【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子设计自动化领域，尤其涉及一种逻辑宽电压时序单元统计时序库快速表征方法。
技术介绍
1、在半导体制造过程中会引入的偏差称为工艺偏差。在性能计算中，工艺参数通常被视为百分比变化。工艺参数波动主要有杂质浓度密度、氧化物厚度和扩散深度等。在芯片制造过程中，每个晶圆上大约有100个裸片，不仅不同批次的芯片电性能可能会非常不同，同一批次的芯片也有细微的差异，即使是在同一个芯片中的工艺参数都有变化。而工艺参数的变化常会导致晶体管参数的变化，进而影响传播延时。比如当晶体管的阈值电压发生变化时，不同的晶体管的延时大小不同。
2、查找表型时序分析方法一直是eda工具的核心，随着工艺节点的缩小，为了能更准确计算得到统计延时，一系列方法依次被提出：ocv(片上波动)，aocv(先进片上波动)，pocv(参数片上波动)，和lvf(liberty variation format库波动格式)。
3、上述方法都是基于库，即离散的pvt(process voltage temperature)和由输入传输时间和输出负载构成的查找表。p(process)指的是芯片制造工艺中的工艺偏差，不同晶体管或晶片或不同批次之间，nmos或pmos的驱动能力都会发生变化。v(voltage)指的是芯片的供电电压，电压越大，晶体管电流越大，芯片速度越快。t(temperature)指的是芯片的工作温度，温度对芯片性能的影响比较复杂，存在多种情况。
4、基于离散的pvt的优点在于可以提前进行单元预表征，且精度较高，但是缺点是在
技术实现思路
1、为了解决现有技术中建立高精度的单元库所花费的时间成本较高的技术问题，本专利技术提出了一种逻辑单元统计时序库快速表征方法。
2、本专利技术提出的逻辑单元统计时序库快速表征方法，包括：
3、步骤101，设定逻辑单元的类型以及工作环境；
4、步骤102，针对所设定的逻辑单元，通过灵敏度分析筛选所需范围的输入转换时间和负载电容的关键局部波动量集合；
5、步骤103，进行n次蒙特卡洛仿真得到n组关键局部波动量集合的随机波动值以及目标样本值，利用低秩张量近似方法建立关键局部波动量与目标样本的映射关系函数；
6、步骤104，基于关键局部波动量服从的分布情况生成m组关键局部波动量的随机集合，将所述随机集合代入映射关系函数中，得到目标样本集合，通过目标样本集合计算样本统计值。
7、进一步，设定所述逻辑单元的类型包括设定逻辑单元的功能和驱动强度。
8、进一步，设定所述逻辑单元的工作环境包括设定逻辑单元的电压、温度、工艺角、时序弧和工作条件。
9、进一步，所述工作条件包括逻辑单元延时的工作条件，其由e种输入转换时间和负载电容的组合构成；和/或逻辑单元的时序约束的工作条件，其由e种不同端口间的输入转换时间的组合构成，e≥1。
10、进一步，所述步骤102包括：
11、步骤201，对于设定的逻辑单元的类型，选取e'种工作条件进行灵敏度分析，1≤e'≤e；
12、步骤202，令所述逻辑单元的所有晶体管的所有局部波动量均为0，调用晶体管级仿真工具，在所选取的e'种工作条件的各个工作条件下分别进行仿真，得到各工作条件下对应的第一延时值；
13、步骤203，遍历各局部波动量；
14、步骤204，令当前遍历的局部波动量的值为a，a≥1，且其他局部波动量为0，在所选取的e'种工作条件的各个工作条件下分别进行仿真，得到各工作条件下对应的第二延时值；返回至步骤203遍历下一个局部波动量，直至所述逻辑单元的所有晶体管的所有局部波动量均被遍历到；
15、步骤205，采用公式|(第二延时值-第一延时值)/第一延时值|计算得到各第二延时值对应的延时偏差；
16、步骤206，将每种工作条件下的所有延时偏差按照大小排序，并选取出每种工作条件下最大的t个延时偏差对应的局部波动量，组成每种工作条件下关键局部波动量集合；
17、步骤207，将e'种工作条件的关键局部波动量集合取并集，得到适用于e种工作条件的d维关键局部波动量集合。
18、进一步，所述步骤103包括：
19、步骤301，对于设定得逻辑单元的类型和工作环境，通过晶体管级仿真工具在e种工作条件下分别进行n次蒙特卡洛仿真，得到对应的局部波动量的随机波动值以及单元时序量的值；
20、步骤302，将各逻辑单元的每个关键局部波动量的每个随机波动值分别代入p阶的赫米特向量的每阶多项式，得到维度为n×d×p的三维数据a，作为训练的输入数据xtrain；对应的n个单元时序量yh的值构成的向量b，作为训练的目标样本值ytrain；
