📊 設計レポート解析：面積・タイミング・電力の可視化

Analysis of Area, Timing, and Power Reports in OpenLane Flow

📘 概要｜Overview

この章では、OpenLaneフローで生成された各種レポートを Pythonで自動解析・CSV化・グラフ表示 する方法を紹介します。
面積・セル数・遅延・電力 などの設計指標を読み解き、設計改善や比較検証に役立てます。

This section demonstrates how to parse OpenLane reports using Python
to extract key metrics like area, timing slack, and power consumption and visualize them.

🎯 学習目的｜Objectives

✅ OpenLaneが出力するレポートログを構造的に解析できる
You can structurally analyze report logs output by OpenLane.
✅ 面積・消費電力・タイミング情報をCSV化・視覚化できる
You can convert and visualize area, power, and timing information as CSV.
✅ 複数Runの結果を比較・分析する基盤を習得できる
You can learn how to compare and analyze results across multiple runs.

📁 対象レポート例｜Target Directories (Example: `run1`)

designs/inverter/runs/run1/reports/
├── synthesis/
│   └── synthesis.log
├── placement/
│   └── placement.log
├── routing/
│   └── routing.log
├── power/
│   └── power_report.log
└── timing/
    └── final_summary.csv

🧰 Pythonスクリプト構成｜Scripts for Parsing & Visualization

ファイル名	説明（Description）
`parse_synthesis_log.py`	面積・セル数などの論理合成ログを抽出
`parse_power_report.py`	電力内訳を解析（静的 / 動的 / 総電力）
`parse_timing_summary.py`	タイミングSlack情報を抽出・ヒストグラム化
`plot_metric_trend.py`	複数Run間の比較可視化（横棒・折れ線など）

🚀 実行例｜Usage Example

python3 parse_power_report.py \
  --input ./designs/inverter/runs/run1/reports/power/power_report.log \
  --output ./output/power_metrics.csv

python3 plot_metric_trend.py \
  --input-dir ./designs/inverter/runs/

📈 可視化例（想定）｜Expected Graphs

✅ 面積 vs Run 名（横棒グラフ）
✅ 消費電力の内訳（Pie Chart）
✅ タイミングSlackの分布（ヒストグラム）
✅ 複数Run間での面積・遅延・電力の傾向分析

🔗 関連リンク｜Related Links

🧠 教育的意義｜Educational Significance

観点	内容
📊 データ解析力	数値だけでなく傾向・相関として理解できる力を育む
🔁 改善サイクル	改善 → 評価 → 検証の反復で設計品質向上を体験
🐍 実務対応	Pythonによるログ解析・データ整形を実践できる

📦 必要パッケージ｜Required Python Packages

pip install pandas matplotlib seaborn

📝 備考｜Notes

OpenLaneのバージョンによりログ構造が一部異なる可能性があります。
スクリプトは output/ フォルダにCSVやグラフファイルを出力します。
スクリプトは順次 GitHub - Samizo-AITL にて公開予定です。