Automação de projeto eletrônico (EDA)

A EDA envolve um conjunto diverso de aplicativos e algoritmos de software que são necessários para o projeto de produtos eletrônicos e semicondutores complexos de próxima geração. O aumento na complexidade do projeto de VLSI apresenta um desafio significativo para a EDA; a performance de aplicativos não está se ajustando de maneira efetiva desde que ganhos na performance de microprocessadores foram prejudicados devido a aumentos em problemas com energia e capacidade de fabricação, que acompanham o escalonamento. Os sistemas digitais são validados normalmente pela distribuição de tarefas de simulação lógica entre enormes conjuntos de computação por semanas simultaneamente. No entanto, a performance da simulação frequentemente fica para trás, levando a uma verificação incompleta e a bugs funcionais perdidos. De fato, não é de surpreender que a indústria de semicondutores esteja sempre procurando soluções de simulação mais rápidas. Tendências recentes em HPC estão explorando cada vez mais as GPUs de muitos núcleos para uma vantagem competitiva com o uso dessas GPUs como um coprocessador de CPU massivamente paralelo para alcançar o aceleramento de simulações de EDA com intensa demanda computacional, incluindo simulação Verilog, Integridade de sinal e eletromagnética, Litografia computacional, simulação de circuito SPICE e mais.
Simulação Verilog em GPUs com RocketSim [saiba mais] (Fonte: Tomer Ben-David, Rocketick, Israel)
Simulação EM de onda completa acelerada em GPU para analisar interferência no lado oposto do pacote (Fonte: Martin Timm, CST, Alemanha)

Aplicaciones de ISV con el uso de CUDA

Outros softwares relevantes usando CUDA

• Acceleware FDTD Solvers
• FMSlib: GPU Parallel Out-of-core Matrix Algebra from Multipath
• Acceleware Electromagnetic Solutions
• Accelerating simulations of light scattering based on FDTD method with general purpose GPUs

Relatórios técnicos sobre EDA em CUDA

• High Performance Gate-level Simulation with GP-GPU Computing
• Acceleration of Functional Validation using GPGPU
• Parallel Equivalence Checking with GPUs
• Towards EDA Computing on GPUs
• Hardware Acceleration of EDA Algorithms – Custom ICs, FPGAs, GPUs
• It's About Time (EM simulations in EDA PCB Design)

Solucionadores e kernels de núcleos para EDA em GPUs CUDA

• Acceleware Matrix Solvers
• Dense Linear Algebra library (MAGMA)
• GPU accelerated linear algebra library (CULA)
• Sparse Matrix Linear Solvers : Iterative solvers
• SpMV from NVIDIA: Code
• Paper 1
• Paper 2
• Iterative CUDA
• Sparse Matrix Linear Solvers : Direct solvers
• PARDISO with CUDA

Veja também

• AccelerEyes Jacket™ for MATLAB®
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