Yapay Zeka ve SPICE Devre Simülasyon Uygulamaları - Semiwiki

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

15 yıl önce SPICE simülatörlerini kullanan devre tasarımcıları için yapay zekayı ilk kez kullanan EDA satıcısının adını verebilir misiniz? O satıcıyı hatırlayabiliyorum, o Solido'ydu, şimdi onun bir parçası Siemens EDAve IC tasarımcılarının manuel yöntemler kullanmaktan daha akıllı ve daha hızlı çalışmasına yardımcı olmak için EDA'da kullanılan çeşitli yapay zeka düzeylerine nasıl baktıklarını anlatan 8 sayfalık makalelerini okudum.

Hücre, bellek ve analog IP kitaplıklarını içeren özel tasarımlar, SPICE simülasyonlarının birçok Proses, Gerilim ve Sıcaklık (PVT) kombinasyonunda çalıştırılmasını ve ayrıca 3, 4, 5, 6 sigma gibi hedef verime göre yerel varyasyonun tamamen doğrulanmasını gerektirir. , veya daha yüksek. Ek olarak, mantık sentezi ve statik zamanlama analizi araçları tarafından kullanılan zamanlama modelleri, özellikle .libs'in Liberty Variation Format (LVF) bölümlerinde yer alan istatistiksel varyasyonlarla birlikte, .lib modelleme ve doğrulama için birçok SPICE simülasyonu gerektirir. Bu görevler milyonlarca veya milyarlarca SPICE simülasyonuna ihtiyaç duyar ve tamamlanması haftalar sürebilir.

Solido teknolojisi, ilk sonuçları elde etmek için SPICE simülasyonlarını kullanan, örnek noktaları seçen, daha fazla uç noktayı simüle eden, daha sonra kendi kendini doğrulayan ve gerektiğinde uyarlayan uyarlanabilir bir yapay zeka yaklaşımı kullanır ve sonuçlar çok kısa bir sürede kaba kuvvet Monte Carlo yöntemleriyle eşleşir. zaman.

Yapay zeka kullanan herhangi bir EDA aracının güvenilebilmesi için bir kriteri karşılaması gerekir; örneğin doğrulanabilir mi, bir referansla karşılaştırıldığında doğru mu, genel olarak tüm tasarımlarımda çalışacak mı, zamandan ve emekten tasarruf etmemi sağlayacak kadar güçlü mü ve bir mühendislik ekibi tarafından kullanılabilir mi? Yapay zeka özelliklerine sahip EDA aracınızın olgunluk düzeyini de düşünebilirsiniz.

Seviye 0 – Yapay Zeka yaklaşımı yok, kaba kuvvet Monte Carlo ile SPICE.
Seviye 1 – kısmen güvenilir yapay zeka, bazı hücrelerde çalışıyor ancak hepsinde çalışmıyor.
Seviye 2 – kendi kendini doğrulama ve kabul edilebilir doğrulukla kısmen güvenilir yapay zeka.
Seviye 3 – düşük doğruluklu sonuçların daha fazla veri toplama yoluyla daha yüksek doğruluklu sonuçlarla değiştirildiği ve modelleri otomatik olarak iyileştiren uyarlanabilir, doğruluğun farkında olan yapay zeka.
Seviye 4 – tüm hücrelerde, tüm köşe durumlarında her zaman çalışan tam üretim yapay zekası.

İşte Yapay Zeka olgunluğunun 3. Seviyesi için bir EDA aracı yaklaşımı:

Bu otomatik metodoloji, doğru sonuçları çok hızlı bir şekilde üretir, ancak manuel müdahale gerektirmez. Yapay zekanın 1. seviyesine ulaşmak günler alır, 2. seviyeye ulaşmak aylar alır, 3. seviyeye ulaşmak yıllar gerektirir ve 4. seviyeye ulaşmak ise onlarca geliştirici yılı gerektirir.

Solido Tasarım Ortamı AI'nın SPICE çalışmalarını büyük ölçüde hızlandırdığı, ancak doğruluğun tam SPICE olduğu yüksek sigma doğrulama özelliğine sahiptir. Mühendisler, kaba kuvvet yöntemlerine kıyasla 6 sigma doğrulama sonuçlarına çok daha kısa sürede ulaşabilirler. Yüksek Sigma Doğrulayıcı yaklaşımının kullanılması, bir hücre örneğinde kaba kuvvete göre 4,000,000 kat daha hızlı bir hız artışı gösterdi. Eski yöntemlerle bir mühendislik ekibi yüksek sigma doğrulamasını dikkate bile almazdı çünkü çalışma süreleri çok yavaş olurdu.

Ayrıca, katkısal yapay zeka, Solido Design Environment'ın sonraki çalıştırmaları daha da hızlandırmaya yardımcı olmak için bir çalıştırmadaki yapay zeka modellerini yeniden kullanmasına olanak tanır ve artımlı doğrulama görevlerini ek 100 kata kadar hızlandırır.

Yapay zeka ile Liberty (.lib) modelleri oluşturmak ve doğrulamak için bir mühendis, mevcut PVT köşelerini bağlantı verileri olarak kullanarak yeni PVT köşe .lib'leri üreten Solido Generator'ı ve .lib'leri tam olarak doğrulamak için Solido Analytics'i çalıştırır; buna aykırı değerlerin ve olası sorunların tespit edilmesi de dahildir. .lib verileri otomatik olarak. Bu araçların her ikisi de Solido Karakterizasyon Paketi. Buradaki yapay zeka teknikleri, .lib üretim ve doğrulama süresini haftalardan yalnızca birkaç saatlik çalışma süresine indirir.

Solido araçlarıyla yapay zeka tekniklerine yönelik yol haritası, üretken yapay zekanın mühendislerin tasarım optimizasyon seçeneklerini bulmasına ve seçmesine yardımcı olacağı Yardımcı Yapay Zeka'yı içeriyor.

Özet

Solido, yüksek sigma doğrulaması ve hücre karakterizasyonu için devre tasarımcılarına AI tekniklerini uygulama konusunda 15 yıllık bir geçmişe sahiptir ve onlara çok daha kısa çalışma sürelerinde doğrulama sonuçları verir. EDA satıcılarınıza yapay zeka yöntemlerini araçlarına uygulama konusundaki deneyimlerinin ne olduğunu sorun ve hangi düzeyde yapay zeka olgunluğunun sunulduğunu görmeye çalışın. Seviye 3 veya seviye 4 yapay zeka olgunluğuna ulaşmak, onlarca yıllık geliştirme çabası gerektirir.

Oku 8 sayfa makale Siemens EDA'da.