📊 設計レポート解析：面積・タイミング・電力の可視化（OpenLane v2 完全版）

Analysis of Area, Timing, and Power Reports in OpenLane v2 Flow

📘 概要｜Overview

この章では OpenLane v2 が生成するレポート群を
Python により解析・CSV化・可視化する方法を解説します。

扱う指標は：

✅ 面積（Area）
✅ タイミング（WNS/TNS/遅延）
✅ 電力（Power）
✅ 配置・配線のQoR

OpenLane v2 の出力構造に完全準拠した 最新版教材 です。

🎯 学習目的｜Objectives

✅ OpenLane v2 のレポート形式を理解する
✅ Python による数値抽出 → CSV → グラフ化の流れを身に付ける
✅ 複数の Run を比較・検証する仕組みを構築する

🗂️ レポートディレクトリ構成（OpenLane v2 正式構造）

以下は designs/inverter/runs/run1/ の出力例：

runs/run1/
├── logs/                   
├── reports/               
│   ├── synthesis/          ← yosys 合成ログ
│   ├── floorplan/
│   ├── placement/
│   ├── cts/
│   ├── routing/
│   ├── parasitics/         ← SPEF, R/C 抽出
│   ├── timing/             ← metrics.csv / slack rpt
│   ├── power/              ← total_power.rpt
│   └── signoff/            ← drc / lvs
└── results/
    └── final/
        └── gds/inverter.gds

✅ v2 では timing, power, parasitics, signoff が独立ディレクトリに整理される。
✅ “log” ではなく “rpt (report)” 形式が多い点が v1 と異なる。

🧰 Python 解析スクリプト構成（最新版）

以下は v2 レポートを正しく解析するための公式対応ファイル例：

スクリプト名	解析対象
`parse_synthesis_log.py`	`reports/synthesis/1-yosys.log`
`parse_power_report.py`	`reports/power/total_power.rpt`
`parse_timing_summary.py`	`reports/timing/metrics.csv`
`plot_metric_trend.py`	`runs/*/reports/` を横断解析

✅ 解析対象ファイル一覧（OpenLane v2）

項目	ファイル例	内容
合成	`1-yosys.log`	セル数・ゲート数・面積
タイミング	`metrics.csv`	WNS/TNS/遅延/ルート特性
電力	`total_power.rpt`	static / dynamic / internal / switching
配線	`route.rpt`	ワイヤ長・ビア数
抽出	`parasitics/*.spef`	RC情報（STAに利用）
サインオフ	`drc.rpt`, `lvs.rpt`	DRC/LVS結果

🚀 Python 解析例｜Usage Example

✅ 電力レポート → CSV

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

✅ 複数Run比較

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

📈 可視化例（想定）

✅ Run毎の面積比較（Bar Chart）
✅ WNS/TNS の Slack 分布（Histogram）
✅ 総電力の推移（Line Chart）
✅ ルーティングQoR（ワイヤ長・ビア数）の比較グラフ

🧠 教育的意義｜Educational Significance

観点	内容
📊 データ解析	数値変化を俯瞰し、設計品質の変化を理解
🔁 改善サイクル	design → run → analyze → optimize の流れを体験
🐍 実務力	Python によるレポート処理は企業でも必須スキル

📦 必要パッケージ（軽量構成）｜Required Python Packages

pip install pandas matplotlib

✅ seaborn は 必須ではない（教育・再現性の観点で非推奨）。
必要なら optional として追加してもよい。

📝 Notes（補足）

OpenLane のバージョンごとにレポート構造が微細に変わることがあります。
power/ 以下は total_power.rpt や power.rpt など名称が異なる場合があります。
出力先として output/ フォルダを作成して CSV や PNG を保存する想定です。
解析スクリプトは順次 GitHub に公開予定です。