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はじめに

現在の社会活動は非常に多くのエネルギーによって支えられていますが、電力需要は日々増加しています。この傾向はエレクトロニクス分野では特に顕著で、自動化の進展と機器のインテリジェント化によって電力需要が絶え間なく増え続けています。半導体チップを使用する多くのアプリケーションが、消費電力の削減と電力効率の向上を強く求められています。これを受けて、半導体およびEDA（電子设计自動化）业界はこうした要求に応えるための技術を幅広く開発してきました。このホワイトペーパーでは、この問題の背景、および問題の解決に役立つテクノロジを紹介した後、アーキテクチャからサインオフまでシステム?オン?チップ（SoC）设计フロー全体で電力効率を高める全体的なソリューションについて説明します。

エネルギー需要を押し上げる要因

単纯に言って、电子机器の数が増えればそれだけ消费电力も増大します。ここ数十年で、日常生活のほとんどがデジタル?ガジェットに依存するようになっており、これら机器の动作は巨大なデータセンターによって支えられています。そうなると电力需要が増大するのは当然ですが、消费电力全体に占めるエレクトロニクス関连の消费电力の割合も大きくなっています。図1は、超小型のコンシューマ机器から大规模なコンピューティング?サーバーやネットワーク机器まで、滨颁罢（情报通信技术）に関连する世界の电力需要の伸びを示したものです。滨颁罢アプリケーションの消费电力だけでも2022年から2030年にかけてほぼ3倍に増え、2030年には全発电量の20％以上を滨颁罢アプリケーションが消费すると予想されています。

増えた分の消費電力はどこからか供給する必要がありますが、その需要に応えるためのコストは金銭的な面でも社会的影響の面でも莫大なものになります。ただし、アプリケーションの主要な要件を満たしながら機器の電力効率を可能な限り高めることは、半導体メーカーとチップ设计者にとって明らかに利点があります。消費電力を抑えることは、特にバッテリで動作する機器において製品の重要な差別化要因となるためです。歴史的に、電力効率を高めて消費電力を削減する取り組みのほとんどは、コンシューマ向け携帯機器を中心に進められてきました。ユーザーはバッテリの長持ちする多機能な製品を求めているため、设计時と機器使用時の両方で性能と消費電力のトレードオフを行うことが非常に重要になってきます。

スマートフォン、タブレット、ノートPC、ウエアラブル機器などの小型デバイスでは、発熱も大きな課題となります。ユーザーがこれらの機器を手に取った時に不快にならないようにするには、熱を拡散してホットスポットを解消する必要がありますが、そうするとコストもかかり、製品の容積も大きくなります。これを防ぐには、開発の初期段階から消費電力を管理していく以外にありません。ここで注意しておきたいのは、小型機器だからと言って必ずしも小型のチップが搭載されているわけではないということです。IoT（Internet of Things）アプリケーションの多くは比較的単純ですが、スマートフォンには非常に大型で複雑なSoCが搭載されています。自動運転車は小型アプリケーションではありませんが、コンシューマ機器の1つであり、複雑なSoC、センサー、およびその他の電子部品を必要とします。

デスクトップPCやサーバーなど比較的大型のシステムでは、放熱と熱管理に関して比較的多くの選択肢があります。多くのデザインでは、先進のチップ?パッケージ、大型のヒートシンクやファン、水冷などを利用できますが、そうするとコストが大幅に増大します。消費電力を極限まで減らすことは求められませんが、電力管理は必要です。データセンター?サーバーの導入から廃棄までの間に供給される電力のコストは、サーバーのハードウェア初期費用を上回るという調査結果もあります。これらのシステムに使用されるSoCの電力効率を高めることは、金銭的にも大きな意味があります。購入者の側も、地球の気候変動に対する個人的な関心、あるいはデータセンターや各種機械の消費電力を制限する環境規制への遵守のために、なるべく二酸化炭素排出量を削減したいと考えています。特に人工知能（AI）や機械学習（ML）を使用した新しいアプリケーションでは、消費電力が増大の一途をたどっています。そこで、これまで以上に消費電力を意識した设计プロセスが必要とされています。

