OpenLane เป็นโฟลว์ RTL เป็น GDSII อัตโนมัติโดยอิงตามองค์ประกอบหลายอย่าง รวมถึง OpenROAD, Yosys, Magic, Netgen, CVC, SPEF-Extractor, KLayout และสคริปต์ที่กำหนดเองจำนวนหนึ่งสำหรับการสำรวจการออกแบบและการเพิ่มประสิทธิภาพ โฟลว์ดำเนินการตามขั้นตอนการใช้งาน ASIC ทั้งหมดตั้งแต่ RTL ไปจนถึง GDSII
คุณสามารถตรวจสอบเอกสาร รวมถึงคำแนะนำเชิงลึกและคู่มืออ้างอิงได้ที่ ReadTheDocs
เวอร์ชันสั้นคือการติดตั้งสภาพแวดล้อม OpenLane...
บน Windows ให้ติดตั้งและเปิดใช้งาน Windows Subsystem สำหรับ Linux ก่อนดำเนินการใดๆ เราแนะนำและให้คำแนะนำสำหรับ Ubuntu 20.04
บน macOS รับการชง
apt-get install python3-venv
เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ในพรอมต์บรรทัดคำสั่งของคุณ:
cd $HOME
git clone https://github.com/The-OpenROAD-Project/OpenLane
cd OpenLane
make
make test
หากทุกอย่างราบรื่นก็แค่นั้นแหละ OpenLane ได้รับการตั้งค่าบนคอมพิวเตอร์ของคุณ หากต้องการเข้าสู่สภาพแวดล้อม OpenLane cd $HOME/OpenLane
จากนั้น make mount
ดูเอกสารการติดตั้งได้ที่https://openlane.readthedocs.io/en/latest/getting_started/installation/index.html
หลังจากเข้าสู่สภาพแวดล้อม OpenLane คุณสามารถเริ่มการชุบแข็งชิปได้: ตัวอย่างเช่น คำสั่งต่อไปนี้รันการออกแบบ spm ที่รวมไว้
./flow.tcl -design spm
คุณสามารถเข้าร่วม Open Source Silicon Slack ซึ่งคุณสามารถขอความช่วยเหลือจากผู้ที่ชื่นชอบฮาร์ดแวร์โอเพ่นซอร์สคนอื่นๆ นับพันคนในการตั้งค่าหรือใช้งาน OpenLane
หากคุณใช้ OpenLane ในการวิจัยของคุณ โปรดอ้างอิงเอกสารต่อไปนี้
@INPROCEEDINGS { 9256623 ,
author = { Shalan, Mohamed and Edwards, Tim } ,
booktitle = { 2020 IEEE/ACM International Conference On Computer Aided Design (ICCAD) } ,
title = { Building OpenLANE: A 130nm OpenROAD-based Tapeout- Proven Flow : Invited Paper } ,
year = { 2020 } ,
volume = { } ,
number = { } ,
pages = { 1-6 } ,
doi = { } }
ใบอนุญาต Apache เวอร์ชัน 2.0
ภาพ Docker เผยแพร่โดย Efabless Corporation ภายใต้ใบอนุญาตเดียวกัน
ไบนารีในการแจกจ่าย OpenLane อาจอยู่ภายใต้ใบอนุญาตโอเพ่นซอร์สที่เข้มงวดยิ่งขึ้น