| 基于Virtuoso Studio 平台FMC Yield Estimation 快速良率评估算法的研究与应用 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：wwei | |
| 文档大小：1734 K | |
| 标签： Cadence Virtuoso 蒙特卡洛分析 机器学习 | |
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| 文档介绍：探讨了 Cadence Virtuoso ADE 环境下，基于 AI 增强的 Fast Monte Carlo（FMC）分析方法。FMC 新增良率估计（Yield Estimation）算法的 GUI 支持，结合原有最差样本（Worst Samples）算法，构建了覆盖多场景的高 Sigma 良率分析方案。其核心是利用 AI 模型大幅减少仿真次数，解决传统蒙特卡洛算力消耗过大的问题。两种算法目标互补：Worst Samples 从海量样本中精准定位最差性能点与极端工艺角，评估设计鲁棒性；Yield Estimation 则在固定预算下，通过统计推断快速量化整体良率与故障率。实际流程中，先通过 Yield Estimation 完成良率摸底与方案评估，再用 Worst Samples 深挖关键 Sigma 水平的失效细节，指导电路优化。该方法为先进 IC 设计在高变异、高良率要求下的高效分析与调试提供了灵活的方法论支撑。 | |
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