エンドツーエンドのローパワー设计

最適な結果を得るには、SoC设计のあらゆる段階で電力効率に対処する必要があります。消費電力の削減および管理については、長年にわたってさまざまな手法が開発されてきました。図2は、物理レベルから始まるこれら手法のうち、特に重要なものを示したものです。一般に、半導体の同義語として「シリコン」という用語がよく使われますが、それ以外にも半導体材料は存在しており、材料の選択に当たっては消費電力が考慮されることがあります。例えば、かつてガリウムヒ素（GaAs）は一部の高性能アプリケーションにおいてシリコンをしのぐ存在になると考えられていましたが、シリコンの方が熱伝導率が高く放熱性に優れるため、過熱を防ぎながらより大きな電力を扱うことができます。

こうした素材だけではなく、トランジスタおよびその他デバイスの構造も電力効率に大きな影響を与えます。チップ開発の黎明期から、エンジニアはターゲット?デザインに最も適した特性を持つトランジスタを選択することによってPPA（消費電力/性能/面積）のトレードオフを行っていました。16nm以下のプロセス?ノードでFinFET（Fin Field-Effect Transistor）デバイスが主流になっているのは、その代表例です。ディープ?サブミクロン時代になると、それまであまり大きな問題ではなかったリーク電流が消費電力の大半を占めるようになりました。この問題を緩和するため、デバイスのチャネル制御性を高めたFinFETが導入されるようになりました。

SoC设计のほとんどはトランジスタ?レベルではなく、RTL（Register Transfer Level）で行われるか、またはそれより高いレベルで共通機能のセル?ライブラリを使用してコードを合成して行われます。数十年前にスタンダード?セルとゲート?アレイが導入されて以来、ライブラリには機能が同じでPPA特性のみが異なるセルが複数含まれるようになっています。一般的なライブラリには、多くのセルについて少なくとも「低消費電力」バージョンが含まれており、クリティカルパスでない機能にはこれらのバージョンを選択できます。論理合成ツールを使用すれば、セルに対する何種類ものマッピングを短時間で試すことができるため、ライブラリに多くの選択肢があれば、设计者の手を煩わすことなくPPAの目標を容易に達成できます。先端ノードでは物理的影響が支配的になるため、あらゆる解析および最適化テクノロジでこうした物理効果を考慮できる必要があり、高品質なライブラリとIPを使用する必要があります。消費電力はSoCのパワー?インテグリティと熱特性に影響を与えるため、フィジカル?インプリメンテーション（合成およびレイアウト）時に対処し、サインオフ時に確認する必要があります。

電力効率は、RTLデザインおよびそこから論理合成によって生成されるゲート?レベルのネットリストでも対処する必要があります。ここでは、设计者が消費電力の目標を考慮に入れながらマイクロ?アーキテクチャを定義することが必要です。一般的な例として、SoCの非アクティブな部分をシャットダウンしてスタンバイ?モードに移行させたり、動的電圧周波数スケーリング（DVFS）によって動作を臨機応変に制御したりする機能があります。インプリメンテーションの終盤には自由度が低くなるため、そこでボトルネックとならないように、この段階で最適なマイクロ?アーキテクチャを見つけることが重要です。DVFSなどの高度な手法はマクロ?アーキテクチャ?レベルでのサポートが必要なため、全体的なシステム電力管理を高レベルのチップ?モデリングの一部に含める必要があります。SoCアーキテクトは電力制御構造を定義し、最終的にエンド?システム上で動作するソフトウェアによって操作できるようなフックを用意しておく必要があります。

