【摘 要】
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近些年,随着集成电路产业的不断发展以及低功耗的迫切需求,缩小工艺尺寸以及降低工作电压成为实现需求的有效手段,但由此使得在标准单元库中引入了大量的时序余量,造成单元性能的恶化,虽然统计静态时序分析方法可以减少时序余量,但依旧面临诸多挑战,主要是在低电压应用场景下,由于延迟非高斯性愈发明显,现有模型无法精确表征非高斯性,导致模型精度下降,当应用于电路时,路径延迟误差加剧,时序分析结果可信度下降。本文旨
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近些年,随着集成电路产业的不断发展以及低功耗的迫切需求,缩小工艺尺寸以及降低工作电压成为实现需求的有效手段,但由此使得在标准单元库中引入了大量的时序余量,造成单元性能的恶化,虽然统计静态时序分析方法可以减少时序余量,但依旧面临诸多挑战,主要是在低电压应用场景下,由于延迟非高斯性愈发明显,现有模型无法精确表征非高斯性,导致模型精度下降,当应用于电路时,路径延迟误差加剧,时序分析结果可信度下降。本文旨在建立高精度的低电压单元延迟统计模型,考虑到单元延迟在低电压近阈值附近呈现出对数正态分布特性,所以建模前对单元延迟进行对数操作,并将单元延迟分为延迟均值与延迟波动,分别进行建模。延迟均值主要受外部工作条件参数影响,延迟波动则主要考虑工艺波动参数的影响,并且针对上升沿以及下降沿分别进行研究。针对单元延迟均值,采用多元自适应回归样条模型（Multivariate Adaptive Regression Splines,MARS）精确表征延迟均值与外部工作条件参数的关系。针对单元延迟波动,充分考虑局部波动的影响,提出了三阶模型表征延迟波动与工艺波动参数之间的关系,并进一步提出了快速预测模型,该模型采用MARS加速工艺波动参数权重的计算,从而在保持延迟波动模型精度的前提下实现参数权重的快速预测,避免进行大量重复仿真实验,提高建模速度。本文采用SMIC 28nm工艺库,通过对组合逻辑单元,例如反相器,与非门以及或非门等进行实验,验证本文所提出的单元延迟模型的精度。在0.45V电压场景下,本文所提出的延迟模型相比蒙卡结果,均值误差为0.565%,标准差误差为1.294%。同时将本文提出的模型应用于ISCAS85基准测试电路中的C17,C499以及C6288等电路中,相比蒙卡结果,均值平均误差为3.112%,标准差平均误差为10.126%。实验结果表明,本文提出的单元延迟模型在低电压下具有较高的精度,并能够应用于路径延迟的计算。
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