एआई और स्पाइस सर्किट सिमुलेशन अनुप्रयोग - सेमीविकी

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क्या आप ईडीए विक्रेता का नाम बता सकते हैं जिसने स्पाइस सिमुलेटर का उपयोग करने वाले सर्किट डिजाइनरों के लिए 15 साल पहले पहली बार एआई का उपयोग किया था? मुझे वह विक्रेता याद है, वह सोलिडो था, अब उसका हिस्सा है सीमेंस ईडीए, और मैंने अभी उनका 8 पेज का पेपर पढ़ा है कि वे आईसी डिजाइनरों को मैन्युअल तरीकों का उपयोग करने की तुलना में अधिक स्मार्ट और तेज़ काम करने में मदद करने के लिए ईडीए में उपयोग किए जा रहे एआई के विभिन्न स्तरों को कैसे देखते हैं।

सेल, मेमोरी और एनालॉग आईपी लाइब्रेरी सहित कस्टम डिज़ाइन के लिए स्पाइस सिमुलेशन को कई प्रक्रिया, वोल्टेज और तापमान (पीवीटी) संयोजनों के साथ-साथ लक्ष्य उपज के लिए पूरी तरह से सत्यापित करने के लिए स्थानीय भिन्नता की आवश्यकता होती है, जैसे कि 3, 4, 5, 6 सिग्मा , या उच्चतर। इसके अलावा, तर्क संश्लेषण और स्थैतिक समय विश्लेषण उपकरणों द्वारा उपयोग किए जाने वाले समय मॉडल को भी .lib मॉडलिंग और सत्यापन के लिए कई SPICE सिमुलेशन की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से .libs के लिबर्टी वेरिएशन फॉर्मेट (LVF) अनुभागों में शामिल सांख्यिकीय भिन्नता के साथ। इन कार्यों के लिए लाखों या अरबों SPICE सिमुलेशन की आवश्यकता होती है, और इन्हें पूरा होने में कई सप्ताह लग सकते हैं।

सॉलिडो तकनीक एक अनुकूली एआई दृष्टिकोण का उपयोग करती है जो प्रारंभिक परिणाम प्राप्त करने के लिए स्पाइस सिमुलेशन का उपयोग करती है, नमूना बिंदुओं का चयन करती है, अधिक टेल-एंड बिंदुओं का अनुकरण करती है, फिर स्वयं-सत्यापन करती है और आवश्यकतानुसार अनुकूलन करती है, जिसके परिणाम एक अंश में ब्रूट-फोर्स मोंटे कार्लो विधियों से मेल खाते हैं। समय।

एआई का उपयोग करने वाले किसी भी ईडीए उपकरण को भरोसेमंद होने के लिए मानदंडों को पूरा करना होगा, जैसे कि क्या इसे सत्यापित किया जा सकता है, क्या यह संदर्भ की तुलना में सटीक है, क्या यह सामान्य रूप से मेरे सभी डिज़ाइनों पर काम करेगा, क्या यह मेरा समय और प्रयास बचाने के लिए पर्याप्त मजबूत है, और क्या इसका उपयोग किसी इंजीनियरिंग टीम द्वारा किया जा सकता है? आप AI सुविधाओं के साथ अपने EDA टूल के परिपक्वता स्तर के बारे में भी सोच सकते हैं।

स्तर 0 - कोई एआई दृष्टिकोण नहीं, क्रूर-बल मोंटे कार्लो के साथ स्पाइस।
स्तर 1 - आंशिक रूप से विश्वसनीय एआई, जहां यह कुछ कोशिकाओं पर काम करता है, लेकिन सभी पर नहीं।
स्तर 2 - स्व-सत्यापन और स्वीकार्य सटीकता के साथ आंशिक रूप से विश्वसनीय एआई।
स्तर 3 - अनुकूली, सटीकता-जागरूक एआई, जहां कम सटीकता वाले परिणामों को अधिक डेटा संग्रह के माध्यम से उच्च सटीकता वाले परिणामों से बदल दिया जाता है, जिससे मॉडल में स्वचालित रूप से सुधार होता है।
स्तर 4 - पूर्ण उत्पादन एआई जो सभी कोशिकाओं, सभी कोने के मामलों के लिए हर समय काम करता है।