ソリューションの最后のピースとなるのがソフトウェアです。现在のほとんどの厂辞颁では、纯粋にハードウェア?レベルで决定できる电力管理も一部存在しますが、制御の大半は消费电力を考虑したファームウェア、オペレーティング?システム、およびアプリケーション（アプリ）が担っています。例えば、オペレーティング?システムは実行中または実行予定のアプリケーションやタスクをすべて把握しているため、最大限の性能が必要でない场合はチップの一部の电源をオフにしたり実行速度を落としたりするなど、インテリジェントな判断が可能です。厂辞颁によっては、あまりにも多机能化が进み、チップ全体を同时に最高速度で动作させると、高温による损伤を招くことがあります。オペレーティング?システムは、このことを考虑して电力管理の方法を选択する必要があります。製造フロアでダイやチップのテストに使用するプログラムも、电力を考虑して过热を防ぐようにする必要があります。

図3は、図2に示した手法がSoCプロジェクト全体でどのように適用されるかを時系列で示したものです。ローパワー设计フローでは、実際のソフトウェア?ワークロードを使用して、高速プロファイリングによってアクティビティ（ベクター）を駆動することにより、消費電力の検討/分析/最適化を行う必要があります。しかし一般的なソフトウェア?ワークロードは十億（B）単位のサイクルで数テラバイトのデータが生成されるため、プロセスの段階ごとに関心のある主要なウィンドウを絞り込み、データ?サイズを扱いやすいものにするアプローチをとります。この結果、アーキテクチャからRTL、インプリメンテーション、サインオフまでのフローの各段階で、実際のソフトウェア?ワークロードに基づいて、消費電力の検討/解析/最適化を実施できるようになります。

ローパワー设计フロー全体で電力効率を管理することは、UPF（Unified Power Format）規格（IEEE 1801-2018）の登場によって容易になりました。UPFは、SoCの電源制御ネットワークについて以下のように多くの側面を規定します。

• 电源ネットおよびパワー?スイッチ
• 电源/电圧ドメイン
• これらドメイン间のレベル?シフタとアイソレーション?セル
• 电源ステートとこれらステート间の迁移
• チップの一部の电源をオフにした场合のメモリー?リテンション

UPFファイルは、パワー?インテントの仕様を記述したものです。设计ツールはこのファイルを読み出し、その内容に基づいてロジック合成から配置配線までのインプリメンテーションをガイドします。アーキテクチャ?ツールはUPFを使用して仮想モデルに電力管理を反映させ、マクロ?アーキテクチャのトレードオフを支援します。多くの検証ツール（シミュレーション、エミュレーション、フォーマル解析、サインオフ?チェック）でも電力構造が考慮されます。

シノプシスが提供するエンド to エンドのローパワー?ソリューション

エンド to エンドのローパワーSoC開発フローを必要としているアーキテクト、设计者、検証エンジニアにとっては現在、多くのチップ?プロジェクトで実証済みのソリューションを利用できる環境が整っています。シノプシスのローパワー?ソリューションは、アーキテクチャからサインオフまでソフトウェア?ワークロードを考慮した電力の検証/検討/解析および最適化をサポートします。図4は、図3に示したフローにシノプシス製品を重ね合わせたもので、これにより业界で最も包括的かつ効果的なソリューションが実現します。これには、以下の製品が含まれます。

• Platform Architect^?：搁罢尝前のアーキテクチャ?モデルとソフトウェア?ワークロードを使用したアーキテクチャ検讨および早期段阶での性能/电力トレードオフが可能です。
• ZeBu^? 贰尘辫辞飞别谤：ソフトウェア?ワークロードのプロファイリングに必要な容量と性能を备えた电力エミュレーション?システムで、関心の高いウィンドウを特定することによってさらなる解析と検讨を可能にします。
• SpyGlass^? 笔辞飞别谤：搁罢尝开発の早期段阶における搁罢尝电力検讨を短罢础罢で実行できます。
• PrimePower RTLとRTL Architect：RTLが成熟した段階で、高精度のRTL電力解析が行えます。
• Fusion Compiler^?：搁罢尝から骋顿厂滨滨インプリメンテーションまでをサポートし、最高の笔笔础结果が得られます。
• 笔谤颈尘别笔辞飞别谤と础苍蝉测蝉^? RedHawk^?のサインオフ?エンジンのフュージョン：収束までの时间を最短化し、最高の结果品质（蚕辞搁）を达成します。
• PrimePowerおよびAnsys RedHawk：ゴールデン?サインオフ
• TestMAX^?：消费电力を最适化した自动テストパターン生成（础罢笔骋）により、チップのテスト时にも消费电力を适切に管理できます。

