DAC2017 간략 리뷰

자세한 리뷰는 회사 report로 열심히 제출했기 때문에 다시 한번 다른 언어로 적을 힘이 남아 있지는 않네요. 그래서, 이번에도 (2달이나 지나서..) 간략 리뷰. 🙂

원래대로라면 올해 DVCON에 갔으니, DAC에는 갈 차례가 아닌데 회사에서 DAC exhibition hall에 부스를 만들었고, 살짝 기술 지원이 필요할 수도 있으며, 한창 바쁜 이 시점에서 잠시 사라져도 크게 무리없고, 잘 떠들어대는 사람을 찾다보니 제가 간택된 것 같습니다. 출장이 힘들어도 배울꺼리가 있는 건 기회가 되면 참석하겠다는 주의라(요즘에 이런 기회가 아니면 공부를 잘 안하기도 하고..) 저 역시 기쁜 마음 + 부스를 지켜야 한다는 부담감을 가지고 참석했습니다.

부스는 IP pavilion 옆에 Design&Reuse 부스를 공유했습니다.

DAC는 DVCON과 비교하면 워낙 다루는 분야가 넓어서 힘들기도 합니다만(미리 논문을 대충이라도 읽고 어떤 걸 들어갈지 결정하는 것부터 어렵죠.), 반대로 크게 관심을 가지지 않았던 분야에 대한 최신 정보를 얻게 된다는 장점도 있습니다. 짧게만 살펴보죠.

일단 올해 Keynote는 모두 IoT 관련 내용이 차지했습니다.

짧게 이야기하자면, IoT라는 부분이 단순하게 인터넷과 연결된 장치들이라 치부하기 쉬운데, 네트웍을 통해 데이터를 전송하고 이걸 잘 처리한 후 제어해서 사람이 별로 “이질감 없게” 받아들일 수 있도록 해야 한다는 것, 그래서, IoT에서 중요한 건 데이터를 잘 처리하는 것(Machine Learning을 포함해서)이 중요하다는 점을 많이 강조하더군요. 더불어, 이런 부분에 대해서 경쟁력을 갖추기 위해서 SoC에 주목하는 시스템 회사들도 많다는 것 등에 대한 이야기가 나왔습니다. 공통적으로 4차 산업 혁명으로 불리는 IoT 분야가 어마 어마한 기회라고 인식하고 있다는 점과 이 부분에 제대로 대응하지 못하면 기업이 힘들어질 것이라 여기는 점도 흥미로웠습니다.

재미있었던 건 emotional computing이란 부분이었는데요. 심박, 얼굴 인식 등을 통해서 현재 기분을 인식할 수 있는데(사진에서 어떤 기분이 얼마나 포함되어 있는지 분석하는 앱을 보신적 있을 겁니다.), 사람이 표정만으로 감정을 느끼는 것보다 이 인식의 정확도가 높은 경우가 많다고 합니다. 게다가 간단한 머신 러닝을 이용해서 그 동안 측정된 감정에 대한 로그에서부터 감정 예보가 가능하며 이게 비교적 정확하다고 합니다. 이를 통해서 감정 조절(특히 자살) 문제에 적극적으로 대응할 수 있다는 것도 의미있는 분야였던것 같습니다.

Technical Session의 경우 워낙 많은 분야라서 한정적으로 이야기할 수 밖에 없을 것 같은데요. 느낌만 단편적으로 적죠.

  • RISC-V 인상적이다. 한번 보자. 내가 아직 프로세서 회사 다니고 있었다면 RISC-V에서 기회를 봤을 것 같다.
  • Python을 사용하는 건 대세다. 간단한 스크립팅에서 데이터 분석에 이르기까지..
  • Machine Learning은 EDA에서도 많이 적용되어 테스트 되고 있다. 특히 RTL단계에서 P&R 이후의 PPA를 추정하는데 사용하면 정확성이 높아져서 TAT가 줄어드는 예가 있다고 한다.
  • (EDA업계 발표의 경우..) 검증 관련 tool과 기술에 대한 부분은 대부분 DVCON에서 이미 발표된 것을 약간 추가해서 재탕했다. 다만 사용자의 use case는 다른 것들이 있었다.
  • EDA 업계/사용자 모두 Cloud에 대한 관심이 있지만, 아직 매우 제한적이며, 특히 라이센스 이슈는 아직 해결하기 쉽지 않을 것으로 보인다.
  • Design data를 취합하고 가공하는 것에 비교적 시간을 많이 사용한단다. (우리만 그런줄 알았는데..) 이거 자동화하려는 시도들이 있다. (우리도 하고 있는데..)
  • IP 설계가 쉽지 않아지고 있다 – 설계 자체에 대한 문제보다는 customization에 대한 요구가 워낙 다양해서..

