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如何在實(shí)現(xiàn)流程中將RQA與RQS結(jié)合使用的設(shè)計(jì)示例

454398 ? 來源: XILINX技術(shù)社區(qū) ? 作者: XILINX技術(shù)社區(qū) ? 2020-09-29 11:11 ? 次閱讀

通過之前的博文,我們已經(jīng)學(xué)會(huì)了如何使用 Report QoR Assessment (RQA) 和 Report QoR Suggestions (RQS) 來改進(jìn)總體設(shè)計(jì)分析以及設(shè)計(jì)的時(shí)序收斂體驗(yàn)。

本篇博文將通過一個(gè)具體設(shè)計(jì)示例來演示如何在實(shí)現(xiàn)流程中將 RQA 與 RQS 結(jié)合使用。

RQA 能為設(shè)計(jì)提供評(píng)估得分,并提供有關(guān)后續(xù)步驟的指導(dǎo)信息,而 RQS 則可提供適用的改進(jìn)措施的建議和策略。

RQA 和 RQS 都要求設(shè)計(jì)已完成綜合或?qū)崿F(xiàn),才能對(duì)其進(jìn)行分析。這兩者會(huì)在設(shè)計(jì)中尋找故障點(diǎn),然后評(píng)估設(shè)計(jì)是否有可能滿足其設(shè)計(jì)目標(biāo)。

作為演示,我們選擇了一項(xiàng)設(shè)計(jì),并在為其運(yùn)行初始 opt_design 后運(yùn)行 RQA。RQA 報(bào)告如下所示:

讓我們來看看評(píng)估得分匯總表(流程指南),了解其中每個(gè)部分的意義,然后直接查看評(píng)估詳情。

此設(shè)計(jì)的初始評(píng)估得分為 3,即其成功可能性較小。通常,得分不低于 3 分表示 RQS 應(yīng)該能夠?qū)υO(shè)計(jì)進(jìn)行改進(jìn),因此,我們將繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)步驟。

如果得分為 1 或 2,則表示設(shè)計(jì)滿足要求并完成實(shí)現(xiàn)步驟的可能性極低。在此情況下,建議是先返回并修復(fù)問題區(qū)域。

繼續(xù)來看“方法論嚴(yán)重性”部分,匯總信息中顯示存在一些嚴(yán)重警告。我們可以選擇解決這些警告或者將其豁免。

對(duì)于本篇博文,我們選擇將其豁免。請(qǐng)注意,您還可以使用報(bào)告方法論 (Report Methodology) 來運(yùn)行完整方法檢查,并修復(fù)所有警告,然后再繼續(xù)后續(xù)步驟。

接下來的段落提供了 ML 策略合規(guī)性和增量編譯合規(guī)性方面的信息。ML 策略僅限在 PnR 完成后才可用。增量流程也應(yīng)在 PnR 完成后使用,并且通常建議在以下前提下執(zhí)行:設(shè)計(jì)不存在關(guān)鍵問題并且設(shè)計(jì)處于時(shí)序收斂的最終階段。即使 Vivado 工具未提供相關(guān)建議,我們也可以繼續(xù)運(yùn)行 ML 策略和增量合規(guī)性。

最后一段提供了“建議流程”階段的相關(guān)信息。這一段為我們提供了有關(guān)繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)步驟之前需要完成的操作的信息。在此情況下,我們會(huì)看到“復(fù)查方法論”警告,可以選擇將其修復(fù)或者豁免。如上文所述,我們先暫時(shí)將其豁免。

如果在建議流程階段并未提供具體指南,那么您始終可以繼續(xù)通過運(yùn)行 RQS 來提升 RQA 得分。

QoR 評(píng)估詳情:

正如報(bào)告中所示,該表提供了有關(guān) WNS 的信息以及許多其它使用情況指標(biāo)。

此設(shè)計(jì)的初始 WNS 為 -0.580 ns。

狀態(tài)列能幫助我們簡單了解需要復(fù)查和修復(fù)的問題。閾值應(yīng)被視為指導(dǎo)性數(shù)值,并非必須遵守的硬性規(guī)則。只要您留意這些數(shù)值,就可以看到雖然其中標(biāo)記了許多需要復(fù)查的區(qū)域,但“內(nèi)存 LUT (Memory LUT)”的值達(dá)到了閾值的 2 倍以上。

得到初始 RQA 評(píng)分后,就可以在任何階段運(yùn)行 report_qor_suggestions 并手動(dòng)或自動(dòng)應(yīng)用這些建議來改進(jìn)設(shè)計(jì)。

我們建議在完成 place_design 之后再執(zhí)行 RQS 的初始運(yùn)行,因?yàn)樵诖穗A段,時(shí)鐘 (clocking) 建議和偏差數(shù)值是準(zhǔn)確的。并且,在 place_design 完成后還會(huì)提供擁塞建議。

