本发明专利技术涉及模拟集成电路技术领域，尤其涉及一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法。步骤如下：在初始摆置部分，以简单规律的方式将电容一一摆放至对称的位置并符合预定的顺序；基于平行基因AI算法将摆置流程优化为复制、交配、突变、计算和搬移。本发明专利技术提供的一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法，通过布局方法的改进，能够符合求取最佳电容布局结果的相关条件再加上相对应的改良式基因操作，最后再辅以现代社会广泛普遍的多核心系统，让程序架构、平行处理及多核心系统等效能因子能融为一个整体，让整个运算效能可以倍数来成长。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模拟集成电路，尤其涉及一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法。
技术介绍
1、在现今常见的模拟集成电路中，如模拟/数位转换器及切换式电容电路，效能的关键枢纽，常常在于其电路中电容数组的电容比例精确度，而如何实现其精确的电容比例在目前仍是一项很重要的议题。在模拟集成电路制造过程中，常常会发生主要两类的不匹配现象：系统性不匹配和随机性不匹配。系统性不匹配形成的主要原因，常见为不对称的组件摆放方式，造成氧化层厚度的变动，进而影响到了制程梯度，产生了梯度误差。而随机性不匹配常常是因模拟电路在制造过程中，自然界中相关的随机变动，影响到了多项制程参数而造成了随机性不匹配，而不匹配的现象也影响到了电路效能及稳定性。
2、目前已有许多相关的研究在试图找出如何同时解决两者不匹配的状况，并获得最佳的电容布局，但过半方法都得牺牲许多运算时间来换得更好的结果。
3、为此，我们设计一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法，用于对上述技术问题提供另一种技术方案。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法，用于解决上述
技术介绍
中提出的技术问题。
2、为了解决上述的技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法，步骤如下：
4、在初始摆置部分，以简单规律的方式将电容一一摆放至对称的位置并符合预定的顺序；
>5、基于平行基因ai算法将摆置流程优化为复制、交配、突变、计算和搬移。6、作为本专利技术提供的所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法的一种优选实施方式，在初始摆置部分，以简单规律的方式将电容一一摆放至对称的位置并符合预定的顺序，还包括透过条件式数据复制、切割、重组加上随机抽换来形成平行处理核心各自的初始摆置。
7、作为本专利技术提供的所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法的一种优选实施方式，在初始摆置部分时，以common-centroid的样式设计成对称的摆置，并以赋予权重的方式，让每个格子依其至中心距离的远近顺序来搭配电容比例进行单位电容摆放作业。
8、作为本专利技术提供的所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法的一种优选实施方式，所有的电容组在奇数优先放置的状况下，余下的各电容组的单位电容皆为偶数，由电容比例小至大的顺序，将电容组的所有单位电容配对并放置完毕后再轮到下个电容比例较大的电容组进行配对并放置。
9、作为本专利技术提供的所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法的一种优选实施方式，将电容中c1及c4在配对程序后定义为cunit，若以共质心方式对称摆放，两电容组间m的最大值，计算公式如下：
10、
11、其中，m为电容间距，α为线性氧化梯度，θ为梯度角，sy表示y轴上单位电容的间隙距离；sx为x轴上单位电容的间隙距离，w表示单位电容的长或宽；t1～t4为c1～c4的氧化层厚度；
12、在中心区域的单一电容组的m最大值会预先被求出并作为起始条件，判断该电容数组的中心区域采用的摆置方式。
13、作为本专利技术提供的所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法的一种优选实施方式，先复制初始摆置至各个运算核心；
14、将各运算核心内的摆置矩阵依四等分作切割；
15、将4x4的矩阵切割四等分后，对下半部分均匀分给两个一半的运算核心，让运算核心再依条件式基因操作及随机的分散机制来创造出自己独特的quarter part；
16、然后重新复制、排列、组合成属于自己运算单元的全新起始摆置，每个核心在此阶段仅需处理总量1/4的单位电容。
17、作为本专利技术提供的所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法的一种优选实施方式，由于少数派电容组的随机分配会造成质量参数上很大的波动，故根据空间系数ρcst及系统性不匹配参数的公式设定少数派电容组的定义，定义如下：
18、低于10％的电容组且其单位电容数大于3，
19、若设定后没有少数派电容组的存在的话，则略过；
20、所述空间系数ρcst表达式如下：
21、
22、系统性不匹配参数，表达式如下：
23、
