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深入思考統計時序分析

上網時間: 2007年08月20日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:統計時序分析  靜態時序  ISPD 

一兩年前,統計時序分析似乎是IC設計領域中下一個最棒的新興事物。但現在事情變得越發不明朗了,在最近舉行的國際實體設計大會(ISPD 2007)上出現的辯論更引起了人們的廣泛關注。


我沒有參加今年3月19日到21日在德州奧斯汀舉行的ISPD,但我收到了會中有關統計時序和設計爭論內容。我的資訊來自於ISPD 2007會議主席、德州大學奧斯丁分校教授David Pan。

在ISPD 2007的一場座談會上,Pan透露,來自英特爾和IBM的著名研究人員對統計時序和設計發表了不同的看法。領導英特爾Strategic CAD實驗室的Noel Menezes以‘好、壞與統計’為主題發表了演講。他披露了英特爾最近的一份調查報告。報告指出,全局統計技術已被廣泛用於統計時序分析、偏移運算、良率預測,以及性能-泄露的聯合建模。Menezes的結論是:精細粒度的統計分析技術帶來的回報要比‘智慧邊界選擇方法’小。

統計時序分析將回歸統計分佈結果,而不再是挑選最佳和最壞情況下的溫度、製程或電壓‘邊界’來觀察時序變化。65nm以下邊界分析的最大問題是邊界條件太多,因此需要多次執行傳統靜態時序分析工具。但若有更好的邊界選擇方法,也許統計時序分析的優勢就不會這麼多了。

座談會上第二位發言人是IBM Research的Chandu Visweswariah,他是統計時序分析技術的支持者。在他的主題演講‘害怕、不確定和統計’中,Visweswariah表示硬體性能呈分散狀態,而裸晶到裸晶的變化才是關鍵。單一衡量標準是不夠的。Visweswariah建議階段性地採納統計最佳化技術,範圍可以從採用人工修正的確定性最佳化到真正分散式的最佳化。

Cadence公司研究員Lou Scheffer認為,上述兩種觀點是‘同一個硬幣的三個邊’。他指出,使用靜態時序分析工具時,有三種因素會引起問題,即關聯性,靈敏度和統計學。統計時序已考量了這三種因素,但普通的靜態時序分析卻忽略了所有這三大要素。

不過,仍然有例外,Scheffer表示。例如,你可能擁有已考量了靈敏度和關聯性的確定性靜態時序分析。

“我認為,業界首先會嘗試各種方法,透過製程和智慧設計以控制和減少變化,”Pan說。“設計師通常不知如何處理概率分佈。因此,如同英特爾的調查報告所指出,如何實現更智慧的確定性設計是關鍵。真正的統計設計方法需要較長的時間才能被人們所接受。”

Pan的想法很不錯。情況似乎很明顯,統計時序分析能更精確地描述設計在各種製程條件下的反應,例如告訴設計師在指定頻率下他們能期望獲得何種良率。但誰真正需要統計時序分析,有另外的替代方法嗎?

在最近於EDA DesignLine上發表的一篇文章中,來自Sierra設計自動化公司的作者堅持認為統計時序分析不是邊界分析的替代技術。“統計分析可以解決某種可變性問題,”作者指出,“用某種分佈情況預測出電路性能是有用的。但非法保持(hold violation)仍取決於對引起破壞和導致晶片故障等實際邊界條件的分析和最佳化。”

部份業界人士認為,統計時序分析對隨機製程變化特別有用。有系統的製程變化可以被建模,應從統計分析中去除。有系統的變化包括蝕刻效應、包含蝕刻和化學金屬研磨(CMP)效應在內的大多數互連變化以及多數電壓與溫度變化。它們是問題的最重要部份。

靜態時序分析帶來了與驅動分析統計模型有關的額外問題。第一個問題是代工廠不太願意透露統計資料。第二個問題是產生最重要的庫。新創企業Altos設計自動化公司指出,統計模型在特徵化上花的時間要比靜態模型長20到50倍,而靜態模型已經很長了。這是因為統計模型必須追蹤多個參數的變化。

Altos公司聲稱已擁有解決方案,如果該公司的技術能像廣告所說,那麼將大幅協助統計分析的普及。然而,還有一個問題,就是缺少供統計分析使用的標準庫格式。目前每種統計工具都有自己的格式。Silicon Integration Initiative公司(Si2)旗下的開放建模協會(OMC)正在開發相關標準。

在去年的設計自動化會議上,就已引發了有關統計時序分析的爭論,當時新思公司發佈的統計時序功能一直默默無聞,現在幾乎不見蹤影了。TI公司矽技術開發副總裁Dennis Buss表示,唯一真正具有統計意義的是隨機摻雜變化,而對其他部份來說,統計時序可能提供錯誤的答案,Buss指出。

我想,統計時序分析是一種極有前途的技術,雖然普及的時機目前還不成熟,但最終將獲得普及,而且傳統的靜態時序分析也必須要改變。

作者:Richard Goering




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