假設(shè)我們繼續(xù)執(zhí)行實(shí)現(xiàn)流程,運(yùn)行 opt_design 和 place_design,然后運(yùn)行 report_qor_suggestions。

這樣即可得到如下所示建議報(bào)告匯總:

在此報(bào)告中可以看到,有多項(xiàng)有關(guān)利用率、時(shí)鐘、時(shí)序和擁塞的建議,該表還提到了生成和適用這些建議的階段。

您還會(huì)注意到,這些建議可分為自動(dòng)(即當(dāng)您重新運(yùn)行此流程后,會(huì)自動(dòng)選取并應(yīng)用這些建議)建議或手動(dòng)(即這些建議將需要人工干預(yù))建議。

請(qǐng)注意,表中建議的組織方式為按其對(duì)設(shè)計(jì)的 RQA 得分的影響從高到低排列。

在此階段,我們必須運(yùn)行 place_design 并運(yùn)行這些建議,以便使改進(jìn)生效。請(qǐng)注意 RQS 建議表,其中部分建議適用于 synth_design。 其中許多綜合建議與 place_design 建議重疊,因此您可任選其中之一運(yùn)行。

如果您運(yùn)行的是 place_design 建議而不是綜合建議,此流程可選擇執(zhí)行相應(yīng)的建議。(例如,RQS_CONG-3_2-1 和 RQS_CONG3_1-1)在此情況下,如果您已運(yùn)行 place_design,就無需再運(yùn)行綜合建議。

上表中顯示的自動(dòng)建議將在適用的階段中實(shí)施,隨后我們可以重新運(yùn)行 RQA 來檢查評(píng)分。

執(zhí)行 opt_design 和 place_design 并應(yīng)用建議后,RQA 得分仍為 3,如下表所示。

但請(qǐng)注意,應(yīng)用建議后,WNS 得分已提升至 -0.21 ns。

由于評(píng)估表較為簡潔,您可將該表與前表進(jìn)行比對(duì),查看設(shè)計(jì)參數(shù)中的改進(jìn)。此外,請(qǐng)注意,在此用例中,流程指南建議您運(yùn)行 report_qor_suggestions。

可以看到,設(shè)計(jì)布線后階段的 RQA 得分為 4。WNS 現(xiàn)已提升到 -0.11 ns,相比第一份報(bào)告,內(nèi)存 LUT 已顯著降低。

應(yīng)用 RQS 建議并繼續(xù)執(zhí)行實(shí)現(xiàn)步驟后,得分從 opt_design 階段的 3 分提高到 route_design 階段的 4 分。

如果您重復(fù)此過程,添加更多建議,那么 QoR 參數(shù)將能繼續(xù)提高。

請(qǐng)注意,RQA 得分的細(xì)化程度并不足以顯示擁塞、時(shí)序、利用率和時(shí)鐘方面的所有改進(jìn)成果。

例如,下表顯示 RQA 得分為 4,但 WNS 數(shù)值已從 -0.11 ns 提高到 -0.02 ns。

以上匯總表顯示設(shè)計(jì)現(xiàn)已符合 ML 策略和增量編譯的要求。僅當(dāng) PnR 已完成、所有關(guān)鍵設(shè)計(jì)修改均已完成并且設(shè)計(jì)運(yùn)行時(shí)所有 Directive 均設(shè)置為 default 或 explore 后,ML 策略才可用。

如果設(shè)計(jì)非常接近時(shí)序收斂并且 RQA 得分為 4 或 5,那么您就可以利用 RQS 建議來啟用增量流程。在我們的示例中,當(dāng)前設(shè)計(jì)的 RQA 得分為 4,并且符合增量編譯和 ML 策略的要求。在此類情況下,工具將為您提供最佳選項(xiàng)建議。

應(yīng)用 ML 策略后的最終 RQA 得分為 5,評(píng)估得分如下所示:

請(qǐng)觀察 RQA 與 RQS 的結(jié)合作用,它幫助我們改進(jìn)了 QoR,并且將 RQA 得分從 3 提升到 4,最后,在時(shí)序收斂的最后沖刺階段,它引入了 ML 策略和增量合規(guī)性,以實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)收斂。

總結(jié)

通過本設(shè)計(jì)示例,我們學(xué)習(xí)了如何將 RQS 與 RQA 結(jié)合使用,以幫助我們清理設(shè)計(jì)中的時(shí)鐘、擁塞和時(shí)序問題。

隨后,當(dāng)我們非常接近設(shè)計(jì)收斂時(shí),通過運(yùn)行基于 ML 的策略和增量編譯,即可幫助我們完成最后一步。

編輯:hfy

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