library characterization (liberate) 并行度设置调优
【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> library characterization，简称k库，意为特征参数提取，一般用于提取stand cell，io，ip，memory等的timing和power信息，常用工具为cadence家的liberate（以及提取lvf信息的variety，用于memory的liberate_mx），以及synopsys家siliconsmart。 c家的liberate市场占用率更高，以此为例说明。 提升k库速度的关键是提升并行度，liberate提升并行度的主要方法是采用packet_client模式（默认是arc_packet，就是基于arc做任务划分），其模式如下图所示。主的liberate启动后，通过bsub的方式将辅的liberate投递出去，每个辅的liberate可以启动多进程，每个liberate进程会起一个spectre来做仿真，而spectre本身还可以采用多线程提高并行度。 跟仿真并行度相关的设置有： 1. set_var packet_clients <NUM> 2. char_library -thread <NUM> 3. set_var extsim_cmd_option "+mt=<NUM> ***" 简单说明一下这几个参数。 #1， packet