Разработка системы коррекции ошибок ASIC

Директор по проектированию алгоритмов компании Huawei Кэвин Лоу делится своим опытом и впечатлением от работы с Matlab и Simulink применительно к глобальным задачам и приоритетам компании, в частности на построении 5G сетей.

Ускоренный переход от теории к инженерной практике с помощью MATLAB и Simulink

Huawei - крупнейшая корпорация по производству сетевого и телекоммуникационного оборудования в мире, штат которой насчитывает 176,000 человек, из которых 79,000 задействованы в R&D (Research and Development — русс. син. НИОКР) центрах по всему миру (данные на 2015 год).

-Какова Ваша роль в Huawei?

Я пришёл в Huawei в 1999 и был назначен ответственным по проектированию алгоритмов и SoC-архитектуре. Я начинал с разработки таких систем, как GSM и GPRS, тогда WCDMA, LTE/5G, а сейчас занимаюсь оптической связью, вопросами распространения радиоволн и архитектурой SDN/IP алгоритмов.

-На что нацелены Ваши исследования и разрабтки?

Мы постепенно смещаем акцент от исключительно телекоммуникациионного оборудования на другие области. К ним относятся будущие сети связи, полностью оптическая коммутация, 5G, коммуникационное оборудование нового поколения, такое как мобильные термналы, а также материалы, энергия, искусственный интеллект и беспиротное вождение.

-Начнём с сетей связи. Что там нового?

Это наш крупнейший рынок и мы являемся его лидером. Новые разработки для будущих коммуникационных сетей должны отвечать двум ключевым факторам: все узлы должны быть интеллектуальными, и всё должно быть связано.

Всё, каждый объект в этой сети должен быть связан. Подумайте об этом. Мы предвидим большие возможности для инноваций. Это включает в себя умные терминалы следующего поколения, устройства мультиплексирования IoT (интернет вещей) и даже спутниковую связь в дальнем космосе. Это также включает наши инвестиции в 5G, полностью оптическую коммутацию и программно определяемые сети (SDNs). Всё это основано на математике, в основе которой лежат алгоритмы.

Тестовое покрытие 5G сети в Китае

-Какие ещё R&D проекты Вы реализуете?

Мы работаем над переопределением некоторых новых рынков, включая робототехнику, энергетику, медицинское оборудование и автомобилестроение. Ключевые элементы инноваций в этих областях: зондирование, управление, коммуникация и вычисления. Интересно, что MATLAB и Simulink предназначены для того, чтобы помочь инженерам с этими четырьмя вопросами.

-Каковы главные проблемы и вызовы?

Первый - это эффективность разработки и проектирования: от идеи до конечного продукта и его производства. У нас есть разные R&D группы, участвующие в этих этапах, и нам необходимо объединить их и повысить эффективность на протяжении всего процесса.

Второй - создание компетенции в разработке продукта. Мы не хотим начинать с нуля, когда попадаем в новую область, а предпочитаем начинать с некоторых существующих результатов и наработок, которые мы можем быстро развить. Некоторые из них предполагают сотрудничество с научно-исследовательскими институтами и совместных инновационных центров с другими компаниями - поставщиками услуг.

И третье - мультидоменное прототипирование и проверка на уровне системы. Мы начинаем с одного домена, а затем постепенно расширяемся до целой системы с большим объемом данных. Таким образом, нам нужна платформа, затрагивающая разные области и стыки технических дисциплин для моделирования, быстрого прототипирования и итеративной проверки от модели поведения к прототипированию на испытательном стенде и до промышленного продукта.

MATLAB и Simulink помогают нам рашать эти задачи.

Сверх скоростной алгоритм симуляции и верификации в Simulink

-Могли бы Вы больше рассказать о том, как Вам помогает использование MATLAB и Simulink?

Эти две платформы играют важную роль в наших инновационных областях, таких как 5G, оптическая связь и беспроводные терминалы. Эти инструменты предоставляют нам модельно-ориентированное проектирование сверху вниз, предоставляют экосистему продукта, которая охватывает несколько областей разработки, а также генерацию кода и итеративную проверку.

Я приведу Вам несколько примеров:

5G Прототипирование

Когда мы занимаемся проектированием и разработкой прототипов 5G, мы строим исчерпывающую модель симуляции доступа к воздушному каналу, используя MATLAB и Simulink, и импортируем параметры этой модели: начиная от параметров антенны до формы сигналы, а также анализ данных полевых испытаний. Мы можем быстро использовать то, что у нас уже есть, и другие зрелые решения для создания нашей системы, поэтому мы можем сосредоточиться на конкретных новых идеях, таких как новая форма волны и новая конструкция антенны. Мы автоматически генерируем HDL-код из MATLAB для аппаратной проверки. Когда мы оцениваем алгоритм в ходе полевых испытаний, мы можем эффективно увидеть производительность и состояние всей системы и выявить любые потенциальные проблемы.