24、其中，var为变量化，cov为协方差；ρcst为任两电容组的空间相关系数的计算方式，ρ及scsa为其中一电容组的单位电容数及空间相关系数，q及2sctb为另一电容组的单位电容数及空间相关系数，sstd为两电容组之间的空间相关系数；电容组cs为原先的单位电容，电容组ct为另一摆放的单位电容。
25、作为本专利技术提供的所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法的一种优选实施方式，所述平行基因ai算法的交配为：
26、将两两成对的单位电容对作条件式的调换，原则如下：
27、a.少数派电容组中，除使用矩形分散的电容组之外，不参与交配流程；
28、b.调换随机选中的两个目标单位电容对，让所属电容组能依其对矩阵核心距离的rms值与参考圈半径的差距来进行接近；
29、c.调换后若空间相关系数变小，则忽略此次交换。
30、作为本专利技术提供的所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法的一种优选实施方式，原则b会在维持原则a的基础上实施，同时大电容组的rms值需大于小电容组的rms值。
31、可以毫无疑义的看出，通过本申请的上述的技术方案，必然可以解决本申请要解决的技术问题。
32、同时，通过以上技术方案，本专利技术至少具备以下有益效果：
33、本专利技术提供的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法，通过布局方法的改进，能够符合求取最佳电容布局结果的相关条件再加上相对应的改良式基因操作，最后再辅以现代社会广泛普遍的多核心系统，让程序架构、平行处理及多核心系统等效能因子能融为一个整体，让整个运算效能可以倍数来成长；进而能够在更短的时间内产生出质量参数接近或更好的电容布局，在电容智能布局的耗时问题解决上又大大的迈出了一步。
本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，在初始摆置部分，将电容一一摆放至对称的位置并符合预定的顺序，还包括透过条件式数据复制、切割、重组加上随机抽换来形成平行处理核心各自的初始摆置。
3.根据权利要求1所述的一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，在初始摆置部分时，以Common-Centroid的样式设计成对称的摆置，并以赋予权重的方式，让每个格子依其至中心距离的远近顺序来搭配电容比例进行单位电容摆放作业。
4.根据权利要求2所述的一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，所有的电容组在奇数优先放置的状况下，余下的各电容组的单位电容皆为偶数，由电容比例小至大的顺序，将电容组的所有单位电容配对并放置完毕后再轮到下个电容比例较大的电容组进行配对并放置。
5.根据权利要求1所述的一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，将电容中C1及C4在配对程序后定义为Cunit，若以共质心方式对称摆放，两电容组间M的最大值，计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，先复制初始摆置至各个运算核心；
7.根据权利要求6所述的一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，由于少数派电容组的随机分配会造成质量参数上很大的波动，故根据空间系数ρcst及系统性不匹配参数的公式设定少数派电容组的定义，定义如下：
8.根据权利要求7所述的一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，所述平行基因AI算法的交配为：
9.根据权利要求8所述的一种基于平行化基因AI算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，原则B会在维持原则A的基础上实施，同时大电容组的RMS值需大于小电容组的RMS值。
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【技术特征摘要】
1.一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，在初始摆置部分，将电容一一摆放至对称的位置并符合预定的顺序，还包括透过条件式数据复制、切割、重组加上随机抽换来形成平行处理核心各自的初始摆置。
3.根据权利要求1所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，在初始摆置部分时，以common-centroid的样式设计成对称的摆置，并以赋予权重的方式，让每个格子依其至中心距离的远近顺序来搭配电容比例进行单位电容摆放作业。
4.根据权利要求2所述的一种基于平行化基因ai算法的集成电路电容布局方法，其特征在于，所有的电容组在奇数优先放置的状况下，余下的各电容组的单位电容皆为偶数，由电容比例小至大的顺序，将电容组的所有单位电容配对并放置完毕后再轮到下个电容比例较大的电容组进行配对并放置。
【专利技术属性】
技术研发人员：连振宇，黄昭仁，
申请(专利权)人：宁波齐芯半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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