马上注册，结交更多好友，享用更多功能，让你轻松玩转社区。
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册
x
如下图所示，一个Wafer中可以放置多少Die决定了芯片的成本。IC设计工程师总是希望在相同Wafer尺寸的条件下放置尽可能多的Die。
同样的Die面积，不同的长度和宽度，得到的die个数并不一致。
−
Die的长宽为1mmx2mm，个数15422
−
Die的长宽为0.8mmx2.5mm，个数15396
−
Die的长宽为1.3333mmx1.5mm,
个数为15443
−
Die的长宽为0.5mmx4mm，个数为15281
有部分工程师采用一些普通的估算公式来计算Wafer上Die的个数，普通计算公式是：
个数 = (WaferArea/DieArea – WaferPerimeter/DieDiagonal )
针对典型数据，该公式有一定误差：
−
8英寸Wafer, Die = 1mm x 1mm, 估算结果为30972，而实际准确结果为31034
−
8英寸Wafer, Die = 2mm x 2mm, 估算结果为7631，而实际准确结果为7664
同时，上述公式不考虑Wafer的Flat大小，如果考虑Flat的尺寸，会进一步加大估算误差。
为了解决该问题，我们提供了一个免费的计算Die个数工具，名称叫DPW ( Die PerWafer)，其特点是：
采用了精确的优化迭代方法，使得计算结果达到或接近最优，例如：针对8英寸Wafer,
假设Die的大小为2mm x 2mm：
−
迭代步数为1：计算结果为7661个
−
迭代步数为10：计算结果为7663个
−
迭代步数为100：计算结果为7664个
当迭代步数为200、300、400、500、…1000步时，计算结果均为7664，可见结果已经收敛到7664，该计算个数为精确结果。
下图是工具使用界面：
DPW工具提供了模拟Foundry加工的多种控制参数，更加接近最终实际结果。
通常情况下，Foundry有一套保密的Die计算策略，其关键的Wafer数据并不公开。设计公司为了更精确地预知在某个Foundry流片的实际Die个数，需要根据以往的数据进行数据拟合来猜测Foundry的加工参数。
例如，针对某Foundry有三组加工数据：
A
B
C
Die Size
0.607x0.689
1.52x1.65
0.759x0.88985
Die number
65535
11312
40967
DPW工具将根据上述三组参数，自动对Foundry加工的参数如Border,
Die Space等进行猜测和拟合，寻找DPW工具计算结果与Foundry实际加工结果误差最小的参数：
DPW工具经过拟合，得到参数为：当border = 2.543,
space = 0.026时，误差最小，三组数据的最大误差为0.254%。
Die
Estimated
Actual
Offset
------------------------------------------------
0.607x0.689
65368
65535
0.254826%
1.52x1.65
11286
11312
0.229844%
0.759x0.88985
41070
40967
-0.251422%
DPW工具得到该Foundry的最优参数：border =2.543, space = 0.026后，将该参数设置为固定参数，今后如有新的芯片设计完毕，将采用该参数进行预估，预计采用该参数计算Die个数的误差最大误差0.25%左右。
例如：用户新设计芯片面积为0.9 x 1.1，则采用该参数计算结果为：28254个。
DPW工具的应用领域：
−
IC设计产品经理估算芯片成本，决定设计方案
−
IC设计工程师优化Floorplan方案，提高设计效率
−
IC设计公司与Foundry讨论生产加工方案的参考依据，提高对供应商的数据分析能力
有兴趣的读者可以关注微信 公众 号： microscapes8， 来使用DPW工具。
| 
/2 
eetop公众号
创芯大讲堂
创芯人才网
发表于 2018-9-11 07:32:34
楼主