21、步骤303、对于第r个秩，lr为1时，v＝1，固定第v个关键局部波动量的多项式系数，通过将三维空间a中的所有元素1≤h≤n，1≤w≤d，且w≠v，1≤k≤p，为局部波动量的值，经过式得到n×p矩阵c，通过求解得到向量
22、第r个秩的第lr次训练时第v个关键局部波动量的第k阶赫米特向量系数为
23、三维空间a中的坐标为(h,w,k)的元素表示为
24、三维空间a中的坐标为(h,v,k)的元素表示为
25、为第r个秩的第lr次训练时第v个关键局部波动量的所有阶赫米特向量系数构成长度为p的向量；
26、1≤r≤r，1≤lr≤l，1≤v≤d，1≤k≤p，1≤h≤n；
27、步骤304，判断是否满足r递增的条件，若满足，则r递增，此时为并返回步骤303，直至r＝r；若不满足r递增的条件，则继续遍历下一个关键局部波动量，同时对lr进行递增操作，对v进行递增操作，并返回步骤303，当v＝d且未满足使得r递增的条件时，令v＝1，再返回步骤303，直至满足r递增操作条件；
28、步骤305、记向量{b1,b2,…br}为g，通过求解得到系数向量g，得到局部波动量的值到yh的映射关系
29、进一步，当满足误差|ρlr-ρlr-1|/ρlr-1＜λ或者训练次数l>l条件时，r进行递增操作，其中为向量b与向量的均方根误差。
30、本专利技术在初期建立样本阶段时将不同驱动强度、不同电压、不同温度、不同工艺角下的不同类型的逻辑单元的不同时序弧等因素均进行了考虑，然后通过本专利技术的灵敏度分析筛选所需范围的输入转换时间和负载电容的关键局部波动量集合，从而减少数据量，并减少仿真次数，在大幅降低仿真开销的情况下保证建库精度。本专利技术优选输入转换时间负载电容的索引组合，以该索引组合下的时序统计值作为参考，提高同等仿真开销下的其他索引组合下时序统计值预测精度。
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1.一种逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，设定所述逻辑单元的类型包括设定逻辑单元的功能和驱动强度。
3.如权利要求1所述的逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，设定所述逻辑单元的工作环境包括设定逻辑单元的电压、温度、工艺角、时序弧和工作条件。
4.如权利要求3所述的逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，所述工作条件包括逻辑单元延时的工作条件，其由E种输入转换时间和负载电容的组合构成；和/或逻辑单元的时序约束的工作条件，其由E种不同端口间的输入转换时间的组合构成，E≥1。
5.如权利要求4所述的逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，所述步骤102包括：
6.如权利要求5所述的逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，所述步骤103包括：
7.如权利要求6所述的逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，当满足误差|ρlr-ρlr-1|/ρlr-1＜λ或者训练次数l>L条件时，r进行递增操作，其中为向量B
...【技术特征摘要】
1.一种逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，设定所述逻辑单元的类型包括设定逻辑单元的功能和驱动强度。
3.如权利要求1所述的逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，设定所述逻辑单元的工作环境包括设定逻辑单元的电压、温度、工艺角、时序弧和工作条件。
4.如权利要求3所述的逻辑单元统计时序库快速表征方法，其特征在于，所述工作条件包括逻辑单元延时的工作条件，其由e种输入转换时间和负载电容的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王禹，张涛，崔紫银，曹鹏，白耿，
申请(专利权)人：深圳国微福芯技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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