DAC를 다녀온지 벌써 2달쯤 되었는데, DAC에서 이야기를 들으면서 이런 저런 것을 시도해봐야겠다는 생각을 하지만, 돌아와서 작업을 하다보면 어느 틈에 시간이 훌쩍 지나가 있네요. 하려고 했던거 해야겠습니다.

Getting Started with UVM

오랜만에 책 소개입니다.

https://www.amazon.com/Getting-Started-UVM-Beginners-Guide/dp/0615819974

지난 연휴때 읽어볼 요량으로 샀는데, 이곳 저곳 다니다가 이번 연휴 때 읽게 되었습니다. 특이하게 스타벅스에서 읽었네요. (음.. 제 생활 패턴으로 봤을 때 안 특이한건가.. 싶기도 하네요..)

이 책은 사진을 보시면 아시겠지만 엄청나게 얇습니다. 솔직하게 이야기하면, 받고나서 좀 아까웠습니다. (뭐 두꺼운게 좋은 책이란 말은 아닙니다만, 이렇게까지 얇으면 본전 생각이 살짝… 어흠 어흠)

얇은 만큼 미덕이 있습니다. 바로 금방 읽을 수 있다는 점이죠. (딸래미와 같이 스타벅스 2번 갔다오니 다 읽었더라… 정도로..)
다른 미덕은 아주 간단한 예제 하나로 UVM에서 사용되는 주요 구성요소를 한번 후루룩 보여준다는 점, 그리고 깊이 들어가지는 않지만 코드를 전반적으로 문단별로 설명해서 어떤 동작을 하는지 설명해 주는 점 역시 장점으로 생각하고 있습니다.

따라서, SystemVerilog는 대충 알지만, 내일부터 UVM을 써야 하는데 어디서부터 해야 할지 모르겠다는 생각이 든다면, 이 책이 시작점 정도는 될 수 있습니다.

단점은 중요한 개념들 중에 몇 가지가 좀 많이 빠져 있습니다. 사실 두께로 봤을 때 당연히 많은 내용이 생략될 수 밖에 없으며, 이런 것들은 나중에 reference manual을 보면 될 것으로 생각합니다. 다만, port/export 관계 같은 건 제대로 설명하는게 좋지 않았을까 싶습니다.

사실 책을 읽으면서 이것 저것에 대한 배경 지식이 없어도 내가 이걸 쉽게 이해할 수 있었을까… 라는 생각도 듭니다. 아마도 Verilab의 교육 프로그램의 교재로 사용되면서 강사가 중간 중간 개념을 설명해주는 경우라면 문제가 없을 것이지만, 아닌 경우에는 약간 혼란스러울 수 있었을 것 같습니다.

하지만, 대충 article 하나 정도의 두께(뒷 부분은 소스코드로 장수를 채운거라.. 실제 내용은 대충 70 page 남짓)로 대략적인 개념을 훓은 건 잘했다고 봅니다.

권장대상: SystemVerilog는 알지만 UVM은 처음이고, “내일”부터 뭔가 해 볼 예정인 사람.

비권장 대상: 논리적으로 이야기가 명확히 통해야하고, 중간 중간 설명이 생략된 상태에서 그냥 따라하라고 하면 화딱지가 나는 사람.

참고로, verilab에 가면 이 책에서 사용된 예제의 source를 받을 수 있네요. 참고하시면 될 것 같습니다.

DVCON 2017 간략 리뷰

바로 밑에 DVCON 2016리뷰가 있는 걸 보니, blog에 얼마나 무관심했는지 약간 죄책감이 듭니다만 꺼리가 생겼으니 써야겠죠.

DVCON(Design & Verification Conference)은 산업계에서 주도해서 열고 있는 회의로, DVCON을 주최하고 있는 Accellra(http://accellera.org/)가 SystemC, VHDL, SystemVerilog, UVM, IP-XACT, UPF등의 굵직굵직한 산업계의 주요 표준을 만들고, IEEE-SA와의 협력을 통해서 국제 표준으로 등록하고 있는 단체라는 점을 고려하면 그 성격을 파악할 수 있을 것입니다.

현재 active한 Accellera 표준들

사실 업계나 학계에서는 DAC나 ICCAD가 더 큰 이벤트라 할 수 있겠습니다만, 여기서는 학계의 연구 성과를 폭넓게 다루는 반면, DVCON은 산업계에서 지금 사용하게 될 표준에 대해서 다루고, 이걸 어떻게 효과적으로 적용해야 하는가에 집중하고 있다고 할 수 있어서, 실무에서 검증 다루는 엔지니어들이 바로 혹은 몇 년 내에 적용할 만한 기술들에 대해서 살펴보기에 가장 좋은 자리라 할 수 있겠습니다.