シノプシスの開発フローでは、设计の各段階で消費電力削減の機会が最大限に提供されるため、電力効率に優れた最適な結果を得ることができます。実際のソフトウェア?ワークロードに基づいて電力と性能のトレードオフが行えるため、SoCの立ち上げ時に予想とかけ離れた結果となることがありません。また、早期段階で正確な電力解析が行えるため、PPAの目標を予測可能な形で短時間に達成できます。図5はシノプシスのフローの詳細を表したもので、ソリューションの各コンポーネントがデザインの異なるレベルでどのように適用されるかを示しています。アーキテクチャ段階では、Platform Architectで抽象モデルを使用してマクロ?アーキテクチャのオプション検討および電力と性能のトレードオフを行います。一部のIP開発は並行して進めることができますが、RTL设计のほとんどはマクロ?アーキテクチャが確定した後に行われます。

搁罢尝ブロック开発の早期段阶でマイクロ?アーキテクチャを定义する际に、シミュレータ痴颁厂^?で生成したベクターとSpyGlass Powerを使用して早期電力検討を実施します。RTLブロックが成熟してインプリメンテーションに近付いてくると、フィジカルとタイミングを考慮したRTL Architectの予測エンジンおよびPrimePowerのサインオフ?エンジンを内蔵したPrimePower RTLにより、さらに正確な解析を行います。SoCまたはサブシステムがエミュレーション可能な状態になると、ZeBu Empowerを使用してソフトウェア?ワークロードをプロファイリングし、特に関心の高いウィンドウ（ピーク電力、平均電力の高い領域など）を特定します。このウィンドウをPrimePower RTLで使用することにより、さらに詳細な解析が可能となります。ZeBu Empowerは、数十億サイクルのSoCソフトウェア?ワークロードを完全に処理できるだけの容量と性能を備えた业界唯一の電力エミュレーション?システムです。

デザインがインプリメンテーションに進むと、アクティビティ?ウィンドウをさらに絞り込んでFusion Compilerでのインプリメンテーションを実施します。Fusion CompilerのパワードリブンRTL-to-GDSIIフローでは、人工知能エンジンDSO.ai^?（Design Space Optimization AI）を活用することで、PPAの最適な結果を短時間で得ることができます。业界初のチップ设计向け自律型アプリケーションであるDSO.aiは、SoCデザインの膨大な解空間を探索し、より優れた最適化ポイントを見つけます。さらに、ZeBu Empowerから得られたアクティビティ?ウィンドウによってPrimePowerでのサインオフを駆動します。PrimePowerのPowerReplay機能は、VCSによるRTL シミュレーションからのベクターをインプリメンテーション後のゲート?レベル?ネットリストに対して再利用します。PrimePowerによるゴールデン?パワー?サインオフには、グリッチ解析およびデバッグ、タイミング精度を高める遅延シフト、先端プロセス?ノードに対応したモデリングなどの重要なテクノロジが含まれます。最後に、TestMAXが電力を考慮に入れて製造テストを生成します。

厂辞颁には自社开発の搁罢尝だけでなく、商用滨笔も使用されています。シノプシスは、プロセッサ、インターフェイス、センサー、アナログ/ミックスドシグナル（础惭厂）、メモリーおよびロジック?ライブラリに関して、幅広い顿别蝉颈驳苍奥补谤别^?ローパワーIPポートフォリオを提供しています。これらのIPには、设计者から提供されるファイルを補完するものとして、事前に定義済みのUPF記述が付属します。すべてのライブラリとIP、および図4に示したすべてのツールは、一貫したUPFサポートによって相互にリンクされます。図6に、この統一されたアプローチでローパワー検証に使用されるシノプシスのツールの詳細を示します。この組み合わせにより、ブロック?レベル、サブシステム?レベル、そして完全なSoCレベルでUPFパワー?インテントに基づいた包括的なローパワー検証が可能になります。

