[发明专利]基于背面查找表的仿真处理器

说明书

技术领域

本发明涉及集成电路领域，更确切地说，涉及用于模拟和仿真的处理器。

背景技术

传统处理器采用基于逻辑的计算（logic-based computation，简称为LBC），它主要通过逻辑电路（如与非门等）来计算。逻辑电路适合实现算术运算（如加法、减法和乘法），但对于非算术函数（如初等函数、特殊函数等）无能为力。非算术函数的高速高效实现面临巨大的挑战。

在传统处理器中，仅少量基本非算术函数（如基本代数函数、基本超越函数）能通过硬件直接实现，这些函数被称为内置函数（built-in functions）。内置函数一般通过算术运算和查找表（LUT）的组合来实现。实现内置函数的例子很多，例如：美国专利US 5,954,787（发明人：Eun；授权日：1999年9月21日）披露了一种利用LUT实现正弦/余弦（sine/cosine）函数的方法；美国专利US 9,207,910（发明人：Azadet；授权日：2015年12月8日）披露了一种利用LUT实现幂函数的方法。

图1AA具体描述了内置函数的一种实现方法。传统处理器00X通常含有逻辑电路100X和存储电路200X。逻辑电路100X含有算术逻辑单元（ALU），它用于实现算术运算。存储电路200X含有查找表电路（LUT）。为了达到足够的计算精度，需将代表内置函数的多项式展开到足够高的阶数。这时，LUT 200X存储多项式系数，ALU 100X计算相应的多项式。由于ALU 100X和LUT 200X并肩排列在同一平面上（均形成在衬底00S中），这种集成是一种二维集成。

二维集成对处理器的制造工艺要求较高。存储电路200X由存储晶体管构成，逻辑电路100X由逻辑晶体管构成。熟悉本专业的人士都知道，存储晶体管和逻辑晶体管的性能指标有很大不同。比如说，存储晶体管更注重降低漏电流，而逻辑晶体管更注重增加导通电流。在同一衬底上00S的同一表面上同时形成高性能的存储晶体管和逻辑晶体管对于制造工艺来说是一种挑战。

二维集成还会限制计算密度和计算复杂度的进一步发展。计算正向更高的计算密度和更大的计算复杂度发展。计算密度是指单位芯片面积的计算能力（如每秒的浮点数运算次数），它是平行计算的一个重要指标。计算复杂度是指内置函数的种类和数量，它是科学计算的一个重要指标。由于采用二维集成，LUT 200X的存在将增加传统处理器00X的芯片面积，降低其计算密度，这对平行计算不利。同时，在传统处理器00X的设计过程中，由于ALU 100X是传统处理器00X的核心部件并占用了大部分芯片面积，故LUT 200X能利用的芯片面积有限。因此，传统处理器00X仅支持少量内置函数。图1AB列出英特尔公司的Itanium处理器（IA-64）能实现的所有内置超越函数（参考Harrison等所著《The Computation of Transcendental Functions on the IA-64 Architecture》, Intel Technical Journal, Q4, 1999年）。IA-64处理器共支持7种超越函数，每种超越函数使用了相对较小的LUT（从0到24kb），并需要进行相对较多的泰勒级数（5阶到22阶）计算。

一个处理器支持的所有内置函数组成一内置函数组。对于传统处理器来说，其内置函数组含有~10种内置函数。这个内置函数组（包含~10种内置函数）就是现代科学计算的基础。科学计算需要强大的计算能力来增进人类对自然和社会的认识、或解决工程问题，它在计算数学、计算物理、计算化学、计算生物、工程计算、计算经济、计算金融等计算领域有广泛应用。传统的科学计算框架含三个层次：基础层、函数层和模型层。基础层包含各种硬件能直接实现的内置函数；函数层包含各种硬件不能直接实现的数学函数（如非基本非算术函数）；模型层则包括被仿真系统及其子系统的数学模型。在本说明书中，系统或子系统的数学模型是指用数学语言来描述被仿真系统（如放大器）的性能（如放大器的输入-输出特性）或被模拟子系统（如放大器中的晶体管）的性能（如晶体管的输入-输出特性）。数学模型可以是测量数据（包括原始测量数据或平滑后的测量数据等），也可以是从原始测量数据提炼出来的数学表达式。