兼顧PPA和上市時(shí)間，機(jī)器學(xué)習(xí)讓存儲器設(shè)計(jì)提速N個(gè)數(shù)量級
買電腦時(shí)誰不想要個(gè)大內(nèi)存呢，其他電子產(chǎn)品的存儲器需求也是如此。大存儲器對于像自動駕駛和智能設(shè)備這類被AI和ML技術(shù)加持的高性能計(jì)算應(yīng)用則更加重要，因?yàn)樗鼈兺ǔＰ枰獙?shí)時(shí)計(jì)算結(jié)果，這個(gè)數(shù)據(jù)量可想而知。隨著這類數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用日益普及，芯片開發(fā)者需要快速生成衍生設(shè)計(jì)和不同版本，才能更好地滿足終端用戶需求。 因此，存儲器件變得容量越來越大，設(shè)計(jì)越來越復(fù)雜。在開發(fā)存儲器件時(shí)，怎樣做才能既滿足嚴(yán)苛的性能、功耗、面積（PPA）目標(biāo)，又能確保產(chǎn)品按時(shí)上市呢？
先進(jìn)的存儲器設(shè)計(jì)需要
不一樣的開發(fā)流程
當(dāng)今的存儲器會更多地采用2.5D/3D結(jié)構(gòu)的multi-die設(shè)計(jì)，這類架構(gòu)十分具有挑戰(zhàn)性。 以完整的存儲器陣列為例，在設(shè)計(jì)先進(jìn)的高帶寬（HBM）DRAM或3D NAND閃存芯片時(shí)必須要考慮晶粒之間的互連以及電源分配網(wǎng)絡(luò)（PDN），以便針對PPA和硅可靠性進(jìn)行優(yōu)化。 傳統(tǒng)的存儲器設(shè)計(jì)和驗(yàn)證技術(shù)已經(jīng)無法支持先進(jìn)的存儲器件設(shè)計(jì)了。仿真大型陣列非常耗時(shí)，并且由于周轉(zhuǎn)時(shí)間過長，會導(dǎo)致產(chǎn)品上市延遲。另外，在流程后期發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)問題時(shí)，解決問題需要使用手動迭代循環(huán)，還會進(jìn)一步導(dǎo)致延遲。 存儲器設(shè)計(jì)和驗(yàn)證過程的“前移”是應(yīng)對上述挑戰(zhàn)的唯一方法。存儲器設(shè)計(jì)前移讓開發(fā)者們可以更早地執(zhí)行更好的分析，避免流程后期出現(xiàn)意外，并最大限度地減少迭代。 通過前移還可以避免存儲器開發(fā)中影響整體周轉(zhuǎn)時(shí)間和上市時(shí)間的四個(gè)關(guān)鍵瓶頸：宏單元特征提取、模塊設(shè)計(jì)優(yōu)化、版圖前到版圖后的仿真差距，以及定制版圖設(shè)計(jì)。首先來逐一探討下這四個(gè)瓶頸。AI+ML，打破存儲器設(shè)計(jì)瓶頸
瓶頸1：宏單元特征提取 存儲器宏單元特征提取需要蒙特卡洛仿真，但在設(shè)計(jì)先進(jìn)的存儲器時(shí)，執(zhí)行詳盡蒙特卡洛仿真所需的時(shí)間和資源會大大增加，這使得其成為一個(gè)難以實(shí)現(xiàn)的解決方案。為了實(shí)現(xiàn)高西格瑪特征提取并確保設(shè)計(jì)的穩(wěn)健性，需要運(yùn)行數(shù)十億次的仿真。 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)恰好可以在這方面發(fā)揮作用。高精度的設(shè)計(jì)替代模型經(jīng)過訓(xùn)練，能夠預(yù)測高西格瑪電路行為。通過采用該模型，可以顯著減少仿真運(yùn)行次數(shù)。 根據(jù)公開的案例分析，與傳統(tǒng)方法相比，這種方法可以實(shí)現(xiàn)100-1000倍的加速，同時(shí)能夠提供精度在1%以內(nèi)的黃金SPICE結(jié)果。
瓶頸2：模塊設(shè)計(jì)優(yōu)化
在存儲器設(shè)計(jì)項(xiàng)目中，導(dǎo)致周轉(zhuǎn)時(shí)間和上市時(shí)間延長的主要因素是需要根據(jù)分析結(jié)果來迭代更改設(shè)計(jì)。傳統(tǒng)的流程是，先決定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，再選擇晶體管尺寸和R/C值等設(shè)計(jì)參數(shù)，接著對設(shè)計(jì)進(jìn)行仿真，然后是檢查輸出。如果結(jié)果不符合項(xiàng)目的PPA目標(biāo)，則必須調(diào)整參數(shù)，重新進(jìn)行仿真并重新評估結(jié)果。這種手動迭代循環(huán)會占用寶貴的開發(fā)資源并導(dǎo)致進(jìn)度延誤。
針對這一挑戰(zhàn)，如果機(jī)器和算法能自動優(yōu)化設(shè)計(jì)，情況會怎么樣呢？
近年來，我們已經(jīng)看到設(shè)計(jì)空間優(yōu)化作為一個(gè)完整的人工智能驅(qū)動工作流程出現(xiàn)在數(shù)字設(shè)計(jì)中。人工智能代理能夠自動選擇器件參數(shù)，運(yùn)行仿真，從結(jié)果中學(xué)習(xí)并進(jìn)行微調(diào)，從而以迭代方式收斂到正確的器件參數(shù)集。