एआई परिपक्वता के स्तर 3 के लिए यहां एक ईडीए टूल दृष्टिकोण दिया गया है:

यह स्वचालित पद्धति बहुत तेज़ी से सटीक परिणाम देती है, फिर भी इसमें मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है। एआई के स्तर 1 तक पहुँचने में कई दिन लगते हैं, स्तर 2 तक पहुँचने में महीनों लगेंगे, स्तर 3 को वर्षों की आवश्यकता होती है, और स्तर 4 को प्राप्त करने के लिए दशकों के डेवलपर वर्षों की आवश्यकता होगी।

सॉलिडो डिज़ाइन पर्यावरण इसमें उच्च-सिग्मा सत्यापन के लिए एक सुविधा है, जहां AI परिमाण के क्रम से SPICE को गति देता है, फिर भी सटीकता पूर्ण SPICE है। ब्रूट-फोर्स तरीकों की तुलना में इंजीनियर बहुत कम समय में 6 सिग्मा सत्यापन परिणामों तक पहुंच सकते हैं। हाई-सिग्मा सत्यापनकर्ता दृष्टिकोण का उपयोग करने से सेल उदाहरण में जानवर-बल की तुलना में 4,000,000X तेज गति में सुधार हुआ। पुराने तरीकों से एक इंजीनियरिंग टीम उच्च सिग्मा सत्यापन पर भी विचार नहीं करेगी, क्योंकि रनटाइम बहुत धीमा होगा।

इसके अलावा, एडिटिव एआई सॉलिडो डिज़ाइन एनवायरनमेंट को एक रन से एआई मॉडल का पुन: उपयोग करने में सक्षम बनाता है ताकि बाद के रन को और तेज करने में मदद मिल सके, अतिरिक्त 100X तक वृद्धिशील सत्यापन कार्यों में तेजी आ सके।

एआई के साथ लिबर्टी (.lib) मॉडल बनाने और सत्यापित करने के लिए, एक इंजीनियर सॉलिडो जेनरेटर चलाएगा जो एंकर डेटा के रूप में मौजूदा पीवीटी कोनों का उपयोग करके नए पीवीटी कॉर्नर .libs का उत्पादन करता है, और सॉलिडो एनालिटिक्स .libs को पूरी तरह से मान्य करने के लिए, जिसमें आउटलेर्स और संभावित मुद्दों का पता लगाना शामिल है। .lib डेटा स्वचालित रूप से। ये दोनों टूल्स का हिस्सा हैं सोलिडो कैरेक्टराइजेशन सूट. यहां AI तकनीकें .lib उत्पादन और सत्यापन समय को हफ्तों से घटाकर केवल घंटों के रन टाइम तक सीमित कर देती हैं।

सॉलिडो टूल के साथ एआई तकनीकों के रोडमैप में सहायक एआई शामिल है, जहां जेनरेटिव एआई इंजीनियरों को डिजाइन अनुकूलन विकल्प ढूंढने और चुनने में मदद करेगा।

सारांश

सॉलिडो के पास हाई-सिग्मा सत्यापन और सेल लक्षण वर्णन के लिए सर्किट डिजाइनरों के लिए एआई तकनीकों को लागू करने का 15 साल का इतिहास है, जिससे उन्हें बहुत कम समय में सत्यापन परिणाम मिलते हैं। अपने ईडीए विक्रेताओं से पूछें कि उनके टूल में एआई विधियों को लागू करने में उनका अनुभव क्या है और यह देखने का प्रयास करें कि एआई परिपक्वता के किस स्तर की पेशकश की जा रही है। स्तर 3 या स्तर 4 एआई परिपक्वता तक पहुंचने के लिए दशकों के विकास प्रयास की आवश्यकता होती है।

पढ़ना 8 पेज का लेख सीमेंस ईडीए में।