如何解決FPGA高速時(shí)序收斂問題

本文是一篇詳細(xì)介紹ISSCC2020會(huì)議上一篇有關(guān)亞穩(wěn)態(tài)解決方案的文章，該技術(shù)也使得FPGA在較高頻率下的時(shí)序收斂成為了可能。亞穩(wěn)態(tài)問題是芯片設(shè)計(jì)和FPGA設(shè)計(jì)中常見的問題，隨著FPGA的發(fā)展，時(shí)序問題已經(jīng)成為一個(gè)越來越難的挑戰(zhàn)。單bit線網(wǎng)和邏輯通路扇出在巨大的芯片上擴(kuò)散，而布線資源有限，這使得傳統(tǒng)的時(shí)序收斂成為一場(chǎng)噩夢(mèng)。在同步設(shè)計(jì)上實(shí)現(xiàn)時(shí)序收斂的傳統(tǒng)技術(shù)一個(gè)接一個(gè)地碰壁，未能實(shí)現(xiàn)規(guī)模化。Xilinx和Achronix在其新一代FPGA中解決了這一問題，在傳統(tǒng)的邏輯和布線結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上增加了片上網(wǎng)絡(luò)(NoC)。NoC本質(zhì)上改變了游戲規(guī)則，因?yàn)檎麄€(gè)芯片不再需要在一個(gè)巨大的神奇匯流中實(shí)現(xiàn)時(shí)序收斂?，F(xiàn)在，更小的同步塊可以通過NoC傳遞數(shù)據(jù)，減輕了傳統(tǒng)布線結(jié)構(gòu)的負(fù)擔(dān)，并將原來巨大的設(shè)計(jì)自動(dòng)化工具問題分解成更小的、可管理的塊。在進(jìn)行NoC布線的兩家供應(yīng)商中，Xilinx和Achronix中，Achronix聲稱通過其二維跨芯片AXI實(shí)現(xiàn)了最快的NoC。NoC中的每一行或每一列都實(shí)現(xiàn)為兩個(gè)工作在2 Ghz的256位單向AXI通道，同時(shí)在每個(gè)方向上提供512 Gbps數(shù)據(jù)流量。Speedster的NoC總共有197個(gè)端點(diǎn)，產(chǎn)生27 Tbps的聚合帶寬，比FPGA的傳統(tǒng)按位布線資源少了很多。

本文從一篇芯片設(shè)計(jì)頂會(huì)（ISSCC2020）文章中設(shè)計(jì)的一款解決低電壓亞穩(wěn)態(tài)問題的同步器作為著眼點(diǎn)，試圖還原NoC架構(gòu)引入FPGA芯片后對(duì)FPGA的時(shí)序收斂起到積極作用的全過程。

昨天剛結(jié)束的ICAC2020線上會(huì)議，高峰期在線人數(shù)高達(dá)1.6萬人，筆者有幸抽空聽了半個(gè)下午，其中完整的聽完了本文中所提到的亞穩(wěn)態(tài)相關(guān)的一個(gè)會(huì)議。該報(bào)告是由上海交通大學(xué)的何衛(wèi)鋒博士做的，有關(guān)ICAC2020的詳細(xì)信息請(qǐng)搜索微信“ICAC Workshop”詳細(xì)了解。 ?

隨著物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、無人機(jī)、可穿戴/植入設(shè)備等低功耗便攜式設(shè)備越來越普及，超低功耗SoC芯片技術(shù)也面臨著越來越大的挑戰(zhàn)。為了降低這些SoC芯片的功耗，人們提出了如上圖所示的各種技術(shù)。其中，近閾值低電壓技術(shù)就是其中最受關(guān)注的一種。在超低電壓下，可以很大程度的降低芯片的功耗，但隨之帶來了可靠性降低的代價(jià)。在上述SoC芯片中，往往具有多個(gè)電壓頻率域。由于超低電壓下工藝等因素帶來的任意兩個(gè)時(shí)鐘之間相位關(guān)系的不確定性，導(dǎo)致芯片在正常工作狀態(tài)下經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)亞穩(wěn)態(tài)問題。 ?

什么是亞穩(wěn)態(tài)？

當(dāng)一個(gè)信號(hào)從Tx時(shí)鐘域傳遞到Rx時(shí)鐘域時(shí)，因?yàn)門x_clk和Rx_clk時(shí)鐘信號(hào)相位的不確定性，就有可能會(huì)造成數(shù)據(jù)信號(hào)D的上升沿會(huì)落在Rx_clk時(shí)鐘上升沿的變化范圍內(nèi)，如果D信號(hào)的翻轉(zhuǎn)（上升沿或下降沿）和Rx_clk的上升沿（采樣沿）靠的足夠近的時(shí)候，就會(huì)造成了采樣出來的信號(hào)Q會(huì)出現(xiàn)非0非1的中間狀態(tài)，如果信號(hào)Q這種非0非1的狀態(tài)持續(xù)時(shí)間超過了Rx_clk的時(shí)鐘周期，我們就稱Q信號(hào)的這種非0非1的狀態(tài)是亞穩(wěn)態(tài)。 ?