依靠AI驅(qū)動的設(shè)計(jì)優(yōu)化，可以顯著減少手動工作，更快地實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)目標(biāo)，速度提升好幾個(gè)數(shù)量級。
瓶頸3：版圖前到版圖后的仿真差距
導(dǎo)致周轉(zhuǎn)時(shí)間和上市時(shí)間延長的另一個(gè)主要迭代來源是版圖前到版圖后的仿真差距。開發(fā)者希望在版圖之前盡可能準(zhǔn)確地預(yù)先提取寄生參數(shù)對時(shí)序、功耗、噪聲和穩(wěn)定性等設(shè)計(jì)規(guī)格的影響，從而避免在從版圖中提取寄生參數(shù)時(shí)出現(xiàn)意外。不幸的是，在傳統(tǒng)流程中，這些類型的意外很常見，從而導(dǎo)致需要重復(fù)版圖和仿真。
對此，解決辦法是什么呢？
那就是早期寄生效應(yīng)分析工作流程。通過該流程，可以準(zhǔn)確地估算預(yù)版圖和部分版圖設(shè)計(jì)中的凈寄生參數(shù)。根據(jù)公開的案例分析，通過使用早期寄生效應(yīng)分析工作流程來預(yù)先提取寄生參數(shù)，可將設(shè)計(jì)中版圖前后的時(shí)序差異從20-45%降低到0-20%。
有一項(xiàng)新興技術(shù)在這方面表現(xiàn)出了巨大前景，那就是利用機(jī)器學(xué)習(xí)通過預(yù)測互連寄生效應(yīng)來進(jìn)一步增強(qiáng)早期寄生效應(yīng)分析工作流程。
瓶頸4：定制版圖
雖然加快存儲器設(shè)計(jì)的仿真和分析速度是實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)流程前移的重要一環(huán)，但是在定制版圖階段也同樣有機(jī)會來減少花費(fèi)的時(shí)間和精力。在存儲器設(shè)計(jì)中，經(jīng)常會重復(fù)出現(xiàn)相同的子電路拓?fù)洹＿@樣一來，便可以由專業(yè)開發(fā)者提取布局布線模式來創(chuàng)建成模板，然后其他開發(fā)者可以重復(fù)使用這些現(xiàn)成的模板。初級開發(fā)者可以利用這些模板，根據(jù)所需的任何設(shè)備尺寸創(chuàng)建新的版圖。這樣不僅可以節(jié)省時(shí)間，還可以讓初級開發(fā)者從原始版圖所體現(xiàn)的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)中受益。
根據(jù)公開的案例分析，無論開發(fā)者的經(jīng)驗(yàn)如何，通過創(chuàng)建和使用模板，存儲器中關(guān)鍵模擬電路的版圖周轉(zhuǎn)時(shí)間可以縮短50%以上，并且版圖質(zhì)量會更加一致。
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)代表著版圖設(shè)計(jì)的下一個(gè)前沿，能夠?qū)崿F(xiàn)模擬布局布線自動化，并推動版圖效率進(jìn)一步提高。
?實(shí)現(xiàn)存儲器開發(fā)前移的最佳方法
新思科技定制設(shè)計(jì)系列中提供了上述所有相關(guān)技術(shù)，能夠幫助開發(fā)者克服這四個(gè)主要的存儲器設(shè)計(jì)和驗(yàn)證瓶頸。 新思科技PrimeSim連續(xù)電路仿真技術(shù)提供了機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的高西格瑪蒙特卡洛仿真和一致的工作流程，消除了點(diǎn)工具流程中固有的麻煩和不一致。 與新思科技PrimeWave設(shè)計(jì)環(huán)境相結(jié)合，PrimeSim解決方案還能提供早期寄生效應(yīng)分析。此外，新思科技Custom Compiler設(shè)計(jì)和版圖解決方案全面支持基于模板的設(shè)計(jì)再利用。
芯片的每一次更新?lián)Q代，都意味著存儲器設(shè)計(jì)和驗(yàn)證會變得愈加具有挑戰(zhàn)性。新思科技擁有所有相關(guān)技術(shù)，助力開發(fā)者們實(shí)現(xiàn)存儲器設(shè)計(jì)前移，縮短周轉(zhuǎn)和上市時(shí)間，并實(shí)現(xiàn)開發(fā)者們所期望的PPA。
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使用tina測量opa227的輸入失調(diào)電壓和失調(diào)電流，發(fā)現(xiàn)結(jié)果數(shù)量級和手冊標(biāo)準(zhǔn)值差很多，這兩個(gè)參數(shù)的測量電路用得都是書上的參考電路，不知道什么地方出了問題，麻煩各位幫忙看看，謝過！
電路和測量數(shù)據(jù)在附件中。
發(fā)表于 09-14 07:59
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發(fā)表于 08-12 11:21
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