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申请/专利权人：北京大学

摘要：本发明公布了一种基于改进尺寸剪枝的模拟集成电路尺寸自动设计方法，通过构建多任务神经网络预测尺寸参数在多个PVT角下的性能指标，构建基于最近采样的剪枝策略进行尺寸剪枝；实现PVT鲁棒的模拟集成电路尺寸自动设计，提高尺寸预测剪枝的准确度，提升PVT鲁棒的模拟集成电路尺寸设计效率。

主权项：1.一种模拟集成电路尺寸自动设计方法，其特征在于，包括构建多任务神经网络预测尺寸参数在多个PVT角下的性能指标和构建基于最近采样的剪枝策略进行尺寸剪枝，实现基于改进尺寸剪枝的模拟集成电路尺寸自动设计；包括如下步骤：A.根据集成电路尺寸设计任务生成初始数据集；初始数据集中的每一条数据包括集成电路尺寸参数、尺寸参数在各个PVT角下的性能指标、尺寸参数在各个PVT角下的品质因数、尺寸参数在所有PVT角下的品质因数之和；B.生成待采样的多组尺寸参数；C.进行基于最近采样的剪枝；包括：C1.将待采样的多组尺寸参数输入多任务神经网络，得到每组尺寸参数在各个PVT角下的品质因数的预测值；具体是将各项性能指标进行计算求和后得到一个单一标量值，即是该尺寸参数的品质因数；C2.根据C1中对品质因数的预测值，计算各组尺寸参数的预测的品质因数改善数量：预测品质因数改善数量PIN具体为：新采样的尺寸参数在某一PVT角下的品质因数优于该PVT角下的最近采样即出现品质因数改善的次数；D.根据尺寸参数的品质因数改善数量是否大于采样阈值，决定在此轮迭代中是否进行采样；D1.计算此轮迭代的采样阈值，包括：定义采样间隔和改善速度；采样间隔指每两次采样操作之间的时间间隔；改善速度为品质因数改善数量的期望除以采样间隔的期望；改善速度IS表示为： 其中，IN为品质因数改善数量；SI为采样间隔；E表示计算期望值； 其中，β表示采样阈值；k为PVT角总数；q表示有q个PVT角下的品质因数的预测结果为改善；表示数值为变量PH表示单一PVT角下品质因数预测将要改善的概率，PL表示单一PVT角下品质因数预测将要恶化的概率；IH表示单一PVT角下品质因数预测将要改善时，实际采样后品质因数改善的期望减去恶化的期望，IL表示品质因数预测将要恶化时，实际采样后品质因数改善的期望减去恶化的期望；对于给出的任意一组电路尺寸X，其满足采样条件的概率为Pβ，对于给出的n组备选尺寸，至少有一个满足采样条件的概率为Ps；改善速度IS的唯一自变量是采样阈值β；计算得到采样阈值β，最终采样阈值表示为： 其中，βsel为每轮迭代中最终选择的采样阈值，是使得IS取到最大值时的采样阈值；argmax表示求函数的最大值点对应的自变量的值；D2.若C2步骤中存在一组尺寸参数的品质因数改善数量大于采样阈值，则选取具有最大品质因数改善数量的尺寸参数作为剪枝结果，结束剪枝并进入采样阶段；若不存在，则更新多任务神经网络权重，然后跳转至步骤B；E.采样阶段，通过对尺寸参数在所有PVT角下进行采样，得到达到目标性能指标的尺寸参数。

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权利要求：

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