CN108090288A - 一种通过机器学习获取时序参数的方法 - Google Patents
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Abstract
一种通过机器学习获取时序参数的方法,包括以下步骤:以单元电路的参数作为属性,建立机器学习模型;将已有时序库中的时序参数表格作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间;提取SPICE仿真结果作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间;以单元电路的属性作为输入,从机器学习模型中得到所需参数,即时反标到电路作STA分析。本发明的创新之处在于,通过机器学习获取时序参数的方法,为电路中各单元快速、准确地提供STA分析所需的时序参数,从而加快时序验证的过程,不必再反复运行SPICE仿真,由机器学习模型可以产生出比较真实的单元电路时序参数,从而加快STA验证的迭代过程。
Description
技术领域
本发明涉及EDA(Electronics Design Automation,电子设计自动化)技术领域,特别是涉及一种时序分析时获取时序参数的方法。
背景技术
在数字集成电路的设计过程中,时序(timing)的分析及sign-off通常使用STA(Static Timing Analysis,静态时序分析)来完成,电路中各个单元的时序参数通常从时序模型库(Timing library)中获取。在时序模型库中,时序参数如延迟(delay)等以表格(table)的方式存放,可通过输入信号的信号完成跳变所需的时间(slew)和输出负载的大小查表得到,而时序模型库只能依据设定的一个或多个工作电压建立。随着工艺的进步和设计要求的不断提高,单纯STA分析的结果逐渐不能真实的反映出设计的时序问题,例如,关键路径中的实际工作电压随着电阻压降(IR drop)效应而降低,时序模型库中取得的时序参数已不再合适;对工艺偏差的考虑OCV(On Chip Variation)过于悲观等问题。因此,越来越多的工程师会对设计中的关键路径运行SPICE(Simulation Program WithIntegrated Circuit Emphasis)仿真来完成时序的分析及sign-off。SPICE仿真能最为真实的求出关键路径中各个单元的时序参数,但缺点是电路仿真耗时较长,而每一次仿真得到的时序参数无法反标回电路中的单元,供后续的STA分析循环使用。这种重复仿真造成的浪费实际上增加了整个芯片的设计周期。
如图1所示,常规STA分析中,单元电路的时序参数从时序模型库中获取,不能考虑到各单元电路的动态压降,STA的精确度依赖于时序模型库的参数表格的采样密度。如图2所示,工程师或其它工具软件可对关键路径运行SPICE仿真,从而得到各单元电路更为真实的时序参数。但SPICE仿真耗时较长,每一次仿真的结果不能反标回电路被其他关键路径和后续STA分析重复利用。
与此同时,随着大数据的广泛应用,机器学习的算法已经非常成熟。在有足够的数据作为训练样本的情况下,通过机器学习分类归纳乃至预测采样数据属性的准确度,已经超过上述时序模型库通过表格查表获取时序参数的方式。
发明内容
为了解决现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种通过机器学习获取时序参数的方法,为电路中各单元快速、准确地提供STA分析所需的时序参数,从而加快时序验证的过程,缩短芯片设计周期。
为实现上述目的,本发明提供的通过机器学习获取时序参数的方法,包括以下步骤:
以单元电路的参数作为属性,建立机器学习模型;
将已有时序库中的时序参数表格作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间;
提取SPICE仿真结果作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间;
以单元电路的属性作为输入,从机器学习模型中得到所需参数,即时反标到电路作STA分析。
进一步地,包括以下步骤:
提取包含时序参数的数据库作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间。
更进一步地,所述单元电路的参数,包括,单元电路的工作电压、温度、工艺角(corner)、输入信号的转换(slew),以及负载大小。
本发明的通过机器学习获取时序参数的方法,其技术效果在于,通过机器学习获取时序参数的方法,为电路中各单元快速、准确地提供STA分析所需的时序参数,从而加快时序验证的过程,不必再反复运行SPICE仿真,由机器学习模型可以产生出比较真实的单元电路时序参数,从而加快STA验证的迭代过程。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,并与本发明的实施例一起,用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为现有技术的常规STA分析的示意图;
图2为现有技术的通过SPICE仿真进行时序验证的示意图;
