机器学习驱动的多Corner STA加速方法

• 作者: 冯超超 张书政 赵振宇
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 物理设计 机器学习 Corner
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 专栏·微处理器技术与计算机工程工艺
• 页码范围: 2714-2717
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.7
• 字数: 2399字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.11.014

摘要

静态时序分析在芯片的物理设计中扮演着重要的作用,其贯穿设计流程始终,耗时巨大,多数时间用于在不同工艺、电压、温度条件下的多Corner组合分析.论文研究多Corner在时序分析方面的相关性并利用机器学习的方法对其进行建模,以利用已知Corner时序结果预测未知Corner时序结果而不需额外的运行时间.实验结果表明,线性模型可以有效地进行预测,在利用7个已知时序结果的Corner预测余下7个未知时序结果的Corner时,能达到2.07ps(1.76％)的平均绝对误差.同时,基于模型的强稳健性,可以采用约束驱动的Corner选取策略,有效地减少多Corner角组合时序分析所需的时间,加速物理设计流程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯超超	国防科技大学计算机学院	4	7	1.0	2.0
2	赵振宇	国防科技大学计算机学院	13	43	3.0	6.0
3	张书政	国防科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0