“数字集成电路设计中,单元库和IP库宛如一块块精心打磨的“积木”,是数字IC设计的重要基础。从标准单元库(Standard Cell)、输入输出接口(I/O Interface)、存储器单元(如 SRAM、ROM等),到大量数模混合 IP(如物理层接口 PHY、锁相环 PLL 等)——这些模块经过“K 库”流程,形成预先定义好、经过参数特征化的标准模块集合,方可被数字 IC 设计流程所调用。
”引言
数字集成电路设计中,单元库和IP库宛如一块块精心打磨的“积木”,是数字IC设计的重要基础。从标准单元库(Standard Cell)、输入输出接口(I/O Interface)、存储器单元(如 SRAM、ROM等),到大量数模混合 IP(如物理层接口 PHY、锁相环 PLL 等)——这些模块经过“K 库”流程,形成预先定义好、经过参数特征化的标准模块集合,方可被数字 IC 设计流程所调用。设计师无需从零开始,直接调用这些“积木”,即可高效搭建复杂的电路系统,从而大幅提升设计效率与可靠性。
K库,全称为“Library Characterization” (库特征参数提取),正是赋予这些“积木”生命力的关键步骤。它通过电路仿真,提取出单元在各种工况下的时序、功耗、噪声等核心特性参数,最终形成逻辑信息模型文件(如Liberty格式文件)。这些模型文件是后续数字设计流程——综合、布局布线、时序签核和功耗签核——不可或缺的输入,直接决定了芯片的性能、功耗和良率。可以说,没有高质量的K库,就没有成功的数字芯片。
在此背景下,华大九天Empyrean Liberal®应运而生,以其高效精确的特征化提取能力,AI智能化技术和全面的单元库质量验证功能,构建了业界领先的全栈式K库解决方案,为数字集成电路设计提供了强大的赋能体系。
• 全类型覆盖: 覆盖从标准单元库、输入输出接口、存储器Memory到复杂数模混合IP库,实现从基础单元到复杂设计的一站式支持;
• 双平台支持:不仅能够在CPU上运行,更提供CPU-GPU协同加速能力,恰似战斗机配备的双引擎发动机,凭借多元异构释放极致算力,大幅提升特征化效率;
• Signoff级全工艺认证:历经完整的系统级Certification流程,包括从成熟工艺到先进工艺节点,确保最终生成的Liberty文件严格满足业界签核(Signoff)级要求,为芯片设计质量筑牢根基。
挑战:工艺演进下的K库困境
1 模型复杂度爆炸
随着工艺节点的不断推进和设计复杂度的显著提升。K库的类型、数目急剧增加,特征化模型描述也愈发复杂:
• 对于90nm以上成熟工艺,NLDM(非线性延时模型)和NLPM(非线性功耗模型)即可满足基础标准单元需求,K库对象通常为普通基础单元。
• 进入40-90nm工艺后,需引入CCS(复合电流源延时模型),以应对电阻主导的互连效应。
• 当工艺发展至16-28nm先进节点,CCS全面替代NLDM,并扩展出CCSN(噪声模型)与CCSP(功耗模型)。同时出现了Multi-Bit Cell和PB/PM多电压域单元等复杂单元。
• 至16nm以下尖端工艺,模型不仅需要CCS/CCSN/CCSP,进一步叠加了LVF格式的统计时序分析内容。各种多元化、定制化的特殊单元库设计对K库能力要求甚高。
2 工艺角覆盖激增
PVT(工艺/电压/温度)组合从早期的几种扩展至数十种,先进工艺下更是常常多达上百种。多维参数组合,使得K库任务量呈指数级增长,对特征化工具的性能提出严峻挑战。例如:
• 电压范围:从0.6V到1.2V 的多电压域;
• 阈值电压:涵盖ULVT、LVT、SVT、HVT等多种阈值电压类型;
• MOS管长度:包含不同尺寸的MOS管;
• 温度范围:从-40℃到125℃的不同温度条件;
3 单元类型复杂多样
K库范围不仅包括常规的STD标准单元库,还涵盖了定制单元、I/O单元、Memory存储器单元以及IP库等。
• 定制单元:先进工艺条件下,为了追求极致性能和功耗,越来越多的定制化或特殊结构单元需要进行特征化提取。例如:高速CDC单元、脉冲锁存器、动态触发器等。
• I/O 单元:一些I/O 接口库,例如GPIO通用输入输出接口,LVDS低压差分信号、Flash-IO等。