이번에 DVCON에서는 작년에 이어서 최근에 만들어지고 있는 Portable Stimulus Specification(PSS) 표준에 대해서 이야기가 많았습니다. 튜토리얼들에 이어서 패널 토론에서도 지속적으로 다루어지고 사용자의 피드백을 받고 있었습니다.

PSS의 출발은 비슷한 검증을 IP 수준, SoC 하드웨어 검증, 소프트웨어 수준에서 반복해서 하고 있으니, 하나의 언어 검증 의도(시나리오와 커버리지 목표)를 기술하면 이 의도에 부합되는 커버리지를 갖춘 소프트웨어와 하드웨어를 위한 검증/테스트 벡터(정확히는 테스트 케이스)들을 뽑아주겠다는 것입니다. 이렇게 하면 일단 아키텍처 단계에서부터 하드웨어, 소프트웨어 설계, 검증 단계로 가면서 관련된 검증 의도를 기술하게 되고, 요걸 다른 수준에서도 재사용하겠다는 겁니다. PSS는 (SystemC처럼) C++에서 구현될 수 있는 subset 처럼 정의되고 있는 중이며, action, object, resource등을 정의해서 각 모듈이 어떤 동작을 하고 어떻게 연결되는지 기술하는 방법을 쓰고 있습니다.

이때 주의할 건 검증 의도(verification intent)를 표현해서 공유하는 것이지 벡터 자체를 공유하는 게 아니라는 것이기 때문에 실제 동작을 만들어낼 트랜젝션에 대한 기술은 각 언어에 맞게 진행되는 것은 변함이 없다는 점입니다.

언어의 정의는 진행되고 있는데, portable stimulus라는 것 자체가 툴을 통해서 각 툴에 대한 의존성이 당연히 있기 때문에 아직은 실제로 정말 유용할 지에 대해서는 잘 모르겠습니다.

UVM의 경우 작년에 IEEE-1800.2로 표준화되면서 몇가지 변화가 있었는데, 변경된 걸 짧게 정리하자면, 다음과 같이 정리할 수 있겠습니다.

  • 표준답지 않은 부분은 없애거나 정리했다.
  • 불필요한 함수들은 통합되었다.
  • Policy class가 대부분의 policy class들의 base가 되었고, factory 함수들 대부분이 이 class를 extend하고 있기 때문에 하나의 policy로 제어할 수 있게 되었다.

이외에 몇몇 IEEE-SA와 Accellera의 역할이나 Accellera의 입장에서 고려하고 있는 것들을 이야기 했지만, 별로 중요한 것 같지는 않고요. 재미있는게 Go2UVM(http://www.go2uvm.org/) 이란 아주 간단한 툴에 대한 소개가 있었는데요. UVM이 복잡하다고 생각하는 하드웨어 엔지니어들이 쓸 수 있는 라이브러리(?), 유틸리티(?)라고 보면 될 것 같습니다.

테크니컬 세션에서 대해서는 몇몇 볼만한 것들만 이야기하겠습니다. (볼만한 것 많았습니다만… )

  • Trends in Functional Verification: A 2016 Industry Study; 이젠 거의 매년 어떤 형식으로든 발표되고 있는 검증 관련 동향에 대한 발표입니다. (데이터는 매년 업데이트되는 게 아니지만..) 이미 많은 분들이 Verification Academy에서 이 내용을 읽으셨을 거라고 생각합니다.
  • Keynote: Tomorrow’s Verification Today
    • 각 단계 별로 유효한 검증 방법을 설명했습니다. 예를 들어 IP 검증의 경우 앞으로 어떤 형태에서 검증될지 모르기 때문에 다양햔 configuration에서 검증해야 하며, 비교적 크기가 작아서 formal 먼저 하는게 좋답니다.
      • 여기서 나온 이야기가 아니라 formal 부분을 이야기하는 세션에서 나온 이야기입니다만, 겸사 겸사.. formal의 경우 속도 문제로 30K 이하에서는 pure formal을 사용하지만, 그 이상에서는 constraint에 대해서 회로를 풀어가는 방법(bug hunting)을 사용한답니다. 이때 constraint를 적절하게 적어주지 못하면 Corn of Influence가 너무 제한적이라서 검증이 안되는 부분이 생길 수 있는데 요걸 줄이기 위한 방법이 많이 이야기 되었습니다.

