Aplikacije za simulacijo vezij AI in SPICE - Semiwiki

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Ali lahko imenujete prodajalca EDA, ki je prvi uporabil AI pred 15 leti za načrtovalce vezij, ki uporabljajo simulatorje SPICE? Spomnim se tega prodajalca, bil je Solido, zdaj del Siemens EDA, pravkar sem prebral njihov dokument na 8 straneh o tem, kako gledajo na različne ravni umetne inteligence, ki se uporabljajo v EDA, da bi oblikovalcem IC pomagali delati pametneje in hitreje kot z uporabo ročnih metod.

Zasnove po meri, vključno s knjižnicami celic, pomnilnika in analognih IP, zahtevajo izvajanje simulacij SPICE v številnih kombinacijah procesa, napetosti in temperature (PVT) ter lokalne variacije, ki jih je treba v celoti preveriti za ciljni izkoristek, kot je 3, 4, 5, 6 sigma , ali višje. Poleg tega časovni modeli, ki jih uporabljajo orodja za logično sintezo in analizo statičnega časa, zahtevajo tudi številne simulacije SPICE za modeliranje in validacijo .lib, zlasti s statistično variacijo, vključeno v razdelke Liberty Variation Format (LVF) .libs. Te naloge potrebujejo milijone ali milijarde SPICE simulacij in lahko trajajo tedne.

Tehnologija Solido uporablja prilagodljiv pristop umetne inteligence, ki uporablja simulacije SPICE za pridobivanje začetnih rezultatov, izbere vzorčne točke, simulira več končnih točk, nato se samopreveri in po potrebi prilagodi, pri čemer se rezultati ujemajo z metodami Monte Carlo z grobo silo v delčku čas.

Vsako orodje EDA, ki uporablja umetno inteligenco, mora izpolnjevati merila, da mu lahko zaupamo, na primer, ali ga je mogoče preveriti, ali je natančno v primerjavi z referenco, ali bo na splošno delovalo pri vseh mojih načrtih, ali je dovolj močno, da mi prihrani čas in trud, in ali ga lahko uporablja inženirska ekipa. Razmislite lahko tudi o stopnji zrelosti vašega orodja EDA s funkcijami AI.

Raven 0 – brez pristopa z umetno inteligenco, SPICE s surovo silo Monte Carlo.
1. stopnja – delno zanesljiv AI, kjer deluje na nekaterih celicah, ne pa na vseh.
2. stopnja – delno zanesljiv AI, s samopreverjanjem in sprejemljivo natančnostjo.
Raven 3 – prilagodljiva umetna inteligenca, ki se zaveda natančnosti, kjer rezultate z nizko natančnostjo nadomestijo rezultati z večjo natančnostjo z več zbiranjem podatkov, ki samodejno izboljšujejo modele.
Raven 4 – popolna proizvodnja AI, ki deluje za vse celice, vse kotne primere, ves čas.

Tukaj je pristop orodja EDA za 3. stopnjo zrelosti umetne inteligence:

Ta avtomatizirana metodologija daje natančne rezultate zelo hitro, vendar ne zahteva ročnega posredovanja. Za dosego 1. stopnje umetne inteligence so potrebni dnevi, 2. raven bo trajalo mesece, 3. stopnja zahteva leta, 4. stopnja pa bo zahtevala desetletja razvojnih let.

Solido Design Environment ima funkcijo za visoko sigma preverjanje, kjer AI pospeši delovanje SPICE za red velikosti, vendar je natančnost popolna SPICE. Inženirji lahko dosežejo rezultate preverjanja 6 sigma v veliko krajšem času v primerjavi z metodami surove sile. Uporaba pristopa High-Sigma Verifier je pokazala izboljšanje hitrosti za 4,000,000-krat hitrejše kot brute-force v primeru celice. S starimi metodami inženirska ekipa sploh ne bi razmišljala o preverjanju visoke sigme, ker bi bili časi izvajanja prepočasni.

Poleg tega aditivna umetna inteligenca omogoča Solido Design Environment ponovno uporabo modelov umetne inteligence iz enega zagona za dodatno pospešitev naslednjih zagonov in pospešitev inkrementalnih nalog preverjanja do dodatnih 100-krat.

Za ustvarjanje in preverjanje modelov Liberty (.lib) z umetno inteligenco bi inženir zagnal Solido Generator, ki izdela nove PVT kotne .libs z uporabo obstoječih PVT kotov kot sidrnih podatkov, in Solido Analytics za popolno validacijo .libs, vključno z odkrivanjem odstopanj in morebitnih težav v .lib podatki samodejno. Obe orodji sta del Solido Characterization Suite. Tehnike umetne inteligence tukaj skrajšajo čas proizvodnje in preverjanja .lib s tednov na samo ure delovanja.

Načrt za tehnike umetne inteligence z orodji Solido vključuje podporno umetno inteligenco, kjer bo generativna umetna inteligenca pomagala inženirjem pri iskanju in izbiri možnosti optimizacije oblikovanja.

Povzetek

Solido ima 15-letno zgodovino uporabe tehnik umetne inteligence pri oblikovalcih vezij za preverjanje visoke sigme in karakterizacijo celic, kar jim daje rezultate preverjanja v veliko krajših časih delovanja. Vprašajte svoje prodajalce EDA, kakšne so njihove izkušnje z uporabo metod umetne inteligence v njihovih orodjih, in poskusite ugotoviti, kakšna raven zrelosti umetne inteligence je na voljo. Doseganje stopnje zrelosti umetne inteligence 3 ali 4 zahteva desetletja razvojnih prizadevanj.

Preberite Članek na 8 straneh pri Siemens EDA.