VLSI的统计分析与优化：时序和功耗 9787030188502 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美安歇斯 著

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• 集成电路
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• 统计分析
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• 低功耗设计
• 芯片设计
• 数字电路
• 可靠性设计

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030188502

商品编码：29657673691

包装：平装

出版时间：2007-08-01

基本信息

书名：VLSI的统计分析与优化：时序和功耗

定价：42.00元

作者：(美)安歇斯

出版社：科学出版社

出版日期：2007-08-01

ISBN：9787030188502

字数：

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版次：1

装帧：平装

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商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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该书介绍了集成电路的统计CAD工具的相关知识。主要面向CAD工具开发人员、集成电路工艺技术人员，以及相关学科的学生和研究人员。书中介绍了统计时序和功耗分析技术中的*研究成果，并结合参数化的产量作为设计过程中的主要目标函数。该书强调算法、过程变量的建模方法，以及统计方法。既可作为刚涉足CAD工具开发领域的人员的入门书籍，也可作为该领域工程师的参考手册。

目录

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Preface
1 Introduction
　1.1 Sources of Variations
　　1.1.1 Process Variations
　　1.1.2 Environmental Variations
　　1.1.3 Modeling Variations
　　1.1.4 Other Sources of Variations
　1.2 Components of Variation
　　1.2.1 Inter-die Variations
　　1.2.2 Intra-die Variations
　1.3 Impact on Performance
2 Statistical Models and Techniques.
　2.1 Monte Carlo Techniques
　　2.1.1 Sampling Probability Distributions
　2.2 Process Variation Modeling
　　2.2.1 Pelgrom's Model
　　2.2.2 Principal Components Based Modeling
　　2.2.3 Quad-Tree Based Modeling
　　2.2.4 Specialized Modeling Techniques
　2.3 Performance Modeling
　　2.3.1 Response Surface Methodology
　　2.3.2 Non-Normal Performance Modeling
　　2.3.3 Delay Modeling
　　2.3.4 Interconnect Delay Models
　　2.3.5 Reduced-Order Modeling Techniques
3 Statistical Timing Analysis
　3.1 Introduction
　3.2 Block-Based Timing Analysis
　　3.2.1 Discretized Delay PDFs
　　3.2.2 Reconvergent Fanouts
　　3.2.3 Canonical Delay PDFs
　　3.2.4 Multiple Input Switching
　3.3 Path-Based Timing Analysis
　3.4 Parameter-Space Techniques
　　3.4.1 Parallelepiped Method
　　3.4.2 Ellipsoid Method
　　3.4.3 Case-File Based Models for Statistical Timing
　3.5 Bayesian Networks
4 Statistical Power Analysis
　4.1 Overview
　4.2 Leakage Models
　4.3 High-Level Statistical Analysis
　4.4 Gate-Level Statistical Analysis
　　4.4.1 Dynamic Power
　　4.4.2 Leakage Power
　　4.4.3 Temperature and Power Supply Variations
5 Yield Analysis
　5.1 High-Level Yield Estimation
　　5.1.1 Leakage Analysis
　　5.1.2 Frequency Binning
　　5.1.3 Yield Computation
　5.2 Gate-Level Yield Estimation
　　5.2.1 Timing Analysis
　　5.2.2 Leakage Power Analysis
　　5.2.3 Yield Estimation
　5.3 Supply Voltage Sensitivity
6 Statistical Optimization Techniques
　6.1 Optimization of Process Parameters
　　6.1.1 Timing Constraint
　　6.1.2 Objective Function
　　6.1.3 Yield Allocation
　6.2 Gate Sizing
　　6.2.1 Nonlinear Programming
　　6.2.2 Lagrangian Relaxation
　　6.2.3 Utility Theory
　　6.2.4 Robust Optimization
　　6.2.5 Sensitivity-Based Optimization
　6.3 Buffer Insertion
　　6.3.1 Deterministic Approach
　　6.3.2 Statistical Approach
　6.4 Threshold Voltage Assignment
　　6.4.1 Sensitivity-Based Optimization
　　6.4.2 Dynamic Programming
References
Index

