一种基于深度度量学习的EDA电路失效分析方法
基本信息
| 申请号 | CN202111036201.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114139482A | 公开（公告）日 | 2022-03-04 |
| 申请公布号 | CN114139482A | 申请公布日 | 2022-03-04 |
| 分类号 | G06F30/367（2020.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张立军;严雨灵;马利军;张重达;娄圆 | 申请（专利权）人 | 苏州宽温电子科技有限公司 |
| 代理机构 | 苏州吴韵知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 王铭陆 |
| 地址 | 215000江苏省苏州市工业园区金鸡湖大道99号苏州纳米城1幢606-4室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度度量学习的EDA电路失效分析方法，包括步骤：一、根据原始分布对EDA电路样本进行蒙特卡罗采样，生成蒙特卡罗采样样本，并进行蒙特卡罗仿真，得到失效仿真结果；二、通过步骤一的蒙特卡罗采样样本和失效仿真结果，训练一个能够将失效样本区分出来的深度度量学习模型；三、对待进行失效分析的EDA电路，采用蒙特卡罗采样方法生成足够多的失效分析样本，并利用步骤二中训练的深度度量学习模型对样本进行筛选，筛选出可能失效样本；四、对可能失效样本进行SPICE电路仿真，得到失效的EDA电路并计算出失效率。本发明仿真效率高，可靠性高，在先进工艺大规模电路的仿真分析中具有明显的优势。 |
