High-Performance Placement and Routing for the Nanometer Scale.

Modern semiconductor manufacturing facilitates single-chip electronic systems that only five years ago required ten to twenty chips. Naturally, design complexity has grown within this period. In contrast to this growth, it is becoming common in the industry to limit design team size which places a heavier burden on design automation tools. Our work identifies new objectives, constraints and concerns in the physical design of systems-on-chip, and develops new computational techniques to address them. In addition to faster and more relevant design optimizations, we demonstrate that traditional design flows based on ``separation of concerns'' produce unnecessarily suboptimal layouts. We develop new integrated optimizations that streamline traditional chains of loosely-linked design tools. In particular, we bridge the gap between mixed-size placement and routing by updating the objective of global and detail placement to a more accurate estimate of routed wirelength. To this we add sophisticated whitespace allocation, and the combination provides increased routability, faster routing, shorter routed wirelength, and the best via counts of published techniques. To further improve post-routing design metrics, we present new global routing techniques based on Discrete Lagrange Multipliers (DLM) which produce the best routed wirelength results on recent benchmarks. Our work culminates in the integration of our routing techniques within an incremental placement flow to improve detailed routing solutions, shrink die sizes and reduce total chip cost. Not only do our techniques improve the quality and cost of designs, but also simplify design automation software implementation in many cases. Ultimately, we reduce the time needed for design closure through improved tool fidelity and the use of our incremental techniques for placement and routing.Ph.D.Computer Science & EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/64639/1/royj_1.pd

A Timing-Driven Soft-Macro Placement and Resynthesis Method in Interaction with Chip Floorplanning

In this paper, we present a complete chip design method which incorporates a soft-macro placement and resynthesis method in interaction with chip floorplanning for area and timing improvements. We present a performance-driven soft-macro clustering and placement method which preserves hardware descriptive language (HDL) design hierarchy to guide the soft-macro placement process. We develop a timing-driven design flow to exploit the interaction between HDL synthesis and physical design tasks. During each design iteration, we resynthesize soft macros with either a relaxed or a tightened timing constraint which is guided by the post-layout timing information. The goal is to produce area-efficient designs while satisfying the timing constraints. Experiments on a number of industrial designs ranging from 75-K to 230-K gates demonstrate that the proposed soft-macro clustering and placement method improves critical-path delays on an average of 22%. Furthermore, the results show that by effecti..

Real-Time Trigger and online Data Reduction based on Machine Learning Methods for Particle Detector Technology

Moderne Teilchenbeschleuniger-Experimente generieren während zur Laufzeit immense Datenmengen. Die gesamte erzeugte Datenmenge abzuspeichern, überschreitet hierbei schnell das verfügbare Budget für die Infrastruktur zur Datenauslese. Dieses Problem wird üblicherweise durch eine Kombination von Trigger- und Datenreduktionsmechanismen adressiert. Beide Mechanismen werden dabei so nahe wie möglich an den Detektoren platziert um die gewünschte Reduktion der ausgehenden Datenraten so frühzeitig wie möglich zu ermöglichen. In solchen Systeme traditionell genutzte Verfahren haben währenddessen ihre Mühe damit eine effiziente Reduktion in modernen Experimenten zu erzielen. Die Gründe dafür liegen zum Teil in den komplexen Verteilungen der auftretenden Untergrund Ereignissen. Diese Situation wird bei der Entwicklung der Detektorauslese durch die vorab unbekannten Eigenschaften des Beschleunigers und Detektors während des Betriebs unter hoher Luminosität verstärkt. Aus diesem Grund wird eine robuste und flexible algorithmische Alternative benötigt, welche von Verfahren aus dem maschinellen Lernen bereitgestellt werden kann. Da solche Trigger- und Datenreduktion-Systeme unter erschwerten Bedingungen wie engem Latenz-Budget, einer großen Anzahl zu nutzender Verbindungen zur Datenübertragung und allgemeinen Echtzeitanforderungen betrieben werden müssen, werden oft FPGAs als technologische Basis für die Umsetzung genutzt. Innerhalb dieser Arbeit wurden mehrere Ansätze auf Basis von FPGAs entwickelt und umgesetzt, welche die vorherrschenden Problemstellungen für das Belle II Experiment adressieren. Diese Ansätze werden über diese Arbeit hinweg vorgestellt und diskutiert werden