作者介绍

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文摘

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序言

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VLSI的统计分析与优化：时序和功耗（暂定名） 本书聚焦于现代集成电路（IC）设计中的两个核心挑战：精确的时序分析与高效的功耗优化。 随着芯片集成度的不断提高和性能需求的日益增长，传统的确定性设计方法已难以应对纳米尺度下各种复杂的物理效应和器件变异性。本书将深入探讨如何运用统计学原理与方法，系统性地解决这些问题，从而设计出更可靠、更具竞争力的超大规模集成电路（VLSI）。 第一部分：VLSI时序分析的统计学视角 在超大规模集成电路设计中，时序是决定芯片能否正确运行的关键因素。随着工艺技术的进步，寄生参数的耦合效应、制造过程中的器件参数变异性（Process Variation）、工作环境的电压和温度变化（PVT Variation）等不确定性因素对时序产生了深远影响。本书将从统计学的角度，重新审视传统的时序分析方法，并引入一系列先进的技术来应对这些挑战。 1.1 传统时序分析的局限性与统计分析的必要性 确定性时序分析的假设与现实脱节： 传统静态时序分析（STA）通常依赖于最差情况（Worst-Case）和最好情况（Best-Case）的参数组合，以确保在极端条件下芯片的正常工作。然而，这种方法往往导致设计过于保守，牺牲了性能或增加了面积，并且无法准确反映实际制造过程中器件参数的分布特性。 工艺变异性的影响： 纳米尺度下，单个晶体管的尺寸和性能差异可能很大。这种变异性不仅影响关键路径的延迟，还会导致芯片内部不同区域的时钟偏移（Clock Skew）和数据到达时间的抖动（Jitter）。 PVT（Process, Voltage, Temperature）的影响： 工作电压和温度的波动会显著改变器件的翻转速度和寄生电容，进而影响信号传播延迟。这些因素的组合使得基于固定参数的分析变得不再可靠。 统计分析的优势： 统计分析能够量化这些不确定性因素的影响，提供更真实、更具预测性的时序性能评估。通过分析参数的概率分布，我们可以了解时序违例发生的可能性，并据此做出更优的设计决策。 1.2 核心统计分析技术在时序中的应用 概率密度函数（PDF）与累积分布函数（CDF）： 学习如何利用PDF和CDF来描述器件参数、延迟和噪声的分布特性。理解如何通过积分计算在特定参数范围内发生时序违例的概率。 蒙特卡洛仿真（Monte Carlo Simulation）： 详细阐述如何通过大量随机抽样来模拟工艺变异性对时序的影响。介绍不同层次的蒙特卡洛仿真，包括器件级、单元级和路径级仿真，以及提高仿真效率的技术，如重要性采样（Importance Sampling）。 角点分析（Corner Analysis）的统计化： 传统的角点分析只关注几个预定义的极端工艺角。本书将介绍如何利用统计分布信息，定义更具代表性的“统计角”（Statistical Corners），以更全面地覆盖实际制造的性能范围。 参数建模与提取： 介绍从实际测量数据中提取器件参数统计模型的先进技术，如基于统计回归和机器学习的方法，以及如何将这些模型集成到仿真流程中。 时序建模的统计化： 探讨如何建立考虑参数变异性的时序模型，例如基于角点模型（Corner Model）的扩展，以及如何使用基于概率的时序模型。 时序裕度（Timing Margin）的统计化分析： 学习如何计算和管理统计时序裕度，确保在保证一定概率的时序正确性的前提下，最大化芯片的性能。 1.3 统计时序分析（SSTA）的工具与方法 SSTA框架介绍： 深入剖析现代SSTA工具的工作原理，包括其如何处理参数的概率分布，如何进行路径延迟的统计分析，以及如何生成统计时序报告。 