AI Physical Design Engine
OpenROAD 기반 완전 자동 Physical Design 및 Tape-out
오픈소스 기반 통합
CREAIM은 OpenROAD 오픈소스 Physical Design 툴을 통합하여 완전 자동 Tape-out을 실현합니다.
- Floorplanning, Place & Route, Clock Tree Synthesis 완전 자동화
- TSMC, Samsung, Intel PDK 공식 지원
- 상용 EDA 툴 대비 70~80% 성능, AI 최적화로 90% 수준 달성
기술 개요
Physical Design Engine은 게이트 레벨 네트리스트를 입력받아 물리적 레이아웃(GDSII)까지 자동 생성하는 엔진입니다. OpenROAD의 검증된 알고리즘에 CREAIM의 AI 최적화를 결합하여 상용 툴에 필적하는 품질의 레이아웃을 자동 생성합니다.
* 28nm TSMC PDK, RISC-V 코어 기준, OpenROAD v2.0 + CREAIM AI (2024.Q4)
벤치마크 측정 방법론
• 입력: RISC-V 게이트 레벨 네트리스트 (PPA Optimizer 출력)
• PDK: TSMC 28nm HPC+ (공개 PDK 사용)
• 측정 항목: P&R 시간, 면적, 와이어 길이, DRC 위반 수, 타이밍 여유
• 비교 기준: Synopsys ICC2 2023.03 (동일 네트리스트 입력)
• 반복 횟수: 12회 실행 후 평균값 (표준편차 ±4.2분)
기존 기술 대비 차별점
vs Synopsys ICC2 / Cadence Innovus
❌ 고가 라이선스 ($500K~$1M/년), 전문가 필요
✅ CREAIM: 무료 오픈소스 기반, 완전 자동화
vs 순수 OpenROAD
❌ 수동 스크립트 작성, 최적화 제한적
✅ CREAIM: AI 기반 자동 최적화, PPA 10~15% 추가 개선
vs 수동 Physical Design
❌ 수 주~수 개월 소요, 시니어 엔지니어 필수
✅ CREAIM: 수십 분 이내 완료, 자동 DRC/LVS
핵심 기술 구조
1. Floorplanning (면적 계획)
칩 면적을 블록별로 분할하고 최적 배치 위치 결정. OpenROAD의 Floorplan 알고리즘 + AI 기반 핫스팟 예측으로 배선 혼잡도 최소화.
2. Placement (셀 배치)
Standard Cell을 칩 위에 배치. 강화학습으로 와이어 길이 최소화하면서 타이밍 제약 만족하는 최적 배치 탐색 (Google의 Chip Placement 논문 기반).
3. Clock Tree Synthesis (CTS)
클럭 신호를 모든 레지스터에 균일하게 전달하는 트리 구조 생성. Skew 최소화 및 버퍼 삽입 자동화.
4. Routing (배선)
셀 간 연결을 금속 배선으로 구현. Graph NN 기반 혼잡도 예측으로 최단 경로이면서 DRC 위반 없는 배선 자동 생성.
5. DRC/LVS 자동 수정
Design Rule Check, Layout vs Schematic 검증 후 위반 사항 자동 수정. Tape-out 가능한 Clean GDSII 생성.
입력/출력 구조
입력
- • Gate-Level Netlist (Verilog)
- • 제약 조건 (SDC, UPF)
- • PDK (TSMC, Samsung 등)
- • 칩 크기 목표 (면적)
출력
- • GDSII (Tape-out 가능)
- • DEF (배치배선 정보)
- • DRC/LVS 리포트
- • 타이밍/전력 분석 리포트
동작 플로우
실제 적용 사례
입력:
- • 네트리스트: 15,432 cells
- • PDK: TSMC 28nm
- • 목표: 1.5mm², 200MHz
결과:
- ✓ 면적: 1.48mm² (목표 달성)
- ✓ 주파수: 207MHz
- ✓ DRC 위반: 0건
- ✓ 처리 시간: 32분 18초
- ✓ GDSII Tape-out 성공
현재 한계 및 제약사항
❌ 대규모 SoC (100K+ cells)
10만 개 이상의 셀을 가진 대규모 SoC는 P&R 시간이 수 시간으로 증가하며, 메모리 제약 발생 가능.
❌ DRC Clean 실패 (11.5%)
복잡한 레이아웃은 자동 수정에도 불구하고 DRC 위반이 남는 경우 존재 (~11.5%, 수동 수정 필요).
❌ 첨단 공정 (5nm 이하)
5nm 이하 첨단 공정은 OpenROAD PDK 지원 제한적, TSMC/Samsung 상용 PDK는 별도 계약 필요.
개발 로드맵 (2025~2026)
오픈소스 기반으로 빠른 상용화. 상용 툴 대비 90% 성능 달성.
- • RL 기반 Placement: Google "Chip Placement with RL" 논문 구현, 상용 툴 대비 95% 성능 목표
- • Graph NN Routing: 배선 혼잡도 예측 및 최적 경로 탐색, DRC 위반 사전 방지
- • End-to-End 학습: Floorplan → P&R 전체를 하나의 RL 에이전트로 통합 최적화
Synopsys/Cadence API 접근 협상, Front-End(CREAIM) ↔ Back-End(상용 툴) Co-optimization 모델. 대기업 양산 칩 시장 진출.
- • 첨단 공정 지원: 3nm, 2nm 이하 첨단 공정 Full Support (TSMC N3E, Samsung SF3)
- • AI 칩 특화: NPU, Transformer Accelerator 등 AI 칩 자동 설계 템플릿 제공
- • Cloud Tape-out Service: AWS/Azure 기반 칩 설계 SaaS, 비전문가도 칩 제작 가능
- • 글로벌 시장: 반도체 설계 민주화, 연 10,000개 이상 칩 설계 목표
기술적 챌린지 & 해결방법
챌린지 1: OpenROAD vs 상용 툴 품질 Gap
순수 OpenROAD는 ICC2 대비 70~80% 성능
✓ 해결: AI 기반 Placement/Routing 재최적화로 90% 수준 달성
챌린지 2: 대규모 설계 처리 속도
10만 개 이상 셀은 P&R 시간 폭증
✓ 해결: Hierarchical P&R (블록 단위 분할) + 병렬 처리
챌린지 3: DRC 자동 수정 난이도
복잡한 DRC 위반은 자동 수정 어려움
✓ 해결: LLM 기반 위반 패턴 분석 + 수정 전략 생성 + 재시도