| Название НИОКТР |
Разработка отечественных средств автоматизированного синтеза
самосинхронных цифровых схем
|
| Аннотация |
В современных условиях ограниченного доступа к импортным САПР актуальной является задача ускорения темпов разработки надежной электронной компонентной базы с использованием доверенных отечественных САПР.
В настоящее время в промышленных масштабах используется отечественная САПР «Ковчег» («Научно-производственный комплекс «Технологический центр», Москва). Она обеспечивает разработку полузаказных БИС на основе базовых матричных кристаллов (БМК) в базисе синхронной (С) схемотехники. В последние годы С-схемы сталкиваются с рядом проблем при реализации тактового "дерева" и уменьшения размеров транзисторов. Самосинхронные (СС) схемы являются перспективной альтернативой С-схем. Они свободны от недостатков С-аналогов: не используют глобальный тактовый сигнал и работают на основе запрос-ответного механизма и подтверждения окончания переключений всех элементов. Их преимуществами в сравнении с С-аналогом являются: максимально возможный диапазон работоспособности; отсутствие аппаратных и энергетических расходов на реализацию "тактового дерева"; безопасность функционирования на основе бестестовой локализации неисправностей. Данные свойства СС-схем предопределяют высокую эффективность создания надёжных изделий.
Следует отметить 3 обстоятельства, препятствующие более широкому использованию СС-схем: 1) относительно большие аппаратные затраты по сравнению с С-схемами; 2) недостаточная отработанность
схемотехнических решений; 3) отсутствие необходимого спектра средств САПР. Развитие технологии и снижение себестоимости транзисторов делает особенность СС-схем – повышенные затраты – несущественной (1). Предложенный командой исполнителей широкий спектр апробированных
схемотехнических решений позволяет существенно снизить затраты (2). Командой исполнителей разработан спектр подсистем анализа и характеризации СС-схем, которые являются необходимыми компонентами СС-САПР. Единственным препятствием для полноценного проектирования СС-изделий является отсутствие эффективной подсистемы синтеза СС-схем, не требующей от разработчика глубокого знания специфики СС-проектирования.
Существуют 4 класса СС-схем: delay-insensitive (DI), работающие корректно при любых задержках в элементах и цепях; quasi-delay-insensitive (QDI), работающие корректно при любых задержках в элементах и цепях с допущением, что задержки в цепях после разветвления изохронны; speed-independent (SI), работающие корректно при любых задержках в элементах и нулевых задержках в цепях; bundled-data (BD), в
которых комбинационные части (КЧ) выполнены как C-схемы, а окончание переходных процессов в КЧ подтверждается формированием сигнала на выходе цепочки элементов задержки, встроенной параллельно
КЧ, из-за чего теряются главные преимущества СС-схем – корректная работа при любых задержках элементов и способность к обнаружению константных неисправностей.
Существуют 2 подхода к синтезу СС-схем: использование специального языка, отличного от типовых языков описания аппаратуры, для исходного поведенческого описания СС-схемы пользователем с высокой
квалификацией в области проектирования СС-схем (1) и использование существующих САПР и традиционного исходного описания С-схемы на языке Verilog (2). В рамках (2) любая С-схема автоматически преобразуется в асинхронную путем замены тактового "дерева" совокупностью запрос-ответных сигналов. Однако результатом данного подхода становятся СС-схемы BD-класса, недостатки которых описаны выше.
Научная новизна проекта заключается в разработке методологии автоматизированного синтеза с последующей программной реализацией синтезатора СС-схем на базе исходного С-описания на языке Verilog с поддержкой всех классов СС-схем путем расширения стандартного маршрута проектирования ССБИС специфичными для СС-схем этапами, не требующего от пользователя. глубоких знаний в области СС-схем. Коллективу исполнителей не известен ни один отечественный или зарубежный проект, который бы ставил перед собой такую задачу.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
1
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
20500.0
|
| Дата начала |
2025-05-29
|
| Дата окончания |
2027-12-31
|
| Номер контракта |
25-19-00508
|
| Дата контракта |
2025-05-29
|
| Количество отчетов |
3
|
| УДК |
658.512:004.42
|
| Количество просмотров |
4
|
| Руководитель работы |
Соколов Игорь Анатольевич
|
| Руководитель организации |
Посыпкин Михаил Анатольевич
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР "ИНФОРМАТИКА И УПРАВЛЕНИЕ" РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК"
|
| Заказчик |
Российский научный фонд
|
| Федеральная программа |
—
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-07-08 14:32:43 UTC, 2025-07-08 14:32:43 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области компьютерных наук и информационных технологий
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
надежность; верификация; автоматизированное проектирование; программные средства; Verilog-описание; самосинхронная схема; логический синтез; конвертация; индикация
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Поисковое (ориентированные фундаментальные) исследование
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
50.51.17 - Программное обеспечение процессов проектирования
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
|
| Приоритеты научно-технического развития |
и) переход к развитию природоподобных технологий, воспроизводящих системы и процессы живой природы в виде технических систем и технологических процессов, интегрированных в природную среду и естественный природный ресурсооборот.; а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
nioktr: {'id': 'AHPPN1ITODKI9KE9YPMA0GZV'}
|
