This paper presents a pipeline stage resolved timing characterization of a 32-bit RISC V processor implemented on a 20 nm FPGA and a 7 nm FinFET ASIC platform. A unified analysis framework is introduced that decomposes timing paths into logic, routing, and clocking components and maps them to well-defined pipeline stage transitions. This approach enables systematic comparison of timing behavior across heterogeneous implementation technologies at a microarchitectural level. Using static timing analysis and statistical characterization, the study shows that although both implementations exhibit dominant critical paths in the EX to MEM pipeline transition, their underlying timing mechanisms differ fundamentally. FPGA timing is dominated by routing parasitics and placement dependent variability, resulting in wide slack distributions and sensitivity to routing topology. In contrast, ASIC timing is governed primarily by combinational logic depth and predictable parametric variation across process, voltage, and temperature corners, yielding narrow and stable timing distributions. The results provide quantitative insight into the structural origins of timing divergence between programmable and custom fabrics and demonstrate the effectiveness of pipeline stage resolved analysis for identifying platform specific bottlenecks. Based on these findings, the paper derives design implications for achieving predictable timing closure in processor architectures targeting both FPGA and ASIC implementations.


翻译:本文针对一款32位RISC-V处理器在20纳米FPGA与7纳米FinFET ASIC平台上的实现,提出了流水线级解析的时序特性表征方法。研究引入统一的分析框架,将时序路径分解为逻辑、布线与时钟分量,并将其映射至明确定义的流水线级转换阶段。该方法支持在微架构层面对异构实现技术的时序行为进行系统性比较。通过静态时序分析与统计特性表征,研究表明:尽管两种实现均在EX至MEM流水线转换阶段呈现主导关键路径,但其底层时序机制存在根本差异。FPGA时序主要受布线寄生效应和布局相关变异性的影响,导致松弛度分布宽泛且对布线拓扑敏感;相比之下,ASIC时序主要由组合逻辑深度以及工艺、电压、温度角点间可预测的参数变化所主导,从而产生窄而稳定的时序分布。研究结果量化揭示了可编程架构与定制架构间时序差异的结构性根源,并验证了流水线级解析方法在识别平台特定瓶颈方面的有效性。基于这些发现,本文进一步推导了针对FPGA与ASIC实现处理器架构中实现可预测时序收敛的设计启示。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR 2021】变换器跟踪TransT: Transformer Tracking
专知会员服务
22+阅读 · 2021年4月20日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员