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随着半导体工艺的进步以及芯片设计的日趋复杂化,传统OCV约束方式已经越来越不符合45nm及以下工艺的千万门级高速芯片设计。相对于传统OCV在path上设置统一derate值的方法,AOCV更为科学与合理的根据path的实际情况加上不同的derate值。通过科学合理的方法降低了derate值的悲观度。
既然有了AOCV,为什么要有POCV? 1)工艺进化到14nm后,AOCV分析模式中动态设置时序减免值的方法已经不能满足精度要求,其分析结果的悲观型也无法很好地改变。 2)AOCV需要先分析逻辑深度和物理距离两个因素,再设置时序减免值,导致CPU工作量巨大,时序分析计算时间增加。 3)时序优化过程中增加或者删除缓冲器会改变逻辑深度,然后又需要根据逻辑深度重新选择时序减免值,重新时序计算,迭代次数和时间增加。 POCV (Parametric On Chip Variation) POCV又称SOCV(Statistical On Chip Variation),如下图所示,POCV和AOCV一样将delay模拟成一个正态分布。每个cell的delay最高概率出现在期望值u周围,整体落在正负3倍标准差区间内的概率为99.7%。 一般情况下无论是AOCV或者POCV,都会有一个专门的文本文件通过特定的命令读取到工具中。以PrimeTime为例,读取AOCV和POCV的命令如下: read_aocvm $pocv_file 与AOCV分析模式动态设置时序减免值的方法不同,POCV分析模式把单元的最终延时表示为如下计算函数: Delay = M +/- S*n M是指单元正常的平均延时,S为标准差sigma(从查找表获得),n一般取3。 LVF(Liberty Variation Format) 除了read_aocvm去读取专用的POCV文本,还可以将POCV的内容集成到类似于liberty文件中,比如基于Slew-Load Based LVF,如下图所示: 我们可以首先根据Slew-Load查找到M平均延时,然后对应查到Sigma值。这样即可完成POCV时序分析。 以上介绍的时序分析方法就是POCV,也叫SOCV,全称为Statistic OCV。这是一种比AOCV更加先进的分析模式,它放弃了用最worst和最best的情况去标记delay,取而代之的是M+nS和M-nS的值,因此Timing的情况会比OCV以及AOCV更加乐观。 |
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