📊 04_openlane_log_parser:OpenLaneログの自動解析と可視化
Automated Parsing and Visualization of OpenLane Reports
本フォルダでは、OpenLane 実行後に出力されるレポート群(.rpt
, .csv
, .log
)を Python スクリプトで解析し、
設計の遅延・面積・電力などを自動抽出し、CSV化・グラフ化 するツールを提供します。
This tool automatically extracts key metrics from OpenLane reports, organizes them into CSV files, and visualizes trends using graphs.
🔧 必要環境 / Requirements
項目 / Item | 推奨バージョン / Version |
---|---|
Python | 3.9+ |
ライブラリ | pandas , matplotlib |
🔽 インストールコマンド:
pip install pandas matplotlib
📁 ファイル構成 / File Structure
ファイル名 | 説明 |
---|---|
parse_openlane_log.py |
OpenLaneログを解析し、CSVとPNGグラフを生成するメインスクリプト |
example_config.json |
実行条件(バージョン名、対象パスなど)を記述する設定ファイル |
logs/ |
OpenLane実行結果のログ・レポートファイル群(例:metrics.csv , power.rpt ) |
results/ |
自動生成される解析結果(CSV・グラフ)出力フォルダ |
🚀 実行方法 / How to Run
1️⃣ ログの準備
OpenLaneのレポート群を logs/
以下に格納してください。構成例:
logs/
├── metrics.csv
└── reports/
├── final_summary_report.rpt
├── power.rpt
└── area.rpt
※
metrics.csv
は OpenLane 実行後にreports/metrics.csv
として生成されます。
2️⃣ 設定ファイルの編集(必要に応じて)
example_config.json
には、以下のような形式で対象パスやラベルを記述します:
{
"log_dir": "logs",
"run_labels": ["run1", "run2"],
"output_dir": "results"
}
3️⃣ スクリプトの実行
python3 parse_openlane_log.py
📌 実行時の処理内容:
example_config.json
に基づいて、対象のバージョン名やパスを設定metrics.csv
や.rpt
ファイルを解析し、指定項目を抽出- 抽出情報を
results/
フォルダへ CSV・グラフ形式で保存
📈 出力例 / Output Example
results/
├── summary_table.csv
├── delay_comparison.png
├── area_comparison.png
└── power_comparison.png
🗂️ summary_table.csv
には Run IDごとの各種指標(Delay, Area, Power)が整列されます。
📉 各 PNG は複数Runの比較グラフとして保存され、レポートにも使用可能です。
🔗 関連ツール / Related Tools
フォルダ | 機能 |
---|---|
../03_degradation_model/ |
信頼性モデルとの連携で劣化 vs 面積・電力を評価 |
../05_report_template/ |
レポート出力にグラフを自動組み込み可能 |
📝 備考 / Notes
- OpenLaneのバージョンやPDKにより
metrics.csv
のフォーマットが異なる可能性があります。 - 複数回のRun比較には、
run_labels
に複数のバージョン名を指定してください。 - 出力グラフはレポートやプレゼン資料にも活用できます。