Следующее поколение технологий проектирования и верификации систем беспроводной связи, а также организация их полевых испытаний

Оптическая связь и ASIC

Когда мы проводим исследования и проектирование в области оптической связи, мы используем платформу для автономной проверки алгоритмов наших оптических модулей и осциллографа на основе Simulink. Это позволяет нам выполнить высокоскоростную оценку алгоритма, которую невозможно сделать на самих устройствах. Такой подход может значительно снизить риск повторной разработки ASIC. В настоящее время мы разрабатываем 16-нм ASIC SoC. Стоимость фтомаски для кристалла составляет от 10 до 20 миллионов долларов. Если у нас есть какие-либо ошибки при нанесениии фотомаски, потери будут связаны не только с 10-20 миллионами долларов, но, что более важно, со временем выхода на рынок! С задержкой даже из-за крошечной ошибки записи на магнитную ленту мы можем полностью упустить возможности на рынке. Simulink может значительно минимизировать риск и повысить вероятность успешной записи.

Высокоскоростная оптическая коммуникационная среда, построенная в Simulink. Она включает в себя высокоскоростной оптический передатчик и модули, позволяющие полностью верифицировать системные алгоритмы

FEC и HDL код

Другой пример включает быструю проверку прямого исправления ошибок (от англ. FEC — fast error correction). Мы автоматически сгенерировали код из MATLAB, Simulink и HDL Coder. Затем мы оценили код. Автоматически сгенерированный код был немного более ресурсоёмкий, чем рукописный с точки зрения аппаратных ресурсов, таких как умножители и память, но относительно схож по времени. Это удовлетворяет требованиям проверки нашего алгоритма. Когда мы начали использовать этот подход для проверки, мы сократили время разработки на 50%. Это огромный выигрыш, который отвечает нашим требованиям минимизации использования людских ресурсов и требованиям времени выхода на рынок.

mmWave DPD алгоритм

Давайте также поговорим о цифровом предыскажении, очень распространенном способе проектирования в теории коммуникации. Данный подход компенсирует нелинейные характеристики некоторых устройств. Этот алгоритм играет очень важную роль в области беспроводной и оптической связи. Здесь мы используем Simulink для построения всей модели на уровне канала связи с интеграцией усилителя мощности и его тестирования, чтобы завершить проектирование и проверку алгоритма компенсации нелинейности устройства. Это очень общий метод, позволяющий оценивать различные алгоритмы компенсации для нескольких устройств и их различные типы характеристик нелинейности.

Реализация в железе

Алгоритмы продолжают усложняться, включая возможность более быстрой обработки. Мы разработали множество платформ для ускорения алгоритмов на ПЛИС, GPU и x86 — платформах. Выполняя тестирование оборудования в связке с продуктами Simulink, мы смогли автоматически сгенерировать код и быстро завершить проверку алгоритма.

-Как бы Вы описали использование модельно-ориентированного проектирования (Model-Based Design) в Huawei?

Huawei применила концепцию Model-Based Design в своём рабочем процессе для разработки продуктов. Мы используем MATLAB и Simulink под задачи модельно-ориентированного проектирования и в процессе исследования и разработки в компании Huawei. MATLAB и Simulink прочно связывают такие этапы, как установку требований к продукту, моделирования и анализа данных, вплоть до моделирования системы на уровне ссылок, выбора алгоритма, генерации RTL-кода, тестирования и прототипирования, а также начиная от копирования и до тестирования образцов микросхем. Модельно-ориентированное проектирование также может значительно улучшить общую сквозную эффективность.

Когда мы хотим изучить новую теорию или новый рынок, мы можем быстро найти подходящие наборы инструментов для решения поставленных задач в MATLAB и Simulink. MathWorks имеет очень полный охват в наших отраслевых областях, что дает нам огромные преимущества.

Как Ваша работа распространяется на сотрудничество между академическим сообществом и производственной отраслью?

Продукты MathWorks очень хорошо интегрированы с инструментами разработки EDA, включая программное обеспечение, инструменты и оборудование, что помогает нам в непрерывном промышленном внедрении.

С другой стороны, программное обеспечение MathWorks становится общей платформой между академическим сообществом и промышленностью. Благодаря сотрудничеству мы можем получить много полезных модулей. В процессе сотрудничества мы также обнаружили, что многие университеты уже проводят исследования в области связи в дальнем космосе, 5G и робототехники с использованием продуктов MathWorks.