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[原创] 【SiliconSmart】一款业界主流的黄金标准K库工具

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发表于 2020-3-13 17:27:17 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 fansonzou 于 2020-3-13 17:53 编辑

文章来源微信公众号- K库自习室LibChar(ID:libchar)  
  
Library Characterization,库特征参数提取,俗称K库,是数字后端综合,布局布线,验证,signoff的基础。应用于诸如Stand Cell,Memory,IO,IP等timing,noise,power等信息的提取。随着工艺进入更先进的节点,K库的复杂性急剧增加,低功耗设计使得一些原本就比较复杂的基础单元诸如multi-bit flip-flops,level shifter,retention 等进一步复杂化,特征化必须要精确才能保证数字后端有效实现。除此之外,先进的工艺节点还需要考虑process variablity,如何快速准确的建模也至关重要。

目前市面上主流的K库工具有C家的Liberate,以及S家的SiliconSmart,作为S家的AE,必然是强烈推荐SiliconSmart的。SiliconSmart具有强大的characterization以及QA能力,内嵌业界黄金标准SPICE引擎以保证PT静态时序分析STA的精度。对于超低功耗FinFET工艺,支持POCV,LVF,AWP以及EM分析。

  1. 优势
  • 提供PrimeTime sign-off质量的libraries
  • 只需单一的license就能支持Library characterization以及QA
  • 内嵌的黄金标准SPICE引擎保证最佳的精度以及最快的速度


先进工艺节点的Standard Cell库需要精确的timing和noise模型来保证STA signoff的质量,尤其是针对像mobile IC,IOT等超低电压的应用。为了能够达到精度要求,SiliconSmart与PT和HSPICE紧密校准,保证了最佳的精度。

SiliconSmart内嵌的HSPICE和FineSim引擎保证了足够高的精度和足够快的速度。除此之外,SiliconSmart团队还与PT团队以及SPICE团队紧密合作,共同开发,奠定了SiliconSmart在参数特征化上黄金标准的地位。


  2. SiliconSmart ADV

SiliconSmart ADV针对先进工艺节点提供了多种额外的支持
  • POCV以及LVF特征化提取与分析,优化LVF特征化算法,保证最高精度的条件下大大优化了速度
  • 支持最新的cell-level EM模型特征化
  • 支持Library quality QA,全自动的检查和发现错误


  3. Memory Characterization

SiliconSmart支持mem instance re-characterization,它是基于动态仿真的一种特征化方法,具有极高的精度。针对动态仿真的速度问题,提出了一系列的优化算法,大大提高了速度。Memory characterization非常的方便易用,通过对memory的function描述能够全自动的定位internal node。SiliconSmart支持多种memory类型的特征化,包括SRAM,register file,ROM,同时还支持一些特殊应用的用户自定义。







补充内容 (2020-3-28 13:37):
公众号【K库自习室LibChar】现已更名为【单元库特征化及建库技术】,ID:libchar(微信号不变)
发表于 2020-7-30 11:26:58 来自手机 | 显示全部楼层
请问siliconsmart 能否k数模混合/模拟电路 时序
发表于 2020-8-23 21:56:00 | 显示全部楼层


宴雨淋淅 发表于 2020-7-30 11:26
请问siliconsmart 能否k数模混合/模拟电路 时序


貌似是不能
 楼主| 发表于 2020-10-5 20:57:38 | 显示全部楼层


宴雨淋淅 发表于 2020-7-30 11:26
请问siliconsmart 能否k数模混合/模拟电路 时序


Siliconsmart支持analog IP/Macro的k库。
发表于 2024-2-11 13:53:57 | 显示全部楼层


fansonzou 发表于 2020-10-5 20:57
Siliconsmart支持analog IP/Macro的k库。


请问有具体的Flow介绍吗
发表于 2024-6-26 10:20:04 | 显示全部楼层
thankx
发表于 2024-6-27 18:01:00 | 显示全部楼层
有参考脚本吗?
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