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基于 Emag-Aware ML 的高速 IC 设计布局优化.pdf

上传人: 芦苇 编号:651823 2025-05-01 17页 1.34MB

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本文介绍了一种基于机器学习的IC布局优化方法,用于提高高速IO设计的信号完整性。传统的IO设计方法依赖于手动调整辅助参数,如自感和互感,而本文提出的机器学习方法自动化了这一过程,优化了实际关注的指标,例如眼高。研究在7nm工艺节点上,将T型线圈放置在顶层和次层金属上,以最小化电阻。通过并行EM提取和SPICE分析,训练了一个适应性强的机器学习模型,用于优化设计。结果显示,该方法减少了工程师的工作量,降低了手动操作的错误,并且能够在设计中找到最佳的T型线圈布局。在优化一个代表电源和地围绕的螺旋的布局时,模型训练仅用了4.2小时,线圈尺寸为37mm x 35mm。此外,当将优化扩展到整个字节通道时,该方法也表现出了可扩展性。通过比较EM提取和机器学习模型的预测,模型的准确性在-0.2%到+1.7%之间。
"高速IC设计中的电磁布局优化" "利用机器学习优化高速内存接口设计" "Ansys VeloceRF与RaptorX在IC设计中的应用"
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