MIPS nutzt Apex Design Optimization in Verbindung mit seinem workloadbasierten Entwicklungsansatz und seiner Software.
Laut Xcelsa kombiniert Apex zwei Komponenten: den Verified Intelligence Stack und den Physical Intelligence Stack.
Ersterer dient der formalen Äquivalenzprüfung, um sicherzustellen, dass die während der Optimierung vorgenommenen Änderungen das funktionale Verhalten des Referenzdesigns beibehalten.
Letzterer analysiert die physikalischen Auswirkungen der vorgeschlagenen Änderungen. Xcelsa merkt an, dass diese Funktionalität diese Auswirkungen ohne den Einsatz von EDA-Tools während des Prozesses analysieren kann.
Die Plattform kann laut den Unternehmen Tausende von Designalternativen untersuchen, mit dem Ziel, die Parameter Leistung, Energieverbrauch und Flächenbedarf (PPA) zu optimieren.
MIPS und Xcelsa präsentieren ein konkretes Ergebnis aus der Entwicklung eines produktionsreifen MIPS-Designs.
In diesem Test optimierte Apex eine Route mit einer signifikanten Timing-Verletzung in einer Load-Store-Einheit.
Laut den Unternehmen konnte die Plattform die Verletzung in weniger als drei Stunden beheben und die Verzögerung des kritischen Pfads um 33 % reduzieren.
Die Optimierung umfasste die Überarbeitung eines wesentlichen Teils des Designblocks. Anschließend wurde das Ergebnis formal verifiziert, wobei die funktionale Äquivalenz mit dem Referenzdesign bestätigt wurde. Die 33%ige Reduzierung bezieht sich auf diese spezifische Route und diesen speziellen Anwendungsfall.
MIPS schätzt, dass die manuelle Durchführung vergleichbarer Arbeiten etwa einen Monat Arbeitszeit eines Ingenieurs in Anspruch genommen hätte.
Eine der Kernfunktionen der Plattform ist die Kombination aus automatisierter Designmodifikation und formaler Äquivalenzverifizierung.
Im bereitgestellten Beispiel modifizierte Apex einen Schaltungsblock, um das Timing-Problem zu beheben. Das resultierende Design wurde anschließend formal verifiziert, um das funktionale Verhalten des Originals beizubehalten.
Dies erlaubt es uns, zwei unterschiedliche Ziele zu trennen: die Verbesserung bestimmter Implementierungsparameter und die Überprüfung, ob die vorgenommenen Transformationen die Funktionalität, die erhalten bleiben soll, nicht verändert haben.
MIPS bettet diese Zusammenarbeit in seine Strategie von Plattformen für spezifische Arbeitslasten ein.
Der Ansatz beinhaltet die Verknüpfung von Softwareanforderungen mit Hardwarearchitektur und Implementierungsentscheidungen. In Anwendungen wie der Automobilindustrie, der Robotik oder der industriellen Steuerung können Parameter wie deterministisches Verhalten, Energieverbrauch, Echtzeitfähigkeit und funktionale Sicherheitsanforderungen relevant sein.
Die Integration von Apex zielt darauf ab, die Anzahl der Alternativen zu erweitern, die während der Design- und Optimierungsiterationen untersucht werden können.
Anwendungen in den Bereichen KI, Automobilindustrie und Robotik:
MIPS und Xcelsa konzentrieren ihre Zusammenarbeit auf die Entwicklung kundenspezifischer Siliziumchips für KI, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Industrie, Robotik, Kommunikationsinfrastruktur und andere eingebettete Systeme.
MIPS verknüpft die Vereinbarung zudem mit seiner Plattformstrategie für „Physical AI“, einem Begriff für KI-Systeme, die mit der physischen Umgebung interagieren.
Die Allianz erweitert das MIPS-Ökosystem um die Optimierungskompetenz von Xcelsa. Die Ankündigung umfasst jedoch keine neuen Prozessoren, kommerziellen ASICs oder gemeinsam entwickelten physischen Bauelemente.
