系统互连是人工智能 SoC 的中心

人工智能 SoC 涉及密集的数据通信

互连是 SoC 的中心

对系统效能至关重要
协助 Bus 结构最佳化
分析最佳的数据传输宽带
优化 Bus 所造成的壅塞问题
最佳化数据传输的效能
断电逻辑可达到能源节省效益
Ad-hoc 模式使分析成为一项重要的任务

MPA 特点

系统互连的详细追踪
  • 跨总线协议和内存层次结构的端到端数据追踪
  • 查明当前的瓶颈或潜在的效能缺陷
  • 提供设计指南
详细的内存效率分析
  • 反馈内存使用的详细信息
  • 分析内存并行性、数据访问局部性
  • 提供优化建议
人工智能 SoC 综合效能分析
  • CPU ←→ DLA ←→ SRAM ←→ DRAM ←→ Storage

当前工具/设计环境的挑战

高成本
大重量
  • 通常为捆绑的高收费组合
  • 用户最终得到许多无用的大档案
  • 需要陡峭的学习曲线,漫长而密集的培训才能熟练
灵活性较差
 
  • 具有受限使用/分析的固定功能
  • 几乎不支持自定义功能
  • 无法使用与人工智能相关的数据
没有完整的
數據追踪
  • 单个总线域的隔离分析
  • 需要额外的工程工作来追踪不同总线域的 IP
  • 没有全面追踪内存层次结构中的数据访问行为

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