• Memory:SRAM、ROM等存储单元规模庞大,结构规则但有大量重复单元,传统方法仿真效率低下;其读/写时序、功耗、稳定性的精确提取至关重要且计算密集。
• IP:物理层接口、通用串行总线、锁相环、低压差稳压器、数模转换器等复杂IP模块往往包含模拟/混合信号电路,其K库需要处理连续信号、混合仿真域、复杂的互作用和非理想效应,难度和耗时远超纯数字单元。
华大九天Liberal家族:高效精准的K库Signoff工具
面对以上严峻挑战,Liberal家族推出了从标准单元库、I/O、存储器到混合信号IP等四大品类。除了K库本身,华大九天更构建了业内领先的“特征化-验证”一体化闭环流程,建立了强大的单元库质量验证工具链,包括Qualib(单元库/IP质量验证工具)、XTime(高精度时序仿真分析工具)以及Liberty API(Python API接口)等。这种“K库+验库”的深度整合与无缝衔接,正是Liberal作为真正完整解决方案的核心竞争力所在。Liberal家族产品本身具有以下特点:
1 Signoff签核级别的高精度单元库特征化提取
• 高精度引擎:内置高性能电路仿真引擎ALPS,提供快速且具有SPICE级签核精度的仿真数据,确保模型准确性是设计的坚实后盾。
• 全面模型支持:支持业界所有主流时序/功耗模型格式,包括NLDM, NLPM,CCS, CCSN, CCSP, LVF等,满足不同工艺设计的签核要求。
2 AI加速的单元库特征化提取
Liberal AI基于给定PVT条件下的特征库作为训练数据,利用机器学习算法构建特征化模型,预测其余PVT工艺角下的单元库,而无需依赖SPICE仿真。Liberal AI能够以比传统流程快10-100倍的速度产生满足设计精度的新PVT工艺角下的单元库,为设计人员提供了极大的便利。
3 单元库质量验证
• 工具内部丰富的单元库质量验证功能:可以比较两个单元库的数据、属性和结构一致性,检查不同模型之间(例如CCS和NLDM)的数据精度,进行电压/温度敏感性分析和内差值的精度校验,以及约束时间的检查与更新等。
• 全生态的“K库+验库”工具链:Liberal结果通过Qualib实现签核级单元库/IP模型质量验证(涵盖语法规则、时序/功耗模型一致性、电学约束完整性等);利用XTime进行关键时序路径SPICE级时序仿真比对,确保Liberty模型与晶体管级电路行为严格一致;同时提供Liberty API开放接口,支持用户基于Python灵活开发定制化验库脚本。这套“K库+验库”工具链,为Signoff签核提供可追溯的验证依据。
4 高性能并行适配与多元异构加速
• 高性能并行:采用高效的分布式并行调度技术,最多可支持高达 200,000核并行运算,将海量的仿真任务并行处理,满足K库特有的多任务并行计算与协同的需求。
• 国产化生态适配:深度兼容鲲鹏处理器生态系统。
• 异构计算赋能的加速:Liberal不仅支持在CPU上运行,还支持GPU和DCU(深度计算处理器)等异构计算平台,从而进一步大幅提升K库效率,缩短研发周期。
技术创新推动产业发展
Liberal的高精度也得到了实际的客户端验证。某国内知名半导体公司采用Liberal作为K库方案,在14nm工艺K库开发项目中,Liberal的CCS模型精度如下图所示,其最大延迟误差严格控制在0.7%以内,大部分数据更分布在0.3%以内,高精度特性充分满足了客户对时序分析的要求。
先进工艺下Liberal K库之CCS模型精度
实测结果显示,Liberal 单元库特征化提取精度契合业界Signoff签核标准。其提供的高精度数据,为最终芯片设计在时序收敛及可靠性方面筑牢根基,成为强有力的保障支撑。
结语
在先进工艺与AI芯片爆发的双重机遇下, K库已不单是一个必经的技术环节,而是一把直接决定产品上市速度和最终竞争力的钥匙。Liberal作为华大九天的代表工具,正在以“效率+精度+智能”全新范式重塑单元库特征化流程,以精准K库数据筑牢数字设计基石,高效赋能用户团队。我们坚信,在Liberal的助力下,数字集成电路设计行业必将迎来更加辉煌的明天。
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