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[导读]半导体制程技术持续精进,随之而来的制程偏移(ProcessVariation)及小尺寸效应,恐导致设计结果的不确定性,因此如何建立完善的统计模型(StatisticalModel),同时在ICDesign的阶段能够正确地应用统计模型,并且可以进

半导体制程技术持续精进,随之而来的制程偏移(ProcessVariation)及小尺寸效应,恐导致设计结果的不确定性,因此如何建立完善的统计模型(StatisticalModel),同时在ICDesign的阶段能够正确地应用统计模型,并且可以进行快速准确的良率分析,有效避免电路性能与良率(Yield)遭受影响,可谓当前重大课题。

回顾2012年6月落幕的DesignAutomationConference(DAC)2012大会,个中最大亮点,无疑正是ProPlus领先EDA业界推出的「整合良率导向设计(DesignforYield;DFY)」解决方案-NanoYield;时值晶圆制造或芯片设计业者,皆为制程偏移及后续良率问题不堪其扰之际,此一革命性方案的问世,自然意义重大。

说起ProPlus,半导体业界其实不陌生,只因该公司是极少数聚焦组件模型(DeviceModeling)开发的EDA供货商,其纵横市场长达18年的BSIMProPlus,一直享有颇高占有率。然近年来半导体制程节点不断演进,电路设计的复杂度与规模愈来愈大,芯片设计者对电路仿真与验证的要求愈趋严苛,ProPlus为协助客户因应此一巨大挑战,于是植基于IBM授权之HighSigmaPro(HS-Pro)专利技术,催生NanoYield平台。

性能与精度向来难以兼得

ProPlus董事长刘志宏指出,执行电路统计分析最大挑战,乃在于速度与精度的彼此矛盾性,意欲追求高准确度,即意谓变异性分析(VariationAnalysis)必须彻底到位,少不得需要极高的模拟验证次数,当然得配合庞大采样,势必拖累芯片设计效率。

如果讲究性能,唯有降低电路分析规模,仅针对部分重点进行采样与验证;凭借化繁为简的做法,在以往次微米晶圆时代或许行得通,惟如今已然进入深次奈米世代,如此挂万漏一,绝对无法有效应付制程偏移的变因。

「性能与精度之间有无平衡点?理论上是有的,即是蒙地卡罗(MonteCarlo)分析法,」刘志宏说,只可惜此项算法亦有局限性,因应3σ较高误差率,MonteCarlo勉强可完成所需采样,但作业时程甚为冗长,若是诸如SRAM等具备大规模重复结构的电路,往往亟需搭配更精细的6σ验证,动辄数百万、数千万甚至上亿次的模拟,则明显逾越MonteCarlo的能力范围。

在此情况下,迫使电路设计者放弃采用MonteCarlo,有的选择将宽限范围极大化,力求囊括所有制程偏移变因,但却可能因「OverDesign」导致芯片成本飙高,亦使作业效能为之延宕;有的则依循上述简化分析之做法,只凭经验执行片段式的模拟验证。过犹不及,不免都失之偏颇。

HS-Pro技术加持巧妙填补过往缺憾

「拜HS-Pro技术所赐,使得过去可能得耗时一年执行的高良率分析,如今仅需短短数小时甚至几十分钟即可望完成!」刘志宏推崇技术合作伙伴IBM,早已透过其多年的芯片设计与制造过程,历经不计其数的Correlation采样与验证,从而汇聚庞大且值得信赖的数据,支撑HS-Pro技术理论之可行性,确定可在相同精度的前提下,大幅缩减MonteCarlo采样次数,致使从前滞碍难行的High-Sigma分析,终于获得实现。

至于诸如3σ等Low-Sigma分析需求,NanoYield平台则提供MonteCarloPro(MC-Pro)技术加以因应;相较于传统MonteCarlo,MC-Pro可发挥十余倍、甚至上百倍的速度提升效果,从而强化统计模拟效率,对于常规型电路的良率预测与设计优化,可望产生显著贡献。

刘志宏指出,随着制程演进、Time-to-Market压力骤增,无论对于晶圆厂的设计服务部门、芯片设计业者,都企盼能在时效、良率的天平两端之间,争取更大的运作空间;所以这群用户不再追求「标榜100%良率」的统计模拟工具,而期望藉由工具迅速知悉「割舍多少良率、可提升多少性能」、或「牺牲多少速度、可提高多少良率」等结果,以作为关键决策的参考依据,此即为NanoYield平台擅长之处。

另值得一提的,综观NanoYield平台结构,内嵌ProPlus最新打造的NanoSpice仿真引擎,使得用户在执行DFY统计分析的同时,不需额外斥资授权SPICE工具,即可一并满足SPICE仿真验证之功能需求,让NanoYield坐实了「整合式」解决方案的利基,蕴含一般DFY软件罕见的高性价比特质。

此外,用户亦可受惠于ProPlus所提供的另一项技术PVT-Pro,在狭小电路空间内精准执行制程/电压/温度的边界模型分析,快速找出失效点,以利及早修正问题;如此一来,电路设计者一向苦恼的难题,包括数据分析、发掘问题、解决问题等各阶段处理程序之旷日费时,皆可望迎刃而解。

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