基于鲁棒控制理论的纳米工艺偏差下的超大规模集成电路性能分析方法研究

复杂纳米工艺的严重偏差造成集成电路性能的随机波动，导致芯片成品率大幅降低。考虑工艺偏差的超大规模集成电路性能分析是提升芯片成品率研究的核心科学问题和前沿研究热点。现有蒙特卡罗、随机正交多项式展开等主流随机分析方法需要大量采样，造成了计算量的爆炸，无法实用于集成电路的随机分析。本项目首次提出无需采样而基于几个完备多项式或关键矩阵来分析工艺偏差的超大规模集成电路的性能边界。借鉴系统鲁棒控制领域著名的Kharitonov定理的研究成果,本项目提出在频域空间通过广义的Kharitonov定理，计算少数的几个扩展的Kharitonov多项式或关键多项式，在时域空间通过广义Lyapunov定理和广义鲁棒零极点聚类等理论，只需计算少数的几个关键矩阵，就能以极少的计算代价准确分析工艺偏差的电路和系统的性能边界，有效解决了大规模采样造成的计算量爆炸问题，为纳米尺度集成电路的性能分析提供了一个崭新的发展方向。

随着集成电路制造工艺进入纳米尺度，集成电路的性能受到日益严重的工艺波动的影响，成为制约集成电路设计鲁棒性的瓶颈问题和国际难题。本项目围绕集成电路系统鲁棒性分析及优化设计这一国际前沿的研究课题开展研究工作，取得了若干创新成果。1）在频域空间电路系统鲁棒性分析方面，提出了基于控制论中的Routh Table稳定性判别方法的鲁棒稳定性分析方法，避免了传统蒙特卡罗方法的大量采样及不确定性。2）在时域空间电路系统鲁棒性分析方面，针对静态随机存储器单元（SRAM）的最低数据保持电压问题，提出了一种创新的基于多起始点优化的可靠性分析方法，计算速度比重要性采样和蒙特卡罗方法提高3到7个量级。3）在性能鲁棒性分析中，提出了基于聚合的大量端口电路模型降阶算法AMOR，加快了性能分析的速度，在满足精度的前提下，降阶工具的加速比比Synopsys HSPICE PACT降阶工具的加速比高1.05-72倍。二阶Krylov子空间电路模型降阶方法获2012年度上海市自然科学一等奖。4）在增强集成电路鲁棒性的优化设计方面，提出了提升时序性能鲁棒性的优化算法、具有线性复杂度的化学机械抛光（CMP）哑元金属填充方法、光刻热点分类、多重曝光光刻工艺的版图图案分解方法等增强CMP和光刻工艺鲁棒性的优化算法、三维集成电路硅通孔分配优化算法等。本项目共发表论文11篇，其中SCI收录6篇、EI收录9篇。在国际权威期刊IEEE Trans. on CAD、IEEE Trans. on CAS、IEEE Trans. on VLSI及SIAM Journal on Scientific Computing分别发表2篇、1篇、1篇及1篇。在集成电路EDA领域最具影响力的国际会议IEEE/ACM DAC和IEEE/ACM ICCAD各发表2篇。ICCAD’2013论文获IEEE/ACM William J. McCalla最佳论文提名。申请国家发明专利5项，获得授权国家发明专利3项。互连线模型降阶算法已应用于国内最大的EDA公司华大九天软件有限公司的软件系统中的SPICE仿真工具和模型降阶工具。荣获2011年国家杰出青年科学基金、2012年度上海市自然科学一等奖、2012年上海市“五一”劳动奖章、2013年第十届中国青年女科学家奖。