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[转贴] 使用Cadence ADE + Spectre做Monte Carlo仿真

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发表于 2013-11-1 13:07:18 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 math123 于 2013-11-1 13:14 编辑

转帖,原文地址如下:

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7affefaf01011kyd.html


7affefafgbf801aaa0ed5&690.jpg


1. 工艺模型的选择。以TSMC 180nm工艺为例,1.8V

Normal devices 有TT,SS,FF,SF,FS共5种工艺Corner及Montel Carlo(MC)共6种可选用工艺角。在每种Corner中每种类型的管子又有两种类型,比如NMOS有nch和nch_mis两种,其中第nch是用MODEL定义的,而nch_mis是用SUBCKT定义的。做一般仿真(比如DC,AC,TRAN等)的时候,两个模型都可以使用。在做Montel Carlo仿真的时候如选用nch_mis器件,且corner选用TT,SS,FF,SF,FS,则只进行Devive-to-Device的mismatch分析,若corner选择MC,则可同时进行Die-to-Die和Devive-to-Device的分析)。在做Montel Carlo仿真的时候如选用nch、pch器件,且corner选用TT,SS,FF,SF,FS,实际上不能进行任何mismatch分析,因为此时器件的参数都不含分布函数,若corner选择MC,则可进行Die-to-Die的分析。具体进行什么分析,由下面一条中的设置决定。




2.

Process,Mismatch和Process&Mismatch。Process仿真时在Analog Statistical Analysis中Analysis Variation可以有以上三种选项。选Process则Monte Carlo中每RUN一次的时候,Die to Die的一些模型参数会重新随即选取,而Mismatch关联的一些参数保留相同,也就是说同一次RUN的电路中的相同类型的器件的所有参数将完全相同。反之,选Mismatch则每次RUN则只改变那些参数的值,而Die to Die相关的那些参数则完全相同。如果选择Process & Mismatch,则每次RUN的时候两种情况下的参数都重新取值。





3.在对DC仿真进行Montel

Carlo分析的时候会发现一些想要看的DC信息无法PLOT出来。比如在对放大器的失调电压进行仿真的时候需要用到上图所示Testbench,而在ADE中选择DC仿真,设置Save DC Operation Point而不做任何Sweep。一般在DC仿真时只要选择Vout就可将Vout信号Plot出来。但是如果接着进行Montel Carlo仿真会发现这样选择的信号(图1中/Vout)在Analog Statistical Analysis中Data Type显示为wave,无法Plot出来。这时候需要现在ADE中调用Calculator选择DC后选VDC(或Sweep_DC后选vs),再在Schematic中选中Vout信号,这样在Calculator中将是VDC("/VOUT") (或VS("/VOUT")),这样在之后进行Montel Carlo分析时,在Analog Statistical Analysis中Data Type显示为scalar,可以Plot出此信号的Histogram图出来。






4. Montel Carlo分析需要相应的带Montel Carlo参数的模型支持,如1所述。如果Analysis Variation选择了Process,而所用器件的模型中没有定义Die to Die的相关参数,则无法进行。另外不同EDA工具对高斯函数的格式定义有区别的。比如在Simetrix中就用GAUSS(tol)表示一个平均值(Mean)为1,标准偏差(Standard Deviation)为tol/3的高斯过程,也就是说公差(Tolerance)为tol的3 Sigma的高斯分布(3 Sigma Gaussian distribution)。而在Hspice中则有GAUSS(nominal_cal,rel_variation,num_sigma)AGAUSS(nominal_cal, abs_variation,num_sigma)两个函数可用。Simetrix中的GAUSS(tol)=Hspice中的GAUSS(1,1*tol,3)=Hspice中的AGAUSS(1,tol,3)。


7affefafg798ccf8a2d1d&690.jpg

发表于 2025-4-13 17:42:11 | 显示全部楼层
学习
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发表于 2025-4-1 09:32:38 | 显示全部楼层
niu!!!!
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发表于 2024-7-30 18:38:48 | 显示全部楼层
学习一下!
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发表于 2024-6-18 10:23:25 | 显示全部楼层
分析的很好
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发表于 2022-11-15 11:24:05 | 显示全部楼层

好人啊。
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发表于 2022-4-24 18:11:48 | 显示全部楼层
厉害,谢谢
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发表于 2022-3-15 16:53:12 | 显示全部楼层
very good but one picture is not shown
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发表于 2022-2-10 11:19:55 | 显示全部楼层
学到了,留个爪
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发表于 2021-5-10 11:24:04 | 显示全部楼层
just learning monte-carlo 仿真
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