项目名称: 在高维参数空间中集成电路性能分布分析方法研究

项目编号: No.61274032

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 严昌浩

作者单位: 复旦大学

项目金额: 65万元

中文摘要: 工艺偏差导致流片后的实际电路参数偏离设计值,因此仅考虑设计值这一点的性能已不能满足设计者的需求,他们更关心电路参数扰动时电路性能如何褪化、成品率如何分布、以及参数空间中性能指标完整的分布图像。研究电路性能分布,已成为提升成品率的关键问题。本项目以模拟电路鲁棒稳定性和数字电路中SRAM存储器单元失效问题作为切入点,分析高维参数空间中电路性能分布。现有控制论的鲁棒稳定理论无法直接使用,指数爆炸的蒙特卡罗法难以应用于高维,符号仿真法难以应用于高阶电路稳定性分析。本项目提出利用区间计算的约束满足问题求解方法和高效空间切分技术,以参数空间中的"超立方体"切分代替蒙特卡罗法中的"点"采样,分析模拟电路的稳定性、稳定裕度、增益/相位裕度等性能分布;针对存储器单元失效分布分析的特殊困难,提出利用自适应多层次滑动窗口方法快速寻找失效边界并统计失效概率。本项目将为电路性能分布分析提供新思路和方法。

中文关键词: 纳米工艺扰动;可制造性设计;超大规模集成电路;SRAM成品率分析;成品率提升

英文摘要: For process variations, the parameters on chips deviate from their nominal values greatly. Therefore, only to consider circuit performances on the nominal value is not enough. Designers want and need to know the circuit performance degradation regarding the parametric variations, and the yield distribution, and even the whole image of performance distribution in the parametric space. The analysis of circuit performance distributions becomes a key problem for improving the yield. This project is to develop a novel approach to analyze the performance distribution of analogy circuits and failure distribution of SRAM cells. The existing robust stability theorems in the control theory are not suitable to the analysis in the parametric space. The Monte Carlo method faces the famous "dimension curse", thus it is hardly applied for high dimensional problems. The symbolic simulation and sensitivity analysis method cannot be applied for stability analysis of high order circuits. Therefore, we propose the new approach to develop the interval based solver for constraint satisfied problem (CSP) and the efficient subsection method for high dimensional space in this project, for analyzing the performance distributions of stability, stability margin and gain/phase margin of analogy circuits. To overcome the difficulties of anal

英文关键词: nanometer process variation;Design for Manufacturability;VLSI;Yield Analysis of SRAM;Yield Improvement

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

深度神经网络 FPGA 设计进展、实现与展望
专知会员服务
57+阅读 · 2022年3月26日
深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望
专知会员服务
33+阅读 · 2022年3月21日
专知会员服务
112+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
47+阅读 · 2021年8月29日
专知会员服务
20+阅读 · 2021年8月23日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年8月15日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年4月20日
少即是多?非参数语言模型,68页ppt
专知会员服务
20+阅读 · 2020年11月22日
专知会员服务
78+阅读 · 2020年6月20日
专知会员服务
73+阅读 · 2020年5月21日
「深度神经网络 FPGA 」最新2022研究综述
专知
3+阅读 · 2022年3月26日
积分梯度:一种归因分析方法
极市平台
1+阅读 · 2022年3月17日
你的哪类电子产品换新频率最高?
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2022年1月11日
论文浅尝 | 基于正交普鲁克分析的高效知识图嵌入学习
再谈变分自编码器(VAE):估计样本概率密度
PaperWeekly
3+阅读 · 2021年12月23日
经典重温:卡尔曼滤波器介绍与理论分析
极市平台
0+阅读 · 2021年10月25日
人工神经网络在材料科学中的研究进展
专知
0+阅读 · 2021年5月7日
基于LDA的主题模型实践(一)
机器学习深度学习实战原创交流
20+阅读 · 2015年9月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
17+阅读 · 2021年12月21日
SlowFast Networks for Video Recognition
Arxiv
19+阅读 · 2018年12月10日
小贴士
相关VIP内容
深度神经网络 FPGA 设计进展、实现与展望
专知会员服务
57+阅读 · 2022年3月26日
深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望
专知会员服务
33+阅读 · 2022年3月21日
专知会员服务
112+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
47+阅读 · 2021年8月29日
专知会员服务
20+阅读 · 2021年8月23日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年8月15日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年4月20日
少即是多?非参数语言模型,68页ppt
专知会员服务
20+阅读 · 2020年11月22日
专知会员服务
78+阅读 · 2020年6月20日
专知会员服务
73+阅读 · 2020年5月21日
相关资讯
「深度神经网络 FPGA 」最新2022研究综述
专知
3+阅读 · 2022年3月26日
积分梯度:一种归因分析方法
极市平台
1+阅读 · 2022年3月17日
你的哪类电子产品换新频率最高?
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2022年1月11日
论文浅尝 | 基于正交普鲁克分析的高效知识图嵌入学习
再谈变分自编码器(VAE):估计样本概率密度
PaperWeekly
3+阅读 · 2021年12月23日
经典重温:卡尔曼滤波器介绍与理论分析
极市平台
0+阅读 · 2021年10月25日
人工神经网络在材料科学中的研究进展
专知
0+阅读 · 2021年5月7日
基于LDA的主题模型实践(一)
机器学习深度学习实战原创交流
20+阅读 · 2015年9月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员