Analog-IC-Designer können viel zu viel Zeit und Mühe damit verbringen, alte, vertraute, manuelle Iterationsmethoden für das Schaltungsdesign wiederzuverwenden, nur weil es schon immer so gemacht wurde. Die Schaltungsoptimierung ist ein EDA-Ansatz, der alle Transistoren in einer Zelle automatisch dimensionieren kann, indem SPICE-Simulationen über PVT-Ecken und Prozessvariationen hinweg ausgeführt werden, um die Designanforderungen für analoge und gemischte Signale zu erfüllen. Klingt vielversprechend, oder?
Welchen Schaltungsoptimierer sollte ich also in Betracht ziehen?
Um diese Frage zu beantworten, steht ein Webinar an, das von veranstaltet wird MunEDA, ein EDA-Unternehmen, das im Jahr 2001 gegründet wurde, dreht sich alles um seinen Schaltungsoptimierer mit dem Namen Böse. Eingaben sind eine SPICE-Netzliste zusammen mit Designanforderungen wie: Verstärkung, Bandbreite und Stromverbrauch. Ausgaben sind eine bemessene Netzliste, die die Entwurfsanforderungen erfüllt oder übertrifft.
Das Geheimnis von WiCkeD besteht darin, wie es ein Machine Learning (ML)-Modell aufbaut, um ein Design Of Experiments (DOE) auszuführen, um die Worst-Case-PVT-Ecke zu berechnen, die Empfindlichkeiten der Transistorgeometrie zu finden und sogar die On-Chip-Variation (OCV) zu berechnen ) Empfindlichkeiten. Dieser Ansatz erstellt und aktualisiert ein nichtlineares, hochdimensionales ML-Modell aus simulierten Daten.
Mit einem ML-Modell kann das Tool die Optimierungsherausforderung lösen und dann eine abschließende Überprüfung durch Ausführen einer SPICE-Simulation durchführen. Es gibt automatisierte Iterationen, bis alle Anforderungen erfüllt sind. Das klingt jetzt viel schneller als die alten manuellen Iterationsmethoden. Das Trainieren des ML-Modells erfolgt vollständig automatisch und ist recht effizient.
Schaltungsdesigner lernen außerdem:
- Wo soll die Schaltungsoptimierung eingesetzt werden?
- Welche Arten von Schaltungen sind gut zu optimieren
- Welchen Mehrwert bringt die Schaltungsoptimierung für den Design-Flow?
Ingenieure von STMicroelectronics haben die Schaltungsoptimierung in WiCkeD verwendet, und MunEDA spricht über ihre spezifischen Ergebnisse in Bezug auf Zeiteinsparungen und Verbesserungen bei der Erfüllung von Anforderungen. Das Leistungsverstärker-Unternehmen Inplay Technologies zeigte Ergebnisse der Schaltungsoptimierung von der DAC 2018-Konferenz.
Details zum Webinar
Sehen Sie sich das Webinar am 11. April um 10 Uhr PDT an online registrieren.
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- Quelle: https://semiwiki.com/eda/326047-webinar-enhance-productivity-with-machine-learning-in-the-analog-front-end-design-flow/
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