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公开(公告)号：CN112926278B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110333130.7
申请日：2021-03-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/33
Abstract: 本发明公开并保护了一种基于多项式混沌克里金元模型的近阈值电路延时估计方法，考虑近阈值电压下工艺参数波动变大的影响，通过多项式混沌克里金元模型构建从工艺参数到电路延时的模型，进而对电路路径延时进行良率评估，实现一种近阈值电压下精确有效的时序分析方法，为电路设计提供指导。首先通过工具PrimeTime提取出电路的关键路径，通过拉丁超立方对电路进行高效采样，继而在不同的工艺参数条件下通过SPICE仿真获得关键路径的延时，通过广义幂变换以及最大似然估计使非高斯分布的延时数据转换为符合高斯分布的数据，应用多项式混沌克里金元模型构建出低电压下路径延时模型，最终完成对电路的时序良率评估。
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公开(公告)号：CN114239465A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111569667.X
申请日：2021-12-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/367 , G06F30/373 , G06F115/02
Abstract: 本发明公开了一种基于缩放方差采样的近阈值电路延时估计方法，考虑到蒙特卡罗采样难以采取到足够多失效区域的样本，通过缩放方差扩大样本采样区域，进而对电路路径延时等关键信息进行良率评估，实现一种精确有效的时序分析方法，为电路设计提供指导。首先提取出电路的关键路径，应用缩放方差采样方法对工艺参数空间进行优化采样，并通过SPICE得到相应的关键信息，以此构建初始训练集训练低阶张量近似电路延时模型，并通过自适应采样方法，迭代至模型收敛，最终完成对电路的评估。
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公开(公告)号：CN114330193A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111570351.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/367 , G06F30/373 , G06F115/02
Abstract: 本发明公开并保护了一种基于参数选择的宽电压电路延时估计方法，该方法基于低阶张量近似模型，由于该模型存在秩与多项式度两个待定参数，优化该两个参数的选取将会给低阶张量近似近似模型带来速度与精度的明显提升，减少蒙特卡罗仿真次数，实现一种精确有效的时序分析方法，为电路设计提供指导。首先提取出电路的关键路径，应用拉丁超立方对工艺参数空间进行高效采样，并通过SPICE得到相应的关键信息，以此构建初始训练集，根据本发明所给出的参数查找表，找到当前应用环境下优化的参数构建训练低阶张量近似电路延时模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112906331A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110311635.3
申请日：2021-03-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/3312 , G06F30/367 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开并保护了一种基于对数扩展偏正态分布的标准单元延时模型构建方法，对于每一个标准单元，首先设置多个工作条件场景，在不同的工作条件下，将通过SPICE仿真得到的关于工艺波动的单元延时分布数据作为训练数据，并利用最大似然估计法拟合对数扩展偏正态分布模型，得到模型系数；将对数扩展偏正态分布模型系数视为与工作条件相关的参数，并建立二次模型，通过非线性回归的方法拟合对数扩展偏正态分布模型系数关于工作条件的多元函数，最终实现基于对数扩展偏正态分布的标准单元延时模型。
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公开(公告)号：CN112906331B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202110311635.3
申请日：2021-03-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/3312 , G06F30/367 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开并保护了一种基于对数扩展偏正态分布的标准单元延时模型构建方法，对于每一个标准单元，首先设置多个工作条件场景，在不同的工作条件下，将通过SPICE仿真得到的关于工艺波动的单元延时分布数据作为训练数据，并利用最大似然估计法拟合对数扩展偏正态分布模型，得到模型系数；将对数扩展偏正态分布模型系数视为与工作条件相关的参数，并建立二次模型，通过非线性回归的方法拟合对数扩展偏正态分布模型系数关于工作条件的多元函数，最终实现基于对数扩展偏正态分布的标准单元延时模型。
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公开(公告)号：CN114818568B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210480924.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/331
Abstract: 本发明公开了针对静态时序分析中CCS模型回代求解的FPGA硬件加速方法，本发明在FPGA上实现矩阵前后向回代过程的并行架构，核心部分为计算PE阵列。该架构与传统CPU相比可以减少时序分析过程中CCS模型求解的运行时间，提高时序分析工具性能。本发明首先将时序分析工具求解后的矩阵数据传输至FPAG内部。FPGA上的PS端ARM通用处理器打开DMA通道将矩阵数据从DRAM中按列搬运至片上内存BRAM中，同时控制数据传输、分配BRAM数据并配置PE，按列顺序将数据前向回代求解。后向回代同理，计算过程采用流水线方式，复用PE阵列、减法器和触发器等模块。计算结果将被写回DRAM中而后传输至PC。
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公开(公告)号：CN114818568A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210480924.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/331
Abstract: 本发明公开了针对静态时序分析中CCS模型回代求解的FPGA硬件加速方法，本发明在FPGA上实现矩阵前后向回代过程的并行架构，核心部分为计算PE阵列。该架构与传统CPU相比可以减少时序分析过程中CCS模型求解的运行时间，提高时序分析工具性能。本发明首先将时序分析工具求解后的矩阵数据传输至FPAG内部。FPGA上的PS端ARM通用处理器打开DMA通道将矩阵数据从DRAM中按列搬运至片上内存BRAM中，同时控制数据传输、分配BRAM数据并配置PE，按列顺序将数据前向回代求解。后向回代同理，计算过程采用流水线方式，复用PE阵列、减法器和触发器等模块。计算结果将被写回DRAM中而后传输至PC。
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公开(公告)号：CN112926278A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110333130.7
申请日：2021-03-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/33
Abstract: 本发明公开并保护了一种基于多项式混沌克里金元模型的近阈值电路延时估计方法，考虑近阈值电压下工艺参数波动变大的影响，通过多项式混沌克里金元模型构建从工艺参数到电路延时的模型，进而对电路路径延时进行良率评估，实现一种近阈值电压下精确有效的时序分析方法，为电路设计提供指导。首先通过工具PrimeTime提取出电路的关键路径，通过拉丁超立方对电路进行高效采样，继而在不同的工艺参数条件下通过SPICE仿真获得关键路径的延时，通过广义幂变换以及最大似然估计使非高斯分布的延时数据转换为符合高斯分布的数据，应用多项式混沌克里金元模型构建出低电压下路径延时模型，最终完成对电路的时序良率评估。
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