图3为根据本发明的通过机器学习获取时序参数的方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明的通过机器学习获取时序参数的方法,机器学习模型的样本空间以业界通用的Timing library作为子集,在精确度上不低于Timing library;在有工程师或其它工具运行SPICE仿真的结果作为训练样本的情况下,机器学习模型可以在Timing library没有包含到的工作电压、slew、负载及OCV(On Chip Variation)下进一步提高数据模型的精确度;与Timing library的数据表格相比,机器学习模型的输入没有固定的、有限的采样点的要求,其样本空间可以包含任意的动态仿真结果,可以在后续的STA分析中即时地反标回电路。
图3为根据本发明的通过机器学习获取时序参数的方法流程图,下面将参考图3,对本发明的通过机器学习获取时序参数的方法进行详细描述。
首先,在步骤301,选取一种或多种算法建立机器学习模型。在该步骤中,以单元电路的工作电压、温度、工艺角(corner)、输入信号的转换(slew)、负载大小等参数作为属性,选取一种或多种机器学习算法建立模型,即机器学习模型。该计算机学习算法,包括KNN归纳法、线性回归等算法,但不限于此。
在步骤302,将已有的时序库中的时序参数表格作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间。在该步骤中,将已有的时序库中的时序参数表格作为训练样本,以确保机器学习模型的样本空间将时序模型库的时序参数表格包含在内。
在步骤303,将工程师运行的SPICE仿真结果提取出来作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间。在该步骤中,将工程师运行的SPICE仿真结果提取出来作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间,使机器学习模型在更多实际工作电压、slew、负载大小,以及考虑到工艺偏差(Monte-Carlo分析)的SPICE仿真结果中得到训练。
在步骤304,将其他包含时序函数的数据库提取出来作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间。在该步骤中,如果用户有其它工具建立的包含时序参数的数据库,也可将参数提取出来作为机器学习模型的训练样本。
在步骤305,以单元电路的属性作为输入,从机器学习模型中得到所需参数,即时反标到电路作STA分析。在该步骤中,在时序分析需要用到单元电路的时序参数时,将单元电路的实际工作电压、slew和负载等属性作为输入,从机器学习模型中得到所需参数,即时反标到电路作STA分析。
本发明的通过机器学习获取时序参数的方法,具体实施如下:
1)用户基于Timing library(时序库)进行STA分析,发现有时序问题的若干条关键路径。
2)为提高时序分析的精度,工程师将IR drop效应、工艺偏差等因素引入SPICE仿真,对关键路径进行更为真实的时序分析。此过程运算量大,仿真时间较长。
3)在传统时序验证的迭代过程中,一旦电路的拓扑结构发现变化,又需要重复进行2)SPICE仿真。
4)引入机器学习模型,以Timing library和2)中产生的SPICE结果作为训练样本。在算法上,可以采用KNN等归纳法将仿真结果在STA分析需要时直接反标;或者在SPICE运算的样本空间足够大时,采用线性回归等算法,预测在给定电压、slew、负载等条件下单元电路的时序参数,返回给STA流程。
5)通过机器学习模型,用户可以在步骤2)以后,用归纳法得到的单元电路时序参数,反标回电路更新STA的结果,从而使SPICE仿真与STA流程结合在一起。
6)在经过一次或几次关键路径的SPICE仿真2)以后,机器学习已经有了足够大的样本空间,使得后续的时序验证3)中,不必再反复运行SPICE仿真,由机器学习模型可以产生出比较真实的单元电路时序参数,从而加快STA验证的迭代过程。
本领域普通技术人员可以理解:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种通过机器学习获取时序参数的方法,其特征在于,包括以下步骤:
以单元电路的参数作为属性,建立机器学习模型;
将已有时序库中的时序参数表格作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间;
提取SPICE仿真结果作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间;
以单元电路的属性作为输入,从机器学习模型中得到所需参数,即时反标到电路作STA分析。
2.根据权利要求1所述的通过机器学习获取时序参数的方法,其特征在于,进一步包括以下步骤:
提取包含时序参数的数据库作为训练样本,导入机器学习模型的样本空间。
3.根据权利要求1所述的通过机器学习获取时序参数的方法,其特征在于,所述单元电路的参数,包括,单元电路的工作电压、温度、工艺角、输入信号的转换,以及负载大小。
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