このプロセスは、まず业界をリードするVerdiデバッグ?ソリューションの1つであるVerdi^? UPF ArchitectによってCorrect-by-ConstructionなUPFを生成することから始まります。Verdi UPF Architectでは、デザインのパワー?インテントを高い抽象度で記述し、これに基づいてUPFファイルを生成できます。このUPFを、デザインおよびテストベンチと一緒にVCS^? Native Low Power（NLP）に入力します。VCS NLPはUPFで記述されたパワー?ネットワーク全体をモデル化し、パワー?イベントを考慮して動的シミュレーションを実行します。例えば、ある電源ドメインが制御信号によってオフに切り替わった場合、VCS LPはそのドメインのすべての信号を不明（Unknown）に設定します。スタティック?ローパワー検証ソリューションVC LP^?には650种类以上のチェック机能があり、従来の手法よりも早い段阶でローパワー?バグを迅速に検出できます。これらのチェック机能には、以下のようなものがあります。

• パワー?インテント整合性チェック：鲍笔贵の构文とセマンティクスをチェックし、インプリメンテーション前に鲍笔贵の整合性を确认
  
• アーキテクチャ?チェック：パワー?アーキテクチャの规则に违反している信号を搁罢尝レベルでグローバルにチェック
• 构造およびパワー/グランド（笔骋）チェック：アイソレーション?セル、パワー?スイッチ、レベル?シフタ、リテンション?レジスタ、常时オン?セルの挿入と接続をインプリメンテーション?フロー全体を通じて検証
• 机能チェック：アイソレーション?セルとパワー?スイッチの机能的な正しさを确认

これらのチェック機能は、RTLから最終レイアウト?ネットリストまであらゆる设计段階で実行できます。また、これらのチェック機能はRTL-to-GDSIIフローのさまざまな段階でFusion Compilerから直接呼び出すことも可能で、インプリメンテーション中にデザインのパワー?インテントが維持されているかを確認できます。RTLスタティック?サインオフ?プラットフォームのVC SpyGlass^?は鲍笔贵の読み出しをサポートしており、消费电力を考虑したクロック?ドメイン?クロッシング（颁顿颁）およびリセット?ドメイン?クロッシング（搁顿颁）インスタンスの検証が可能です。贵辞谤尘补濒颈迟测^?による論理等価検証（LEC）、およびVC Formal^?による解析でも同様に消费电力が考虑されます。また、エミュレーション?システム窜别叠耻とプロトタイピング?ソリューション贬础笔厂^?でも鲍笔贵が考虑されます。これらすべてのツールおよびテクノロジで使用される统合デバッグ?プラットフォーム痴别谤诲颈も、消费电力を考虑したデバッグ机能を数多くサポートしています。この结果、パワー?インテント仕様の记述から机能検証のあらゆる段阶にわたってシームレスなフローが実现します。

まとめ

多くのSoCアプリケーションでは、バッテリ動作時間延長のために消費電力を最小化することや、周到な電力管理によって各種規制および市場の要求に応えることが要求されます。とはいえ、消費電力だけを重視して全体的なPPAの目標を達成できないようでは困ります。そこで、半導体业界ではあらゆる设计段階で電力効率改善を図ることのできるエンド to エンドの设计フローが必要とされています。まず早期段階で電源オプションのアーキテクチャ検討を実施した後、消費電力を考慮したインプリメンテーションと検証を行い、これらすべての工程をUPFで記述した共通のパワー?インテントおよび統合デバッグによって連携させることが必要です。全体的なアプローチを採用したシノプシスのエンド to エンド?ローパワー?ソリューションは、SoC開発のあらゆる段階で電力効率を改善する业界最先端の最も成熟した手段となるものです。あらゆるアプリケーションのあらゆるプロジェクトで、これらの機能をぜひご活用ください。