Проблема: CPU-зависимые задачи в проектировании
Несмотря на то, что GPU и ИИ уже ускоряют многие аспекты разработки полупроводников, ключевые этапы Electronic Design Automation (EDA) — логическое моделирование, формальная верификация и цифровая реализация — остаются зависимыми от производительности CPU. Эти задачи требуют высокой скорости отдельных ядер, эффективной работы с памятью и низкой задержки.
Именно для решения этой проблемы NVIDIA развернула архитектуру Vera в своих центрах обработки данных (Portland) для оптимизации рабочих процессов проектирования собственных будущих процессоров.
Архитектура Vera: что внутри?
Процессор Vera базируется на 88 кастомных ядрах NVIDIA Olympus. Ключевые особенности архитектуры, важные для EDA-нагрузок:
- 88 ядер Olympus: обеспечивают высокую производительность на ядро.
- LPDDR5X: подсистема памяти высокой эффективности.
- NVIDIA Scalable Coherent Fabric (2-го поколения): обеспечивает высокую пропускную способность памяти и стабильно низкую задержку, что критично для задач, смешивающих чувствительные к задержкам операции с массовым регрессионным тестированием.
Результаты тестирования: Cadence и Synopsys
NVIDIA протестировала Vera в связке с лидерами рынка EDA. Тесты проводились на производственных рабочих процессах с использованием одинакового количества ядер для сравнения. Результаты показали значительное ускорение в самых ресурсоемких этапах проектирования.
| Инструмент / Компания | Назначение | Результат на Vera |
|---|---|---|
| Cadence Jasper | Платформа формальной верификации. Использует ML и умные доказательства для поиска багов на ранних этапах. | До 1.5x ускорения |
| Synopsys VCS | Высокопроизводительное функциональное моделирование и проверка сложных проектов перед изготовлением. | До 1.5x ускорения |
Стратегия «Зубочистка» и будущее: Rosa
Использование собственных CPU для проектирования собственных CPU и GPU создает замкнутый цикл обратной связи. Ускорение верификации позволяет инженерам раньше находить ошибки, сокращая дорогостоящие итерации и ускоряя выход на tapeout (передачу дизайна в производство).
В NVIDIA уже работают над следующим поколением — процессором Rosa на базе ядер Rigel, который продолжит оптимизацию EDA-приложений. Это подтверждает стратегию компании: использовать ту архитектуру вычислений, которая лучше всего подходит для конкретной задачи, объединяя мощь CPU для верификации и GPU для ИИ-задач в едином конвейере проектирования.
Источник: NVIDIA Blog ↗