈了基於Dual Cell的刀鋒產品,並已應用於實際生產中。

基於Dual Cell的刀鋒產品具有兩個3.2GHz Cell BE處理器,每個處理器包含512MB的XDR DRAM記憶體,而可提供高達每秒4,000億次浮點運算(400GFLOP)的峰值速度。Mercury公司已經把關鍵的訊號處理演算法轉換到該刀鋒產品上。

Sawicki透露,為利用平行運算優勢,Mentor和Mercury已共同將Mentor的OPC建模架構轉換到Cell處理器上,並針對Cell處理器的FFT庫最佳化設計了Calibre nmOPC工具。

正如Mercury的Skalabrin所說,Cell BE不是通用處理器,因此要花費一些時間導入和最佳化應用程式。

實現OPC的新方法

除了可在基於Cell BE的硬體上執行外,Calibre nmOPC工具還做了許多改進。首先是轉向基於網格的‘密集’模擬。Sawicki解釋道,目前為止,OPC通常採用‘稀疏’模擬,即不包含網格上所有的點。而密集模擬則使用整個網格,因而模擬精密度更高,而且隨著佈局密度的提高還可進一步提升效率。

被稱為CM1的第四代緊密型抗蝕劑製程模型也能支援密集模擬,且據說比前一代產品更為準確。此外,該公司聲稱,它在穩定性、自動校準和製程窗口的精密度方面也具有優勢。

作者:葛立偉




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