傳統(tǒng)解決亞穩(wěn)態(tài)的方法是采用上圖中“打兩拍”同步器的方法。這種方法可以有效的降低出現(xiàn)亞穩(wěn)態(tài)的幾率，但不能完全避免出現(xiàn)亞穩(wěn)態(tài)的情況。隨著電壓的降低，亞穩(wěn)態(tài)出現(xiàn)的幾率越來越大。而傳統(tǒng)的同步器無法解決上圖中同步器的輸入端出現(xiàn)亞穩(wěn)態(tài)的情況，因此文章就提出了一種能夠解決同步器輸入端出現(xiàn)亞穩(wěn)態(tài)情況的方案。 ? 芯片中跨時(shí)鐘域信號(hào)的解決方法就是加同步器，一個(gè)同步器不行，那就再加一個(gè)。 ?

亞穩(wěn)態(tài)窗口

以接收時(shí)鐘沿為基準(zhǔn)，以接收端時(shí)鐘Tclk的頻率作為將數(shù)據(jù)從亞穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)定狀態(tài)的一個(gè)分辨時(shí)間。當(dāng)數(shù)據(jù)D的翻轉(zhuǎn)在上圖中黃色的亞穩(wěn)態(tài)的窗口之內(nèi)時(shí)，意味著同步器是無法在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)將D信號(hào)從亞穩(wěn)態(tài)恢復(fù)為穩(wěn)定狀態(tài)。而對(duì)應(yīng)的黃色區(qū)域的這個(gè)窗口，就稱為是亞穩(wěn)態(tài)窗口。 作者采用蒙特卡洛仿真了一下在65nm工藝下，電壓從1.5V降低到0.4V的過程中，亞穩(wěn)態(tài)問題出現(xiàn)的幾率增大了11倍。 ?

作者提出了上圖中雙采樣的比較電路，可通過調(diào)整Rx_clk和Rx_clkd中間的相位差Wi，分成了五種情況來說明是否出現(xiàn)了亞穩(wěn)態(tài)的情況。進(jìn)而對(duì)如何控制亞穩(wěn)態(tài)的出現(xiàn)進(jìn)行評(píng)估和分析。 ? 如果出現(xiàn)了亞穩(wěn)態(tài)，可以要求發(fā)送端再重傳一次信號(hào)，但無法從根本上解決亞穩(wěn)態(tài)問題，亞穩(wěn)態(tài)問題還是會(huì)過一段時(shí)間后再次出現(xiàn)。為了從根本上解決出現(xiàn)亞穩(wěn)態(tài)的問題，定義了下圖中兩次亞穩(wěn)態(tài)出現(xiàn)的時(shí)間間隔TTM。降低電路中出現(xiàn)亞穩(wěn)態(tài)出現(xiàn)的概率，就相當(dāng)于是增大TTM的值。 ?

為了增大TTM的值，可以考慮采樣時(shí)鐘上升沿與被采樣數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)沿的相位偏差，根據(jù)這個(gè)偏差可以將電路出現(xiàn)亞穩(wěn)態(tài)的概率分類為Class-A和Class-B，還得到一個(gè)這兩種狀態(tài)下相位偏差的閾值。這樣整個(gè)問題就轉(zhuǎn)換為想辦法當(dāng)相位偏差處在Class-B的時(shí)候，想辦法將其相位偏差轉(zhuǎn)換到Class-A狀態(tài)。 ? ?

因此，解決辦法就是在同步器電路中添加移相器。始終保證采樣時(shí)鐘上升沿與被采樣數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)沿的相位偏差處在Class-A的狀態(tài)。作者設(shè)計(jì)了一個(gè)叫MEDAC的同步器單元，可以自動(dòng)檢測(cè)到是否即將出現(xiàn)亞穩(wěn)態(tài)并實(shí)時(shí)對(duì)相位偏差進(jìn)行調(diào)整。 ? 工作原理如下：當(dāng)電路通過計(jì)數(shù)器TTM Timer發(fā)現(xiàn)該計(jì)數(shù)器的值小于了上圖中的TTM閾值時(shí)，Phase selector模塊就會(huì)驅(qū)動(dòng)Phase shifter去調(diào)整Rx_clkd信號(hào)與Tx_data之間的相位偏差，使其相移偏差從Class-B狀態(tài)轉(zhuǎn)換到Class-A狀態(tài)。從而降低了電路出現(xiàn)亞穩(wěn)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)。

把MEDAC同步器單元應(yīng)用于異步FIFO中。 ?

再把該異步FIFO應(yīng)用于一款四個(gè)Router的NOC芯片中。 ?

NoC芯片的結(jié)構(gòu)和芯片圖如下：

在測(cè)試了4G個(gè)數(shù)據(jù)包后，得到了很好的測(cè)試結(jié)果。在1V電壓下，亞穩(wěn)態(tài)出現(xiàn)的概率下降了幾十倍，在0.4V電壓下，亞穩(wěn)態(tài)出現(xiàn)的概率下降幾千倍。很好的解決了亞穩(wěn)態(tài)問題。

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編輯：黃飛

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