静态时序分析:工艺库的特征化条件和工作条件

简介: 静态时序分析:工艺库的特征化条件和工作条件

一个工艺库(technology library) 会指定该库的特征化条件(characterization condition)和工作条件(operating condition)。一般在工艺库的开头会看见以下信息。

image.png

nom_process、nom_temperature、nom_voltage是特征化条件(又称标称条件),它们分别指定了库在特征化时的工艺、温度和电压。而operating_conditions是工作条件,指定了库中的器件在何种条件下使用,它可以有不止一个,但上例中只有一个名为fast的工作条件且与特征化条件相同,后面会说明原因。

 

  当某个工作条件与特征化条件不一致时,库中的模型数据需进行一定的调整,而这个调整就是根据库中给出的k系数(k-factors)而定的。调整会产生误差,因此只有在无法特征化工作条件时才会考虑使用,这也是为什么很多库只有一个工作条件并与特征化条件相同。下面给出了一个存在多个工作条件的老库的例子。

 

image.png


  可以注意到process这个工艺变量,与温度和电压不同,工艺其实并不是一个可以计量的物理量。它可以是快速、典型和缓慢工艺之一,但在库中使用一个数字来表征它。特征化条件中的工艺变量值常常为1,而工作条件的工艺变量值如果大于1,则代表更慢,反之更快。它是为了在特征化某一特定工艺前(常常比较费时),就用使用其他工艺的库进行大致的计算,“大致”是因为工艺的调整会引入较大的误差。所以在目前的库中,常常单独为某个工艺特征化生成一个库,如fast.db、typical.db和slow.db而不是在一个库的多个工作条件中指定不同的工艺变量值。

 

  下面是一个库中的k系数,需要注意的,它只是一个近似的数值。

image.png image.png

上面的k系数数值只是参考,当工作条件的工艺、温度和电压与特征化条件不同时,可以使用下面的公式计算调整后的数值。

image.png

  例如用k_process_cell_fall举例,当库的特征化条件是nom_process是1.0,nom_temperature是-40,nom_voltage是1.1时,如果工作条件为nom_process是1.1,nom_temperature是-40,nom_voltage是1.1,则单元的下降延迟如下计算。

image.png

目录
相关文章
|
18天前
|
机器学习/深度学习
R语言利用基线协变量提高随机对照试验的效率
R语言利用基线协变量提高随机对照试验的效率
21 4
|
18天前
|
机器学习/深度学习
R语言调整随机对照试验中的基线协变量
R语言调整随机对照试验中的基线协变量
22 4
|
数据库 芯片
如何使用GEOquery和limma完成芯片数据的差异表达分析
如何分析芯片数据 我最早接触的高通量数据就是RNA-seq,后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据,因此我从来没有分析过一次芯片数据,而最近有一个学员在看生信技能树在腾讯课堂发布的课程GEO数据库表达芯片处理之R语言流程遇到了问题问我请教,为了解决这个问题,我花了一个晚上时间学习这方面的分析。
4192 0
|
4月前
|
算法
【MFAC】基于紧格式动态线性化的无模型自适应迭代学习控制
【MFAC】基于紧格式动态线性化的无模型自适应迭代学习控制
【MFAC】基于紧格式动态线性化的无模型自适应迭代学习控制
|
9月前
|
存储 传感器 数据可视化
嵌入式设计中对于只有两种状态的变量存储设计,如何高效的对循迹小车进行偏差量化
嵌入式设计中对于只有两种状态的变量存储设计,如何高效的对循迹小车进行偏差量化
58 0
|
9月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
知识点丨重测序数据进行kinship亲缘关系分析、构建IBS矩阵的方法与介绍
知识点丨重测序数据进行kinship亲缘关系分析、构建IBS矩阵的方法与介绍
知识点丨重测序数据进行kinship亲缘关系分析、构建IBS矩阵的方法与介绍
|
10月前
运筹规划时复杂条件转换(最大M方式)
运筹规划时复杂条件转换(最大M方式)
37 0
|
12月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
准确度高,适用性广,使用物理信息神经网络分析材料的内部结构和缺陷
准确度高,适用性广,使用物理信息神经网络分析材料的内部结构和缺陷
110 1
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化
CVPR2023 | 无需动态区域分割!多帧深度估计新进展:跨线索注意力机制提升动态区域精度
CVPR2023 | 无需动态区域分割!多帧深度估计新进展:跨线索注意力机制提升动态区域精度
287 0
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
盘点 | 从单目标优化到多目标优化,3D 打印材料开发进入 100X 倍速阶段
盘点 | 从单目标优化到多目标优化,3D 打印材料开发进入 100X 倍速阶段
107 0