SSTA与传统STA的协同： 讨论如何将SSTA集成到现有的设计流程中，以及SSTA如何补充和增强传统STA的能力。 统计时序违例的分析与修复： 学习如何解读SSTA报告，识别导致时序问题的关键路径和主要变异源。介绍基于统计分析的时序修复技术，如调整寄存器时钟到达时间、修改逻辑单元、优化布线等。 片上时钟（On-Chip Clock）的统计分析： 专门探讨时钟树综合（CTS）过程中，时钟抖动（Jitter）、占空比失真（Duty Cycle Distortion, DCD）以及时钟偏移（Skew）的统计建模和优化，以确保时钟信号的稳定性。 第二部分：VLSI功耗的统计分析与优化 功耗是制约现代高性能VLSI设计的另一个关键瓶颈。在追求更高集成度和更长电池寿命的需求下，如何有效地降低动态功耗和静态功耗，已成为设计者必须面对的重大课题。本书将从统计学角度，揭示功耗的内在变异性，并提出一系列优化策略。 2.1 功耗的组成与不确定性分析 动态功耗： 深入分析开关功耗（C V^2 f）和短路功耗。讨论工艺变异性、电压波动和温度变化对这些组成部分的具体影响。例如，器件速度的变异会直接影响开关活动因子，而电压的波动则会改变电容的充电/放电速度。 静态功耗： 重点分析漏电流（Leakage Current）的来源，包括亚阈值漏电流、栅极漏电流和结漏电流。阐述工艺变异性对漏电流的巨大影响，以及温度升高如何显著增加漏电流。 功耗的变异性： 解释为何即使在相同的输入激励下，由于器件参数的差异，不同芯片实例的功耗也会有显著差异。 2.2 统计功耗分析（SPA）的理论与实践 功耗建模的统计化： 探讨如何建立考虑工艺变异性的功耗模型。介绍基于角点和基于分布的功耗预测方法。 蒙特卡洛功耗仿真： 学习如何利用蒙特卡洛方法模拟PVT变化和参数变异性对功耗的影响，预测不同芯片实例的功耗分布。 平均功耗与峰值功耗的统计评估： 区别于静态分析，SPA更侧重于评估一段时间内的平均功耗和在特定工作负载下的峰值功耗，以及这些值在不同芯片实例中的分布范围。 功耗裕度（Power Margin）的统计分析： 类似于时序裕度，分析功耗裕度，确保芯片在一定的概率下满足功耗预算。 2.3 功耗优化策略的统计驱动 动态功耗优化： 动态电压和频率调整（DVFS）： 结合统计的功耗和性能模型，实现更智能、更具预测性的DVFS策略。 门控时钟（Clock Gating）与电源门控（Power Gating）： 学习如何基于统计的活动因子（Activity Factor）预测，更精确地控制门控信号，避免不必要的功耗浪费，并处理好门控带来的时序影响。 逻辑优化： 讨论如何在综合和布局布线阶段，通过统计分析选择低功耗的逻辑单元和优化逻辑结构。 数据编码与总线编码： 介绍如何利用编码技术减少数据传输中的开关活动，从而降低功耗。 静态功耗优化： 多阈值电压（Multi-Vt）设计： 学习如何根据逻辑单元的性能要求和功耗敏感度，选择不同阈值电压的晶体管，以在保证性能的同时最小化漏电流。 低漏电晶体管技术： 介绍各种低漏电晶体管结构及其在低功耗设计中的应用。 睡眠模式与低功耗状态管理： 探讨如何设计高效的电源门控和状态保持机制，以在芯片空闲时大幅度降低静态功耗。 基于统计的库选择： 介绍如何根据工艺的统计特性，选择最适合低功耗设计的标准单元库。 功耗-性能-面积（PPA）的权衡： 强调在统计分析框架下，如何更全面地理解和优化PPA之间的相互关系。通过量化不确定性，可以更清晰地评估不同设计选择在性能、功耗和面积上的统计期望和风险。 功耗和时序的联动优化： 深入探讨功耗优化对时序的影响，以及时序优化对功耗的影响。学习如何在设计流程中同时考虑这两个方面，实现全局最优。例如，降低电压可以减少功耗，但也会增加延迟；使用高Vt单元可以降低漏电，但也会降低速度。统计分析有助于在这些权衡中找到最佳平衡点。 第三部分：整合与前沿展望 本书的第三部分将致力于整合前两部分的内容，并展望VLSI设计中统计分析与优化的未来发展方向。 