AI And SPICE Circuit Simulation Applications - Semiwiki

Publisert av Platon

Følgere: 0

Kan du nevne EDA-leverandøren som først brukte AI for 15 år siden for kretsdesignere som bruker SPICE-simulatorer? Jeg kan huske den leverandøren, det var Solido, nå en del av Siemens EDA, og jeg leste nettopp deres 8-siders papir om hvordan de ser på de ulike nivåene av AI som brukes i EDA for å hjelpe IC-designere til å jobbe smartere og raskere enn å bruke manuelle metoder.

Egendefinerte design, inkludert celle-, minne- og analoge IP-biblioteker, krever at SPICE-simuleringer kjøres på tvers av mange prosess-, spennings- og temperaturkombinasjoner (PVT) samt lokal variasjon for å være fullstendig verifisert for målutbytte, for eksempel 3, 4, 5, 6 sigma , eller høyere. I tillegg krever timingmodeller brukt av logikksyntese og statiske timinganalyseverktøy også mange SPICE-simuleringer for .lib-modellering og validering, spesielt med statistisk variasjon inkludert i Liberty Variation Format (LVF)-seksjoner av .libs. Disse oppgavene trenger millioner eller milliarder av SPICE-simuleringer, og kan ta uker å fullføre.

Solido-teknologien bruker en adaptiv AI-tilnærming som bruker SPICE-simuleringer for å få første resultater, velger prøvepunkter, simulerer flere endepunkter, og deretter selvverifiserer og tilpasser seg etter behov, med resultater som matcher brute-force Monte Carlo-metoder i en brøkdel av tid.

Ethvert EDA-verktøy som bruker AI må oppfylle et kriterium for å stole på, som kan det verifiseres, er det nøyaktig sammenlignet med en referanse, vil det fungere generelt på alle designene mine, er det sterkt nok til å spare meg for tid og krefter, og kan den brukes av et ingeniørteam. Du kan også tenke på modenhetsnivået til EDA-verktøyet ditt med AI-funksjoner.

Nivå 0 – ingen AI-tilnærming, SPICE med brute-force Monte Carlo.
Nivå 1 – delvis pålitelig AI, der den fungerer på noen celler, men ikke alle.
Nivå 2 – delvis pålitelig AI, med selvverifisering og akseptabel nøyaktighet.
Nivå 3 – adaptiv, nøyaktighetsbevisst AI, der resultater med lav nøyaktighet erstattes av resultater med høyere nøyaktighet gjennom mer datainnsamling, og forbedrer modeller automatisk.
Nivå 4 – full produksjon AI som fungerer for alle celler, alle hjørnebokser, hele tiden.

Her er en EDA-verktøytilnærming for nivå 3 av AI-modenhet:

Denne automatiserte metodikken gir nøyaktige resultater veldig raskt, men krever ikke manuell intervensjon. Å nå nivå 1 av AI tar dager, nivå 2 vil ta måneder, nivå 3 krever år, og nivå 4 vil kreve flere tiår med utviklerår å oppnå.

Solido Designmiljø har en funksjon for høysigma-verifisering, der AI øker hastigheten på SPICE-kjøringer med en størrelsesorden, men nøyaktigheten er full SPICE. Ingeniører kan nå 6 sigma-verifiseringsresultater på mye mindre tid sammenlignet med brute-force-metoder. Bruk av High-Sigma Verifier-tilnærmingen viste en hastighetsforbedring på 4,000,000 XNUMX XNUMX ganger raskere enn brute-force i et celleeksempel. Med gamle metoder ville et ingeniørteam ikke engang vurdere høy sigma-verifisering, fordi kjøretidene ville være for trege.

Videre gjør additiv AI det mulig for Solido Design Environment å gjenbruke AI-modeller fra én kjøring for å hjelpe til med å øke hastigheten på påfølgende kjøringer, og akselerere inkrementelle verifiseringsoppgaver med opptil 100X ekstra.

For å lage og verifisere Liberty (.lib)-modeller med AI, ville en ingeniør kjøre Solido Generator som produserer nye PVT-hjørne-.libs ved å bruke eksisterende PVT-hjørner som ankerdata, og Solido Analytics for å fullstendig validere .libs, inkludert å oppdage uteliggere og potensielle problemer i .lib-data automatisk. Begge disse verktøyene er en del av Solido Characterization Suite. AI-teknikkene her reduserer produksjons- og valideringstiden for .lib fra uker til bare timers kjøretid.

Veikartet for AI-teknikker med Solido-verktøy inkluderer Assistive AI, der generativ AI vil hjelpe ingeniører med å finne og velge designoptimaliseringsalternativer.

Oppsummering

Solido har en 15 års historie med å bruke AI-teknikker til kretsdesignere for høysigma-verifisering og cellekarakterisering, noe som gir dem verifiseringsresultater i mye kortere driftstider. Spør EDA-leverandørene deres hva deres erfaring er med å bruke AI-metoder på verktøyene deres, og prøv å se hvilket nivå av AI-modenhet som tilbys. Å nå nivå 3 eller nivå 4 AI-modenhet krever tiår med utviklingsinnsats.

Les 8 siders artikkel hos Siemens EDA.