Các nhà thiết kế vi mạch được giao nhiệm vụ đáp ứng các thông số kỹ thuật như độ bền trong các ô bit SRAM trong đó xác suất vi phạm thấp hơn 1 phần tỷ (1 ppb). Một ví dụ khác về độ bền là thanh ghi Flip-Flop phải có xác suất vi phạm thông số kỹ thuật thấp hơn 1 phần triệu (1 ppm). Sử dụng mô phỏng Monte Carlo ở cấp SPICE cho hiệu suất phân bố bình thường với cỡ mẫu nhỏ để đạt được 1 ppm yêu cầu phân tích 4.75 sigma, trong khi đạt 1 ppb tăng lên phân tích 6.0 sigma. Vấn đề là đối với hiệu suất phân bố không chuẩn, phương pháp tiếp cận Monte Carlo tiêu chuẩn yêu cầu cỡ mẫu quá lớn để mô phỏng, do đó cần có một phương pháp hiệu quả hơn và đó là lúc sử dụng phân tích sigma cao và các điểm trong trường hợp xấu nhất.

Đăng ký cái này hội thảo trực tuyến MunEDAđược lên lịch vào ngày 14 tháng 9 lúc XNUMX giờ sáng theo giờ PST và hãy chuẩn bị để nhận câu hỏi của bạn từ các chuyên gia.

MunEDA là nhà cung cấp EDA có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực phương pháp phân tích sigma cao và họ sẽ trình bày một hội thảo trực tuyến về chủ đề này vào tháng XNUMX. Tôi sẽ mô tả một số lợi ích của việc tham dự hội thảo trực tuyến này dành cho các kỹ sư cần thiết kế để đạt được sự mạnh mẽ.

Trong trường hợp phân bố không chuẩn, để chứng minh tỷ lệ lỗi nằm dưới giới hạn bắt buộc là 1 ppm, hay 4.75 sigma, cần 3 triệu mô phỏng. Để ước tính tỷ lệ thất bại với độ chính xác 95% nằm trong khoảng từ 0.5 ppm đến 1.5 ppm cần có 15.4 triệu mô phỏng lớn hơn nhiều. Việc cố gắng đạt được 6.0 sigma với cùng phép toán này đòi hỏi hàng tỷ mô phỏng, một điều thậm chí không thực tế để xem xét.

Hội thảo trực tuyến đi sâu vào chi tiết về mức độ ảnh hưởng của sự thay đổi tham số và năng suất bởi các kỹ thuật Monte Carlo như lấy mẫu ngẫu nhiên cưỡng bức so với việc tìm kiếm vùng lỗi bằng trình tối ưu hóa để tìm ra mật độ điểm lỗi cao nhất. Điểm trong trường hợp xấu nhất là vùng có mật độ điểm lỗi cao nhất và gần điểm trung bình của các giá trị đạt nhất.

Chỉ cần biết vị trí của điểm trong trường hợp xấu nhất này sẽ giúp hướng dẫn nơi nên thực hiện mô phỏng SPICE và thậm chí còn giúp ích trong quá trình tối ưu hóa năng suất tương tự. Tỷ lệ hư hỏng có thể được ước tính từ khoảng cách trong trường hợp xấu nhất. Các phương pháp lấy mẫu khác nhau tại điểm trường hợp xấu nhất được giới thiệu và so sánh. Mô hình độ tin cậy bậc nhất (FORM) là một đường thẳng được vẽ qua điểm trong trường hợp xấu nhất và đóng vai trò là ranh giới giữa các vùng đạt và không đạt.

Tỷ lệ lỗi khi sử dụng phép tính gần đúng FORM được trình bày dưới dạng một con số nhỏ. Các thuật toán để tìm điểm trong trường hợp xấu nhất được trình bày và chúng cho thấy cần bao nhiêu lần chạy mô phỏng để tìm các giá trị 6 sigma với các giá trị lỗi nhỏ.

Hình dạng của các hàm hiệu suất của ô bit SRAM được hiển thị là liên tục và chỉ hơi phi tuyến tính và việc sử dụng phương pháp FORM sẽ dẫn đến các lỗi nhỏ. MunEDA đã áp dụng các thuật toán Phân tích trường hợp xấu nhất (WCA) có sigma cao này cho các công cụ EDA của mình, dẫn đến khả năng mở rộng đến các mức sigma cao như 5, 6 hoặc thậm chí 7 sigma chỉ bằng cách sử dụng một số ít lần chạy mô phỏng. Thời gian chạy thông thường để phân tích bitcell SRAM 6.5 sigma được hoàn thành trong vòng chưa đầy 2 phút, chỉ sử dụng trên CPU.

Các phương pháp sigma cao của MunEDA thực chất là xây dựng các mô hình sau đó được Machine Learning (ML) sử dụng, có quy mô phù hợp để xử lý các mạch lớn, chẳng hạn như lên tới 110,000 tham số không khớp trong phân tích đường dẫn đọc bộ nhớ.

Các trường hợp mà bạn vẫn nên chạy phân tích Monte Carlo mạnh mẽ đã được trình bày: phi tuyến tính, số lượng biến, độ phức tạp của băng ghế thử nghiệm, sigma thấp. Kết quả từ các ví dụ của khách hàng được chia sẻ đều sử dụng phân tích sigma cao.

Tổng kết

Nếu bạn từng thắc mắc làm thế nào một nhà cung cấp EDA như MunEDA tiếp cận kết quả của họ để phân tích sigma cao, thì hội thảo trực tuyến này là một hội thảo khác bạn phải xem. Nó bao gồm lịch sử của các phương pháp phân tích khác nhau và cách MunEDA chọn phương pháp điểm trong trường hợp xấu nhất. Các số thực được chia sẻ nên bạn biết công cụ của chúng hoạt động nhanh như thế nào.

Đăng ký cái này hội thảo trực tuyến MunEDAđược lên lịch vào ngày 14 tháng 9 lúc XNUMX giờ sáng theo giờ PST và hãy chuẩn bị để nhận câu hỏi của bạn từ các chuyên gia.

Blog liên quan

Chia sẻ bài đăng này qua:

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://semiwiki.com/eda/337383-webinar-fast-and-accurate-high-sigma-analysis-with-worst-case-points/