3.1 统计分析在设计流程中的集成 EDA工具链的演进： 介绍现代EDA工具如何支持统计时序分析和统计功耗分析，以及如何将这些功能无缝集成到综合、布局布线、验证等各个设计阶段。 自动化与机器学习： 探讨如何利用自动化和机器学习技术，进一步提升统计分析的效率和精度，实现对复杂设计空间的智能探索和优化。 设计模型与数据管理： 讨论在统计设计方法中，如何有效地管理和利用各种设计模型、工艺数据和测量结果。 3.2 前沿研究与未来趋势 近似计算（Approximate Computing）与可容错设计（Fault-Tolerant Design）中的统计方法： 探讨在对精度要求不那么苛刻的场景下，如何利用统计学知识进行更激进的优化。 三维集成电路（3D IC）中的统计挑战： 分析三维堆叠带来的新型时序和功耗问题，以及统计分析如何帮助应对。 新兴工艺技术（如FinFET, GAAFET）的统计特性： 讨论这些先进工艺的独特变异性来源，以及相应的统计分析和优化方法。 AI for VLSI Design： 展望人工智能技术在驱动VLSI设计流程，特别是统计分析和优化方面的巨大潜力。 总结 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解并掌握在复杂的VLSI设计环境中，如何利用统计学原理与方法来解决时序和功耗这两大核心难题。通过理论讲解、技术介绍和实践指导，本书将帮助工程师们设计出更稳定、更高效、更具竞争力的集成电路产品。掌握这些先进的设计理念和技术，将是应对未来集成电路设计挑战的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的专业书籍，拿到手里就感觉沉甸甸的，光是书名就够让人望而生畏了——《VLSI的统计分析与优化：时序和功耗》。虽然我不是这个领域的资深专家，但作为一名对集成电路设计有浓厚兴趣的工程师，我还是决定挑战一下。这本书的装帧和排版非常讲究，印刷质量也没得说，每一张图表都清晰锐利，这对于理解复杂的数学模型和仿真结果至关重要。我翻阅了前几章，内容直奔主题，丝毫没有那种为了凑字数而铺陈的冗余信息，开篇就深入探讨了半导体制造中的随机性如何影响最终芯片的性能。作者似乎非常擅长将高度抽象的统计学概念，用一种近乎工程实践的方式来阐释，这让原本枯燥的公式推导变得有了实际落地的可能性。特别是关于蒙特卡洛模拟在时序收敛分析中的应用部分，我感觉作者提供了一套非常系统且可操作的流程指南，而不是停留在理论层面空泛地讨论。对于我们这些需要处理实际设计中各种不确定性问题的工程师来说，这本书无疑提供了一个强有力的理论武器库和方法论框架。我尤其欣赏作者在描述各种优化算法时，总是会穿插当前业界最前沿的技术趋势，让人感觉这不是一本“闭门造车”的理论著作，而是紧跟行业脉搏的实用参考书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我对这种级别的专业书籍抱持着谨慎的态度，毕竟市面上很多声称深入的书籍，读完后发现不过是把教科书的内容换了种说法重新包装。然而，这本书《VLSI的统计分析与优化：时序和功耗》给我的感觉完全不同。它更像是一份由资深设计团队整理出来的“实战手册”，只不过它的语言是建立在坚实的数学基础之上的。我特别留意了关于功耗优化策略那一部分，作者没有仅仅罗列现有的低功耗技术，而是深入剖析了每种技术背后的统计学原理和其对整个芯片时序预算的连锁反应。这种深入骨髓的分析能力令人印象深刻。比如，在讨论动态电压和频率调节（DVFS）时，书中展示的统计模型考虑到了环境温度波动、工艺角变化以及工作负载的随机性，这远比教科书上那种简化的线性模型要贴近真实世界。读起来虽然需要高度集中注意力，甚至时不时要查阅一下高等数学的知识点，但每一次“顿悟”的感觉都非常值得。它不仅告诉你“该做什么”，更重要的是解释了“为什么这样做是最优的”，这种底层逻辑的阐述才是真正体现作者功力的所在。