    • 반면에 SoC 검증에는 parallel simulation이나, emulation으로 다양한 시나리오를 검증하는 것이, Software bringup 단계에서는 emulation, FPGA prototyping이 중요하다는 이야기였죠.
    • 아마 검증도 deep learning을 사용하게 될 것이다 (verification hole을 찾고 coverage를 높이는 벡터를 만들기 위해서).. 라는 이야기를 했는데.. 요 내용이 이번 conference에서 나옵니다.
  • Panel: SystemVerilog Jinxed Half My Career: Where Do We Go From Here?
    • 제목자체가 재미있는데요 (공감도 되고..) Verilog를 만든 Mooby를 비롯한 이쪽 분야의 Guru들이 모여서 이후에는 어떻게 될까 라는 주제로 이야기를 나누었습니다. Panel 중 한명이었던 Dave Rich(Verification Academy 포럼의 moderator이자 로봇이 아닐까 의심이 될 정도로 빠르게 답변을 달아주는 걸로도 유명하죠)의 글이 패널 토론의 앞부분 내용과 상당히 겹칩니다.
  • 이번 Best paper는 Coverage Optimization에서 나왔습니다. (개인적으로도 가장 재미있게 보았습니다.)
    • 첫 번째 내용이 일정 단위로 시뮬레이션 check point를 잡고(시뮬레이터 기능이죠), 일정 단위동안 coverage가 올라가지 않으면 저장한 check point로 되돌아가 seed를 바꾼 후 다시 검증을 진행하고, 요걸 반복한다는 내용이었습니다. 이렇게 하면 하드웨어가 바뀐 경우(즉, coverage 측정을 다시해야 하는 경우) 짧은 시뮬레이션 타임으로 높은 coverage를 얻을 수 있다는 거죠. Seed를 바꾸는 건 누구나 하는 건데, 시뮬레이션 런을 다시 돌리는 게 아니라 checkpoint를 잡고 바꾸는 것이 특이하죠. 요 paper가 best paper 2등을 했습니다.
    • 두 번째는 조금 더 재미있는데, coverage를 찾아가는 것에 machine learning을 사용하자는 거죠. (앞의 formal 세션이나 keynote, 튜토리얼에서 이야기된 거죠.) regression을 반복하면서 분석해보면 테스트의 양(volume)과 이 테스트가 건드리는 bin들의 양(여기서는 breadth라 표기했습니다.), 그리고 특정 테스트에 의해서만 건드려지지는 bin들의 수(rarity)로 구분한 다음 요걸 Machine learning을 통해서 clustering으로 구분하는 거죠. 이렇게 되면, 서로 다른 test더라도 같은 그룹에 있는 테스트는 굳이 regression에 포함시킬 필요가 없어서 더 적은 테스트 벡터로 더 좋은 효과를 얻을 수 있다는 것입니다. 이 논문이 이번의 best paper였습니다.

아.. 잊을뻔 했는데, parallel simulation에 대해 Cadence(Rocketsim 기반의 Xcelium)와 Synopsys(VCS parallel)에 대해 서로 은근하게 까는 것도 재미있었는데요. 강도로 봤을 때 Xcelium이 조금 더 빠르지 않을까.. 하는 느낌이 들었습니다만, 느낌일 뿐이죠(근거 없습니다.). 서로 발표한 자료에 나온 speedup이 워낙 설계에 따라 달라서요.  DVCON 참가자들 사이에서도 ‘벤치마크 수치 서로 공개하지 못하게 하고 있는데, 그냥 Accellera에서 주도해서 공정하게 테스트하고 open하면 안되냐.. ‘라는 이야기도 나왔죠. (Parallel simulation 이야기하다가 나온건 아니지만요..)

그러고보니, 희안하게 PSS에 대한 이야기는 활발한 반면 HLS를 위한 SystemC에 대한 이야기는 별로 못들었습니다. 어찌된 일인지 모르겠는데요.. 제가 해당 세션에 들어가지 않아서 그런지도 모르겠네요. (그쪽에 들어간 분께 나중에 물어봐야 할 것 같습니다.)

참고로 DVCON은 친절하게 모든 논문과 자료를 1년 지나면 공개하고 있습니다. 아래 페이지에서 예전 자료들을 보시면 될 것 같습니다. https://dvcon.org/history (지금도 유효한 내용이 많으니 도움이 되실 거에요.)

올해 배운걸 어떻게 적용할 수 있을지도 고민이 되네요. (Formal은 이제 해볼만 할 것 같으니, 슬슬 evaluation해 봐야 할 것 같습니다. )

내년 DVCON도 기대되네요.

 

p.s. 요 글은 MS word로 써서 wordpress로 보내봤습니다. 예전에는 그림 삽입 문제가 있었는데, 이젠 잘되네요!