학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 컴퓨터공학부, 2023. 2. 이재진.Area reduction is one of the most critical objectives in semiconductor design since it improves profitability due to increasing net die per wafer. Although there exist various commercial tools, memory design requires the full custom design flow to reduce the area because the place and route (P&R) functionality in the tools are not effective in the dram design flow. Furthermore, one-dimensional (1D) layout is indispensable due to the presence of peripheral regions. Inspired by the above, we propose a new framework to minimize the wire length in the standard cells 1D layout. The framework consists of the heuristic algorithm, which efficiently places standard cells to minimize the overall wire length of a 1D unit block composed of multiple standard cells and a Clustering algorithm. Through the cooperation of three algorithms, it obtains the 26.6% improved total wire length on 502 units consisting of 3 to 98 standard cells designed by human experts.면적 감소는 웨이퍼당 Netdie 증가로 수익성을 높이기 때문에 반도체 설계에서 가장 중요한 목표 중 하나이다. ASIC 설계를 위한 면적 최적화를 지원하는 다수의 상업용 툴이 존재하지만, 메모리 설계 분야에서는 Full Custom Design Flow를 이용해서 chip의 면적을 줄이고 있다. 이는 설계 관련 데이터에 대한 공유를 엄격히 제한하는 메모리 설계 회사의 보안 규정으로 인해, 상용 툴 제작 업체가 메모리 설계 분야에 관련된 최적화 툴을 개발하지 못했음에 기인한다. 특히, 메모리의 Peripheral 영역을 설계하기 위해서 표준 셀을 1차원(1D)으로 배치하는 절차가 존재하는데, 이 또한 지원하는 툴이 없는 실정이다. 위의 내용에서 영감을 받아 표준 셀의 1차원 배치를 위한 레이아웃에서 와이어 길이를 최소화하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
표준 셀을 1차원으로 배치하기 위한 프레임워크는 다음과 같은 알고리즘으로 구성되는데, 여러 표준 셀로 구성된 1D 단위 블록의 전체 와이어 길이를 최소화하기 위해 표준 셀을 효율적으로 배치하는 휴리스틱 알고리즘, Clustering 알고리즘 및 클럭 제거-재구성 알고리즘이 프레임워크의 그 핵심이다. 이 세 가지 알고리즘을 적용함으로써, 전문가들이 설계한, 3~98개의 표준 셀로 구성된 502개 유닛 블록의 총 와이어 길이를 27.97% 개선하는 성과를 달성했다.Chapter 1. Introduction １
Chapter 2. Related Work ３
Chapter 3. Contributions ４
Chapter 4. Problem Definition ５
Chapter 5. Methodology ７
5.1. Structure of Genetic Algorithm ８
5.2 MultiStart ９
5.3 Greedy-K: New Local Optimization Algorithm ９
5.4 Clustering for 1D Placement Problems １１
5.5 Cell Flipping １４
5.7 DFS&BFS Initialization １５
Chapter 6 Experimental Results １７
6.1 Test Environment and Condition １７
6.2 Performance of DFS&BFS Initialization １８
6.3 Performance of Cell Flipping １８
6.4 GA vs. Greedy-K vs. GA+Greedy-K １９
6.5 Human Experts vs. Cell Flipping vs. Clustering ２１
6.6 Parallel Processing ２２
Chapter 7 Conclusion ２４석