评分☆☆☆☆☆

作为一名负责后端设计的工程师，我最关心的往往是那些能直接影响流片良率和最终产品性能的细节。这本书在处理时序相关的统计变异性时，展现出的深度和广度着实让我震撼。它不是简单地介绍如何使用EDA工具来跑corner case仿真，而是教你如何构建能够有效预测这些corner case的统计模型。我过去常遇到的一个难题是如何在保证设计裕度的同时，避免过度设计导致性能和功耗的浪费，这本书似乎给出了量化的解决思路。书中关于先进工艺节点下，随机缺陷和噪声模型在时序上的叠加效应的讨论，简直是教科书级别的范例。我特别喜欢其中关于“不确定性量化”的章节，它采用了一种非常严谨的概率论框架，将原本模糊不清的“设计风险”具象化为可以计算的数值。这种严谨性，对于需要向管理层汇报设计风险和进度的场合，简直是太有说服力了。阅读过程中，我不得不频繁地停下来，对照我们团队目前使用的SDA（Static Design Analysis）流程，思考如何将书中的先进方法融入我们的日常工作中去，这让我感到自己不仅仅是在阅读，更是在进行一次深层次的专业升级。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格是极其克制和精确的，没有一丝多余的抒情或夸张，每一个句子都像是在传递关键信息。对于习惯了快速阅读的现代读者来说，这可能需要一定的适应期。我必须承认，初次接触时，大量的数学符号和复杂的系统级架构图让我感到有些压力，但这正是其价值所在——它面向的是那些愿意投入时间和精力去理解VLSI系统底层复杂性的专业人士。我发现，作者在构建论证体系时，逻辑链条衔接得天衣无缝，从宏观的系统级功耗预算分配，到微观的晶体管级噪声影响，层层递进，逻辑清晰。尤其欣赏的是，书中对不同优化目标之间的权衡（trade-off）进行了深入的剖析，比如在某个特定设计约束下，提高时序裕度会以多大的功耗代价来体现。这种对多目标优化难题的解构和量化，是目前市面上其他书籍很少能触及的深度。它教会的不是简单的“如何做”，而是“如何像一个顶尖的系统架构师那样去思考设计决策”。

评分☆☆☆☆☆

从整体的结构和内容深度来看，《VLSI的统计分析与优化：时序和功耗》明显不是为入门者准备的，它更像是为那些已经掌握了基础知识，渴望突破瓶颈、迈向精通的设计师们准备的“内功心法”。我特别关注了其中关于“变异性感知设计（VSD）”与机器学习融合的章节，这部分内容非常具有前瞻性，展示了如何利用大数据和先进的优化算法来克服纳米尺度下越来越严峻的制造不确定性。作者对这些新兴领域的介绍，不是浮光掠影的概述，而是给出了扎实的数学模型和潜在的应用场景，让人对未来十年的芯片设计挑战有了更清晰的预判。这本书的阅读体验是一种持续的“认知挑战”，它不断地推动你跳出固有的思维定势，去用更具统计学严谨性的眼光审视每一个设计选择。对于任何一个致力于在先进工艺节点上实现高性能、低功耗芯片的设计团队而言，这本书绝对是值得长期供奉在案头、时常翻阅的权威参考资料。