Invited: Toward Sustainable and Transparent Benchmarking for Academic Physical Design Research

Resumo Técnico: Rumo a um Benchmarking Sustentável e Transparente para a Pesquisa Acadêmica de Design Físico

Declaração do Problema
O avanço da pesquisa de design físico (PD) de VLSI 2D e 3D é atualmente dificultado pela falta de frameworks de benchmarking rigorosos, reprodutíveis e transparentes. Historicamente, os benchmarks acadêmicos carecem dos inputs completos necessários para os fluxos modernos de RTL-para-GDS, tais como arquivos Liberty, tecnologia LEF, modelos de parasitas e restrições de signoff. Além disso, inconsistências em bibliotecas, cantos de tempo (timing corners), regras de roteamento e versões de ferramentas entre diferentes publicações tornam difícil a comparação "maçã com maçã" de Qualidade de Resultados (QoR) e tempo de execução. Enquanto a integração 3D heterogênea de grão fino (especificamente a integração face-a-face do tipo Pin-3D) está emergindo como um ponto de inflexão crítico no roadmap, não existe um fluxo de referência RTL-para-GDS de código aberto amplamente adotado para esta tecnologia que inclua habilitadores 3D mantíveis e checkpoints reprodutíveis por estágio.

Metodologia
Os autores propõem o RosettaStone 2.0, um framework de tradução e avaliação de benchmark aberto construído sobre os ecossistemas OpenROAD-Research e ORFS-Research. Este framework é projetado para servir como um backplane de benchmarking sustentável que suporta tanto designs 2D convencionais quanto designs 3D de ligação híbrida face-a-face (F2F) do tipo Pin-3D.

Os principais componentes metodológicos incluem:

• Integração de Infraestrutura: O framework é integrado ao ORFS-Research, utilizando integração contínua (CI) para testes de regressão e aderindo à convenção METRICS2.1 para registro e relatório estruturado e padronizado.
• Fluxo de Referência Pin-3D: Os autores lançam um fluxo de referência end-to-end F2F 3D de RTL-para-GDS. Este fluxo modela Terminais de Ligação Híbrida (HBTs) como vias especiais dentro de um stack de metal 2D estendido, permitindo que roteadores 2D padrão lidem com conexões entre camadas. Ele emprega uma estratégia de otimização iterativa de camadas alternadas onde uma camada é fixada (como uma visão de COVER) enquanto a outra é otimizada, seguida de legalização consciente da camada.
• Preparação de PDK e Biblioteca: O framework constrói bibliotecas de células padrão 3D derivando visões físicas específicas de camadas a partir de bibliotecas 2D base. Para stacks heterogêneos, ele sintetiza contra uma biblioteca lógica unificada (a interseção das células disponíveis) e mapeia para mestres específicos de cada camada durante o design físico.
• Roadmap RosettaStone 2.0: O framework estende-se além da execução simples para incluir tradução sistemática de benchmarks (convertendo formatos legados Bookshelf ou "falsos" LEF/DEF em inputs válidos para OpenDB), geração de netlist sintética via ArtNet, e validação unificada sob contratos de avaliação explícitos que definem fronteiras de estágio e semântica de medição.

Principais Contribuições

1. Backplane de Benchmarking Sustentável: Estabelecimento de uma infraestrutura mantida dentro do OpenROAD-Research e ORFS-Research, apresentando artefatos de versão co-gerenciados, regressão baseada em CI e governança impulsionada pela comunidade (imposta via conformidade com o Certificado de Origem do Desenvolvedor).
2. Fluxo de Referência Pin-3D: Lançamento de um fluxo completo e reprodutível de RTL-para-GDS para ligação híbrida F2F, incluindo habilitadores 3D (modelagem de HBT, bibliotecas de camadas), checkpoints padronizados e relatórios compatíveis com METRICS2.1.
3. Framework RosettaStone 2.0: Um roadmap e implementação para tradução sistemática de benchmarks, geração de netlist sintética e validação unificada 2D/3D, visando reduzir as barreções de entrada para novos algoritmos e ferramentas.

Resultados Experimentais
O artigo apresenta estudos de validação usando três designs de benchmark (aes, ibex, jpeg) através de cinco implementações tecnológicas (2D ASAP7, 2D NanGate45 e stacks 3D: 7+7, 45+45 e heterogêneo 7+45). Os experimentos comparam um fluxo de código aberto (ORD, baseado em OpenROAD-Research) contra um fluxo de referência comercial (COMM, usando uma ferramenta de P&R comercial).

• Completude do Fluxo: O fluxo Pin-3D executa com sucesso end-to-end para todas as configurações testadas, produzindo layouts GDSII e métricas estruturadas.
• Análise de QoR: O estudo destaca que, embora o fluxo de código aberto alcance o fechamento funcional, existem lacunas em QoR comparado ao fluxo comercial, particularmente em tempo (WNS/TNS) e contagens de violações (DRVs/FEPs).
• Identificação de Gargalos: Estudos de ablação de toolchain mista sugerem que, embora o placement do OpenROAD não seja o principal gargalo, o motor de síntese (Yosys) e os estágios de roteamento/CTS de backend contribuem significamente para as lacunas de potência e tempo.
• Análise de Sensibilidade:
  • Pitch de HBT: Reduzir o pitch de HBT para ser comparável aos tamanhos de via de metal superior reduz significamente as Violações de Regras de Design (DRVs), particularmente no stack 7+7, onde HBTs grandes anteriormente causavam congestionamento de roteamento.
  • Período de Clock: Restrições de clock mais apertadas aumentam a conectividade entre camadas e a contagem de HBTs, levando a maior dificuldade de roteamento e DRVs.
  • Estratégia de Camada: Comparações entre estratégias "Restrita" (camada inativa fixa) e "Flexível" (otimização de camada ativa) mostram impactos variados em área, potência e contagens de HBT dependendo do design e stack específicos.

Significância e Alegações
O artigo alega modestamente que sua principal contribuição não é alcançar a "melhor QoR possível", mas sim demonstrar a viabilidade e a necessidade de uma infraestrutura mantida e reprodutível para a pesquisa de design físico 3D.

Os autores afirmam que o RosettaStone 2.0 fornece um caso concreto de um backplane de benchmarking sustentável que:

• Permite comparações justas e reprodutíveis entre diferentes versões de ferramentas, PDKs e variantes de stack.
• Facilita a integração e avaliação de novas metodologias 3D (como a otimização iterativa camada por camada) sob inputs e semânticas de medição compartilhados.
• Aborda a crise de reprodutibilidade na EDA acadêmica ao padronizar contratos de avaliação e fornecer um leaderboard voltado para a comunidade, governado por pull requests verificados.

Ao preencher a lacuna entre os benchmarks acadêmicos legados e os fluxos modernos de RTL-para-GDS, o framework visa apoiar o progresso crível e cumulativo tanto no design físico 2D quanto no 3D.