Abstract-Process variationer är ett stort problem i dagens chip design eftersom de kan avsevärt försämra chip prestanda. För att förutsäga sådan nedbrytning förlitar sig befintliga krets- och MEMS-simulatorer på Monte Carlo-algoritmer, som vanligtvis är för långsamma. Därför är nya snabba stokastiska simulatorer mycket önskvärt. Detta papper första granskar vår nyligen utvecklade stokastiska testsimulator som kan uppnå speedup faktorer på hundratusentals över Monte Carlo. Sedan utvecklar vi en snabb hierarkisk stokastisk spektralsimulator för att simulera en komplex krets eller system bestående av flera block. Vi presenterar vidare en snabb simuleringsmetod baserad på förankrad ANOVA (analys av varians) för vissa designproblem med många processvariationer. Detta tillvägagångssätt kan minska simuleringskostnaden och identifiera vilka variationskällor som har stor inverkan på kretsens prestanda. Simuleringsresultaten för vissa krets- och MEMS-exempel rapporteras visa hur effektiv vår simulator är.
Till exempel utvecklar REF en hierarkisk stokastisk spektralsimulator baserad på den förankrade ANOVA i vilken en ankarpunkt och en tröskel införs för ANOVA för att erhålla en trunkerad ANOVA nedbrytning.
Stochastic Testing Simulator for Integrated Circuits and MEMS: Hierarchical and Sparse Techniques
{'venue': 'Z. Zhang, X. Yang, G. Marucci, P. Maffezzoni, I. M. Elfadel, G. E. Karniadakis and L. Daniel,"Stochastic Testing Simulator for Integrated Circuits and MEMS: Hierarchical and Sparse Techniques", in Proc. CICC, Sept. 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}