資料の紹介

 高度な半導体の開発では、タイミング検証としてSTA(スタティックタイミング解析)手法が多く使われている。このSTAを使った設計手法では、解析時に必要となる様々な数値情報が正確にキャラクタライズされたライブラリーモデルを使用することが前提になる。

 半導体プロセスの微細化、複雑化に伴い、ライブラリーを完全にキャラクタライズするために必要となるシミュレーション数は増える一方だ。しかし、ライブラリーのキャラクタライズ手法は過去10年間ほとんど変わっていない。その結果、キャラクタライズにかかる時間は長期化し、ライブラリーモデルの検証も不十分なままで、致命的なスケジュール遅延が発生したり、設計完了後の不具合発覚により再設計を余儀なくされたりすることが増えてきた。

 本資料では、半導体の開発遅れや再設計の問題解決に向けた、ライブラリーモデルのキャラクタライズの革新的な手法を紹介する。迅速で正確なキャラクタライズと検証を可能にするために、数学的モデリングと機械学習を活用する。キャラクタライズに要する時間を2~4倍も短縮するほか、数週間かかっていたライブラリー検証も数時間で済むようになるという。

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