摘要: 随着信息时代的不断发展，芯片算力增长速度难以跟上信息处理需求的增长速度。对高性能电路设计的需求是未来芯片算力发展的主要推动力，而芯片算力增长长期以来依赖于工艺进步。然而，随着先进工艺节点的发展难度逐渐提高，摩尔定律和登纳德缩放比例... 展开 随着信息时代的不断发展，芯片算力增长速度难以跟上信息处理需求的增长速度。对高性能电路设计的需求是未来芯片算力发展的主要推动力，而芯片算力增长长期以来依赖于工艺进步。然而，随着先进工艺节点的发展难度逐渐提高，摩尔定律和登纳德缩放比例定律变慢，先进工艺对芯片算力增长和能耗控制的助力正在逐渐减弱，导致芯片的能耗不断上升，对散热需求也不断增大，这反过来限制了芯片的算力增长，使得集成电路设计者不得不寻求其他方法来提升芯片能效。在这样的背景下，高能效设计逐渐变得越来越重要。 在高能效领域，低压设计和近似计算是两种颇为有效的技术。降低电压虽然可以有效的降低电路的动态功耗，进而降低了电路的能耗，但却损害了电路的性能。劣化的性能使得低压设计往往只能存在于速度不敏感的系统和模块中，这极大的限制了低压设计的广泛应用；而近似计算虽然能够利用精度的损失换取功耗和性能的优势，但由于近似计算电路设计在大规模电路应用中对误差的估计比较困难，因而很难得到广泛的商业化应用。 为了更好的应用低压设计和近似计算技术来设计高能效的数字电路，本文分别从这两种技术出发，设计了一套基于近似计算的高能效数字电路设计方法和流程。本文主要工作包括： (1)针对在低压条件下数字标准单元库单元功能容易失效、性能和可靠性较差的问题，建立了上拉和下拉网络驱动能力的比例关系，利用上拉和下拉网络的驱动能力匹配，通过筛选适合低压结构的单元及其尺寸，设计了一套低压数字标准单元库。同时，针对原有的数字标准单元库和建立的低压数字标准单元库，利用重新特征化，完成了多个不同电压点下的数字标准单元库设计。在保证可靠性的前提下，本文设计的低压数字标准单元库在测试集上取得了20%以上的能效提升； (2)利用多个不同电压点下的数字标准单元库，本文提出了一种性能优先的多电压电路设计方法和流程。通过与关键路径进行延迟匹配，本文利用脚本重新分配了电路的供电方案，采用低电压和低压数字标准单元库来替换标准电压下的部分数字标准单元，在保证电路工作频率与原电路几乎一致的前提下，实现了24%-39%的能效提升； (3)从基本的运算单元出发，本文通过对近似运算逻辑单元建立误差、功耗和延迟的模型，进而扩展到相对较为复杂的数字运算电路和系统中，较好的拟合了各种不同运算电路的误差、功耗和延迟。本文基于实际应用提出了一系列具有较好精度和性能的近似加法器和近似乘法器设计方案，并利用这些基本运算单元设计了近似FFT、DCT和FIR滤波器等近似电路，节省了不低于39%的能耗； (4)针对复杂数字运算电路难以建立误差模型的问题，本文提出了一种自动近似计算的设计方法和流程。本文利用脚本对电路误差、功耗和延迟时间建立模型并进行估计，建立了以节点近似效率为核心的一套自动化迭代节点删减的近似电路设计流程。本文在乘法器和DCT上通过这一套流程实现了较传统自动近似计算方法10.3%-32.8%的能效提升； (5)本文通过结合所提出的近似计算电路、自动近似计算方法和性能优先的多电压电路设计方法，在卷积神经网络上进行了高能效电路设计。通过在MNIST测试集上的对比，结合本文提出的高能效方案后，本文在牺牲1.6%准确率的情况下分别在人工近似计算和自动近似计算配合多电压下节省了57.5%和58.9%的能耗。通过结合近似计算和所提出的多电压设计方法，本文实现了基于近似计算的高能效电路设计方法和流程。 收起