用于电路设计和验证的寄生提取自动化中基于机器学习的分类制造技术

本申请披露了一种计算系统，其实施寄生提取工具，以根据集成电路的物理设计布局来生成寄生模型。该计算系统还可以实施机器学习分类器，在利用训练数据集对机器学习分类器进行训练时，该机器学习分类器可以基于与物理设计布局相关联的物理特性或者电气特性来对物理设计布局进行分类，并且可以利用该分类来选择一组调节系数。该计算系统可以应用已选定的一组调节系数来调整寄生模型中的耦合电容并且生成用于物理设计布局的寄生网表。该计算系统可以通过根据测试物理设计布局确定多组调节系数并且利用所述多组调节系数标记该测试物理设计布局来生成训练数据集。

【技术实现步骤摘要】
用于电路设计和验证的寄生提取自动化中基于机器学习的分类
本申请总体上涉及电子设计自动化，并且更具体地，涉及用于电路设计和验证的寄生提取自动化中基于机器学习的分类。
技术介绍
在用于制造集成电路的设计流程中，集成电路的物理设计可以描述特定的几何元件，通常将这种物理设计称为“布局”设计。几何元件(通常为多边形)限定了将以各种材料来创建的形状，用以制造集成电路。通常，设计者将选择表示电路装置部件(例如，触点、门等)的多个几何元件群组，并将其放置于设计区中。这些几何元件群组可以是定制设计的、从先前创建的设计库中选择的、或者这两者的某种组合。一旦已放置表示电路装置部件的多个几何元件群组，然后根据预定路线将表示连接线的多个几何元件放置在这些表示电路装置部件的几何元件之间。这些连接线将形成用于将电子设备互联的布线。通常，设计者将对所得的集成电路的布局设计进行多种分析。例如，可以对布局设计进行分析以确认其是否准确地表示了如集成电路的逻辑设计中所描述的那样的电路装置及其关系。还可以对布局设计进行分析以确认其符合各种设计要求，例如几何元件之间的最小本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法，包括：/n由实施寄生提取工具的计算系统，基于与物理设计布局相关联的物理特性或电气特性对集成电路的所述物理设计布局进行分类；/n由所述实施寄生提取工具的计算系统，基于对所述物理设计布局的所述分类来选择一组调节系数；/n由所述实施寄生提取工具的计算系统，生成用于所述物理设计布局的寄生模型；以及/n由所述实施寄生提取工具的计算系统，应用已选定的所述一组调节系数来调整所述寄生模型中的耦合电容，以生成寄生网表。/n

【技术特征摘要】
20200212 US 16/788,5451.一种方法，包括：
由实施寄生提取工具的计算系统，基于与物理设计布局相关联的物理特性或电气特性对集成电路的所述物理设计布局进行分类；
由所述实施寄生提取工具的计算系统，基于对所述物理设计布局的所述分类来选择一组调节系数；
由所述实施寄生提取工具的计算系统，生成用于所述物理设计布局的寄生模型；以及
由所述实施寄生提取工具的计算系统，应用已选定的所述一组调节系数来调整所述寄生模型中的耦合电容，以生成寄生网表。


2.如权利要求1所述的方法，其中，由机器学习分类器来执行对所述物理设计布局的分类，所述机器学习分类器是利用训练数据集进行训练的，所述训练数据集包括利用多组调节系数进行标记的测试物理设计布局。


3.如权利要求2所述的方法，还包括：由所述计算系统通过从所述测试物理设计布局中确定所述多组调节系数并且利用所述多组调节系数标记所述测试物理设计布局来生成所述训练数据集。


4.如权利要求3所述的方法，其中，从所述测试物理设计布局中确定所述多组调节系数进一步包括：
利用用于寄生提取工具的不同的设置配置来生成用于所述测试物理设计布局的寄生模型；
针对多个所述测试物理设计布局中的每一个测试物理设计布局，至少部分地基于所述寄生模型来选择所述寄生提取工具的设置配置；
基于所述寄生提取工具的已选定的设置配置，将所述寄生模型聚类为群组；以及
基于所述测试物理设计布局中的几何信息来确定用于多个寄生模型群组中的每一寄生模型群组的一组调节系数。


5.如权利要求4所述的方法，其中，针对多个所述测试物理设计布局中的每一个测试物理设计布局来选择所述寄生提取工具的设置配置进一步包括：
针对多个所述测试物理设计布局中的每一个测试物理设计布局，将利用不同的设置配置所生成的寄生模型与和所述测试物理设计布局相关联的参考模型进行比较；以及
针对多个所述测试物理设计布局中的每一个测试物理设计布局，选择通过所述比较所确定的与所述参考模型之间具有最小差异的寄生提取工具的设置配置。


6.如权利要求4所述的方法，其中，确定用于多个寄生模型群组中的每一寄生模型群组的一组调节系数是通过针对所述多个寄生模型群组中的每一寄生模型群组，基于与所述寄生模型群组相关联的参考模型与具有经调整的调节系数的寄生模型之间的差异，迭代性地调整所述一组调节系数中的调节系数来执行的。


7.如权利要求3所述的方法，其中，利用所述多组调节系数来标记所述测试物理设计布局进一步包括：
将所述多组调节系数应用到根据所述测试物理设计布局生成的寄生模型，以调整所述寄生模型中的耦合电容；以及
至少部分地基于具有经调整的耦合电容的寄生模型与和所述测试物理设计布局相关联的参考模型的比较，来为多个所述测试物理设计布局中的每一个测试物理设计布局分配所述多组调节系数中的一组调节系数。


8.一种系统，包括：
存储器设备，其被配置以存储机器可读指令；以及
计算系统，其包括一个或多个处理设备，所述一个或多个处理设备响应于执行所述机器可读指令而被配置成：
基于与物理设计布局相关联的物理特性或电气特性对集成电路的所述物理设计布局进行分类；
基于对所述物理设计布局的分类来选择一组调节系数；
生成用于所述物理设计布局的寄生模型；以及
应用已选定的所述一组调节系数来调整所述寄生模型中的耦合电容，以生成寄生网表。


9.如权利要求8所述的系统，其中，所述一个或多个处理设备响应于执行所述机器可读指令而被配置成：利用机器学习分类器来对所述物理设计布局进行分类，所述机器学习分类器是利用训练数据集进行训练的，所述训练数据集包括利用多组调节系数进行标记的测试物理设计布局。


10.如权利要求9所述的系统，其中，所述一个或多个处理设备响应于执行所述机器可读指令而被配置成：通过从所述测试物理设计布局中确定所述多组调节系数并且利用所述多组调节系数标记所述测试物理设计布局来生成所述训练数据集。


11.如权利要求10所述的系统，其中，从所述测试物理设计布局中确定所述多组调节系数进一步包括：
利用...

【专利技术属性】
技术研发人员：瓦西雷斯·库尔库洛斯，杜林，陈仁波，
申请(专利权)人：西门子工业软件有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US