【摘 要】
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随着集成电路技术节点的演进及设计复杂度的增加,工艺制造波动导致电路良率无法准确预估,为保证整块芯片系统达到较高的良率,芯片内部具有高重复率的单元电路需要保证1e-6甚至更低的失效率（极高良率）。原始蒙特卡洛方法在极高良率场景下需要极大的仿真代价,最小二范数采样算法（Min-Norm Importance Sampling,MNIS）精度受预采样步骤影响严重,稳定性较差,自适应重要采样算法（Adap
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随着集成电路技术节点的演进及设计复杂度的增加,工艺制造波动导致电路良率无法准确预估,为保证整块芯片系统达到较高的良率,芯片内部具有高重复率的单元电路需要保证1e-6甚至更低的失效率（极高良率）。原始蒙特卡洛方法在极高良率场景下需要极大的仿真代价,最小二范数采样算法（Min-Norm Importance Sampling,MNIS）精度受预采样步骤影响严重,稳定性较差,自适应重要采样算法（Adaptive Imptance Sampling,AIS）基于高斯分布构建的重要采样函数在极高良率场景下的采样效率降低,仿真次数成倍增长,针对极高良率场景的快速良率分析方法亟待提出。本文提出了基于韦布尔分布的自适应分簇采样算法（Adaptive Clustering and Sampling based on Weibull density,ACS-WBL）,ACS-WBL算法分为初始化和自适应迭代两个步骤,在初始化阶段,本文采用超球面预采样的方法来探索失效区域位置,通过逐步增加超球面的半径来获得初始失效样本点。在自适应迭代阶段,本文首先通过对失效样本聚类将失效区域划分为不相交的子空间,然后在每个子空间基于韦布尔分布并行构建重要采样函数以加快算法收敛速度,其中采样函数的最优参数通过求解相对熵最小化的方式获得。最后,算法根据采样函数生成下一批样本,同时计算样本的重要性权重来更新失效率。该迭代框架可以减少对预采样步骤的依赖,提高算法稳定性。本文以SRAM存储单元,组合逻辑电路（与非,缓冲器,异或）以及锁存器电路为验证场景,比较了本文ACS-WBL和MNIS及AIS的有效性。在三种实验电路中,实验结果证明ACS-WBL在极高良率场景下仅需6000次以内仿真即可获得准确的失效率值;另外,在锁存器电路实验中,本文对算法进行了十次重复实验以验证稳定性,结果证明MNIS算法稳定性较差,估算量波动范围超过±0.1σ,而ACS-WBL的十次估算量均能够控制在±0.1σ以内。本文算法在极高良率场景下相比MNIS以及AIS有2～5倍的提速,并且具有较好的稳定性。
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