IC 설계자는 위반 확률이 1ppb(1ppb)보다 낮은 SRAM 비트 셀의 견고성과 같은 사양을 충족해야 합니다. 견고성의 또 다른 예는 사양 위반 확률이 1ppm(1ppm) 미만이어야 하는 플립플롭 레지스터입니다. 1ppm을 달성하기 위해 작은 샘플 크기로 정규 분산 성능을 위해 SPICE 수준에서 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하려면 4.75 시그마 분석이 필요하고, 1ppb에 도달하면 6.0 시그마 분석으로 증가합니다. 문제는 비정규 분산 성능의 경우 표준 몬테 카를로 접근 방식에는 시뮬레이션하기에는 너무 큰 샘플 크기가 필요하므로 보다 효율적인 접근 방식이 필요하며 여기서 하이 시그마 분석과 최악의 포인트가 사용된다는 것입니다.

이것을 위해 등록하십시오 MunEDA 웹비나14월 9일 오전 XNUMX시(PST)에 예정되어 있으며 전문가의 질문에 대한 답변을 받을 수 있도록 준비하세요.

MunEDA는 하이시그마 분석 방법 분야에 많은 경험을 갖고 있는 EDA 공급업체이며, XNUMX월에 이 주제에 대한 웨비나를 발표할 예정입니다. 견고성을 고려하여 설계해야 하는 엔지니어를 위해 이 웨비나에 참석하면 얻을 수 있는 몇 가지 이점에 대해 설명하겠습니다.

비정규 분포의 경우 고장률이 필수 한계인 1ppm 또는 4.75시그마 미만임을 증명하려면 3만 번의 시뮬레이션이 필요합니다. 95ppm에서 0.5ppm 사이의 실패율을 1.5% 정확도로 추정하려면 훨씬 더 큰 15.4만 번의 시뮬레이션이 필요합니다. 동일한 수학으로 6.0 시그마를 달성하려면 수십억 개의 시뮬레이션이 필요하며 이는 고려조차 불가능합니다.

웨비나에서는 무차별 무작위 샘플링과 같은 몬테카를로 기술이 매개변수 변화와 수율에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 최고 밀도의 결함 지점을 찾기 위해 최적화 프로그램을 사용하여 결함 영역을 검색하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 최악의 지점은 실패 지점의 밀도가 가장 높고 합격 값의 평균 지점에 가장 가까운 영역입니다.

최악의 지점이 어디에 있는지 아는 것만으로도 SPICE 시뮬레이션을 수행해야 하는 위치를 안내하는 데 도움이 되며 아날로그 수율 최적화 중에도 도움이 됩니다. 고장률은 최악의 거리로부터 추정할 수 있습니다. 최악의 지점에서 다양한 샘플링 방법을 소개하고 비교합니다. FORM(First Order Reliability Model)은 최악의 지점을 지나는 직선으로 합격과 불합격 영역의 경계 역할을 합니다.

FORM 근사법을 사용한 오류율은 작은 숫자로 표시됩니다. 최악의 경우 지점을 찾기 위한 알고리즘이 제시되어 있으며 오류 값이 작은 6-시그마 값을 찾는 데 필요한 시뮬레이션 실행 횟수가 얼마나 적은지 보여줍니다.

SRAM 비트 셀의 성능 함수 모양은 연속적이고 약간 비선형적인 것으로 표시되며 FORM 접근 방식을 사용하면 작은 오류가 발생합니다. MunEDA는 이러한 높은 시그마 WCA(최악 사례 분석) 알고리즘을 EDA 도구에 적용하여 적은 수의 시뮬레이션 실행만으로 5, 6 또는 7 시그마와 같은 높은 시그마 수준으로 확장할 수 있습니다. 6.5 시그마 SRAM 비트셀 분석을 위한 일반적인 런타임은 CPU만 사용하여 2분 이내에 완료됩니다.

MunEDA 하이 시그마 방법은 실제로 기계 학습(ML)에서 사용되는 모델을 구축하는 것으로, 메모리 읽기 경로 분석에서 최대 110,000개의 불일치 매개변수와 같은 대규모 회로를 처리하기 위해 훌륭하게 확장됩니다.

여전히 무차별 몬테카를로 분석을 실행해야 하는 경우(비선형성, 변수 수, 테스트 벤치의 복잡성, 낮은 시그마)가 제시되었습니다. 모두 하이시그마 분석을 사용한 고객 사례의 결과가 공유되었습니다.

요약

MunEDA와 같은 EDA 공급업체가 하이시그마 분석 결과에 어떻게 접근하는지 궁금하다면 이 웹 세미나도 꼭 보아야 합니다. 다양한 분석 방법의 역사와 MunEDA가 최악의 경우 포인트 방법을 선택한 방법을 다룹니다. 실수는 공유되므로 도구가 얼마나 빨리 작동하는지 알 수 있습니다.

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