ДОВЕРЕННЫЙ И КОНТРОЛИРУЕМЫЙ МАРШРУТ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЛОЖНО-ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СБИС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЗАРУБЕЖНЫХ И ОТЕЧЕСТВЕННЫХ САПР

Сергей Г. Бобков, Борис Е. Евлампиев

Аннотация


В статье рассматривается маршрут проектирования сложно-функциональных СБИС на этапе синтеза и топологического проектирования с использованием зарубежных и отечественных САПР, позволяющий обеспечить, с одной стороны, характеристики кристалла в соответствие с возможностями зарубежных САПР, с другой стороны, исключить недекларируемые функции, возможные из-за использования зарубежных САПР. Маршрут делится на два основных этапа: логический синтез и топологический синтез. Безопасность обеспечивается использованием только отечественных доверенных RTL-кодов и СФ-блоков и проверкой, проводимой отечественной доверенной САПР соответствия исходного RTL-кода, полученному в результате проектирования на зарубежных САПР документу netlist, а также анализом на отсутствие схем и цепей, несоединенных с входами/выходами разрабатываемой схемы. Помимо отечественного САПР возможно использование верифицированного САПР на основе свободно распространяемого YOSYS. В маршруте проектирования должны быть дополнительно введены четыре отечественных ERC-проверки, приведены функции этих проверок. Маршрут проектирования предназначен для создания сложно-функциональных СБИС российскими дизайн-центрами и Центрами коллективного проектирования радиоэлектронной продукции. Рассматривается маршрут синтеза и топологического проектирования с указанием названий файлов, получаемых на каждом этапе. Представлена таблица используемых продуктов САПР компаний Synopsys, Cadence, Mentor Graphics (Siemens) для проведения рассматриваемых этапов проектирования с технологическими нормами 28–65 нм. В заключение приводится обоснование маршрута проектирования СФ-СБИС с использованием зарубежных и отечественных САПР и перечислены работы, необходимые для развития данного направления.

Ключевые слова


маршрут проектирования, доверенные схемы, синтез, топологическое проектирование, СБИС, недекларируемые функции.

Полный текст:

PDF

Литература


1. Дураковский Анатолий П.; Кессаринский, Леонид Н.; Ширин, Алексей О. Развитие терминологии нормативной базы испытаний на выявление признаков контрафакта в изделиях электронной компонентной базы аппаратуры объектов критической информационной инфраструктуры. Безопасность информационных технологий, [S.l.], т. 27, № 1, с. 19–27, 2020.
DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2020.1.02. – EDN DNXOAT.

2. Yosys Open SYnthesis Suite. URL: https://yosyshq.net/yosys/ (дата обращения: 10.10.2023).

3. Бобков С.Г. Пути и методы повышения производительности микропроцессоров, 9-я Всероссийская научно-техническая конференция, Подмосковье, 2020. Проблемы разработки перспективных микроэлектронных систем. Сборник научных трудов. Под общ. ред. А.Л. Стемпковского. М.: ИППМ РАН. 2020, c. 127–133.
DOI: http://dx.doi.org/10.31114/2078-7707-2020-4-127-133.

4. Бобков С.Г., Басаев А.С. Методы и средства аппаратного обеспечения высокопроизводительных микропроцессорных систем. М.: ТЕХНОСФЕРА, 2021. – 264 с. ISBN 978-5-94836-610-4.

5. Demidova A.V., Pechenkin A.A., Borisov A.Y., Kessarinskiy L.N., Yanenko A.V., Boychenko D.V., Nikiforov A.Y. Different Chips at Identical Marking on the Example of OP1177. 15th European Conference on Radiation and Its Effects on Components and Systems (RADECS), Moscow, Russia. 2015, p. 1–3.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/RADECS.2015.7365600.

6. Kessarinskiy L.N., Shirin A.O. and Hovsepyan H.A. The Use of Microelectronics Radiation Behavior as Physical Uncloned Function to Find Counterfeit, 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT), Moscow, Russia. 2020, p. 1–3.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/MWENT47943.2020.9067496.

7. Кессаринский Леонид Н. и др. Выявление признаков контрафакта в изделиях электронной компонентной базы в аспекте обеспечения промышленной кибербезопасности. Безопасность информационных технологий, [S.l.], т. 26, № 2, с. 117–128, 2019. ISSN 2074-7136.
DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2019.2.09.

8. Колосова Анна С. и др. Возможность применения алгоритмов машинного обучения для прогнозирования качества ЭКБ и РЭА. Безопасность информационных технологий, [S.l.], т. 30, № 1,
с. 123–129, 2023. ISSN 2074-7136.
DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2023.1.09. – EDN NOBAZS.




DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2023.4.05

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.