AI 和 SPICE 电路仿真应用 - Semiwiki

由柏拉图重新发布

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您能说出 15 年前开始为使用 SPICE 模拟器的电路设计人员首次使用 AI 的 EDA 供应商吗？我记得那个供应商是 Solido，现在是西门子EDA，我刚刚阅读了他们的 8 页论文，了解他们如何看待 EDA 中使用的各个级别的 AI，以帮助 IC 设计人员比使用手动方法更智能、更快速地工作。

包括单元、存储器和模拟 IP 库在内的定制设计需要在许多工艺、电压和温度 (PVT) 组合以及局部变化上运行 SPICE 仿真，以全面验证目标良率，例如 3、4、5、6 西格玛，或更高。此外，逻辑综合和静态时序分析工具使用的时序模型还需要许多 SPICE 仿真来进行 .lib 建模和验证，尤其是 .libs 的 Liberty Variation Format (LVF) 部分中包含的统计变化。这些任务需要数百万或数十亿次 SPICE 模拟，并且可能需要数周才能完成。

Solido 技术采用自适应 AI 方法，该方法使用 SPICE 模拟来获取初始结果，选择样本点，模拟更多尾端点，然后根据需要进行自我验证和调整，结果与暴力蒙特卡罗方法相匹配，只需一小部分时间。

任何使用人工智能的 EDA 工具都必须满足值得信赖的标准，例如它是否可以被验证、与参考相比是否准确、它是否普遍适用于我的所有设计、它是否足够强大以节省我的时间和精力，以及它可以被工程团队使用吗？您还可以考虑具有 AI 功能的 EDA 工具的成熟度水平。

0 级——无人工智能方法，SPICE 与暴力蒙特卡罗。
1 级——部分可靠的人工智能，它适用于某些细胞，但不是全部。
2 级——部分可靠的人工智能，具有自我验证和可接受的准确性。
第 3 级——自适应、准确度感知人工智能，通过更多数据收集，自动改进模型，将低准确度结果替换为较高准确度结果。
4 级——全生产型人工智能，始终适用于所有单元、所有极端情况。

以下是 AI 成熟度 3 级的 EDA 工具方法：

这种自动化方法可以非常快速地产生准确的结果，但不需要人工干预。达到人工智能的 1 级需要几天的时间，2 级需要几个月的时间，3 级需要几年的时间，而 4 级则需要数十年的开发时间才能达到。

Solido 设计环境具有高 sigma 验证功能，其中 AI 将 SPICE 运行速度加快一个数量级，但精度却是完整的 SPICE。与蛮力方法相比，工程师可以在更短的时间内达到 6 sigma 验证结果。在单元示例中，使用 High-Sigma Verifier 方法显示速度比暴力破解快 4,000,000 倍。使用旧方法，工程团队甚至不会考虑高西格玛验证，因为运行时间太慢。

此外，附加 AI 使 Solido 设计环境能够重复使用一次运行中的 AI 模型，以帮助进一步加快后续运行速度，将增量验证任务的速度提高多达 100 倍。

要使用 AI 创建和验证 Liberty (.lib) 模型，工程师将运行 Solido Generator，该生成器使用现有 PVT 角作为锚定数据生成新的 PVT 角 .lib，并运行 Solido Analytics 来全面验证 .lib，包括检测异常值和潜在问题。自动.lib数据。这两个工具都是 Solido 表征套件。这里的 AI 技术将 .lib 生成和验证时间从几周缩短到仅几个小时的运行时间。

Solido 工具的人工智能技术路线图包括辅助人工智能，其中生成式人工智能将帮助工程师找到并选择设计优化选项。

总结

Solido 在将人工智能技术应用于电路设计人员进行高西格玛验证和单元表征方面拥有 15 年的历史，从而在更短的运行时间内为他们提供验证结果。询问您的 EDA 供应商在将 AI 方法应用于其工具方面的经验，并尝试了解所提供的 AI 成熟度水平。达到 3 级或 4 级人工智能成熟度需要数十年的开发努力。

阅读 8页文章在西门子 EDA。