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电路中电源/地网络的优化研究

作　者: 崔庆博
导　师: 袁小龙
学　校: 北京交通大学
专　业: 微电子学与固体电子学
关键词: 电源/地网络 EKOS算法扩展子空间瞬态反应优化技术
分类号: TN402
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 17次
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内容摘要

近年来随着集成电路工艺的发展,集成电路的规模变得日益庞大,然而其工艺的特征尺寸在不断的减小,芯片的集成度、复杂度和工作频率快速提高,电源/地网络分析的可靠性在电路设计中显得尤为重要。同时,深度亚微米技术的高速发展也使得功率传输噪声不可忽略,因为电源线压降过大也会导致芯片内部逻辑错误,因此在分析P/G网络时要将以上问题作为约束条件来认真考虑,让其在保障正常供电的前提下对布线作了最大的优化,具有一定的现实价值。在本文中,研究了一种电源/地网络(Power/Ground network, P/G)分析的EKOS (Extended Krylov Of Subspace,扩展Krylov子空间)优化算法。EKOS优化技术是一项有效的模拟方法,将被广泛的应用在电源/地网络分析中。与现有的随机行走算法相比,这种新的算法能够估算出瞬态反应,能够快速产生稳定的结果,因此该研究具有实用的研究意义。本文先对电源/地网络噪声问题进行了可靠性分析,明确了电源/地网络的研究内容,并且对现有的降低电源/地网络电压降算法进行了分析,讨论了这些算法的优点和缺点,最后引入EKOS方法。在EKOS设计过程中,首先研究了一类非常有效的大型线性代数方程组解法,如Krylov子空间算法；在此基础上,把电源／地网络分析应用到了扩展Krylov子空间算法,把大规模的电源／地网络简化成易于求解的系统,再把结果返回到原系统中。有效的达到电源／地网络分析的目的。同时本文提出的EKOS算法,已经用C++语言进行编程实现,程序的运行结果表明通过对已有的电路的分析和优化,EKOS完全达到了对电源／地网络的优化的目的。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
1 引言  10-16
  1.1 电源/地网络分析方法的介绍  10-13
    1.1.1 集成电路工艺技术的发展概括  10-11
    1.1.2 集成电路的布线技术  11-12
    1.1.3 集成电路噪声的分析  12
    1.1.4 电源/地网络分析的必要性  12-13
  1.2 电源/地网络分析的现状  13-14
  1.3 论文结构  14-16
2 电源/地网络分析方法和设计  16-24
  2.1 电源/地网络布线概述  16
  2.2 电源/地网络分析的主要内容  16-17
  2.3 电源/地网络分析方法  17-21
    2.3.1 电源/地网络分析方法的介绍  18-20
    2.3.2 随机行走法  20-21
  2.4 现有电源/地网络分析方法的优缺点  21-22
  2.5 本章小结  22-24
3 电源/地网络及其路径的构建  24-32
  3.1 电源/地网格布线的问题  24-25
  3.2 电源/地网络布线问题的转化  25
    3.2.1 网格路径图的构建原则  25
  3.3 无网格格式的构建模型  25-30
    3.3.1 无网格布线模式的讨论  26-27
    3.3.2 无网格路径图的构建  27-30
  3.4 本章小结  30-32
4 Krylov子空间算法的研究  32-41
  4.1 Krylov算法的基本概念  32-33
  4.2 Krylov子空间算法的基本分类  33-34
    4.2.1 正交化算法  33
    4.2.2 正交投影算法  33-34
  4.3 如何扩展Krylov子空间  34-37
    4.3.1 扩展的基本原理  34-36
    4.3.2 扩展的一个例子  36-37
  4.4 基于二次投影的多输入多输出算法  37-39
    4.4.1 Block SAPOR算法  37-39
    4.4.2 Block SAPOR与行主流矩阵匹配类降阶算法的比较  39
  4.5 本章小结  39-41
5 EKOS的优化设计技术  41-60
  5.1 EKOS的基本原理和理论  41-44
  5.2 电源/地优化算法  44-45
    5.2.1 问题描述  44
    5.2.2 代价函数的构造  44-45
    5.2.3 算法分析  45
  5.3 多源线性电路降序分析法的EKOS法  45-47
    5.3.1 电源网格的分析方法  46
    5.3.2 扩展Krylov子空间法  46-47
  5.4 随机行走法的EKOS法  47-49
    5.4.1 阻抗网络中的随机行走法  47-48
    5.4.2 基于分析算法的随机行走EKOS  48-49
  5.5 PGSIM算法思想及其实现  49-50
  5.6 程序输入/输出参数和代码实现  50-54
  5.7 实验结果  54-59
  5.8 本章小结  59-60
6 总结和展望  60-61
  6.1 总结  60
  6.2 展望未来的发展方向  60-61
参考文献  61-64
附录A  64-65
附录B  65-67
附录C  67-74
作者简历  74-76
学位论文数据集  76

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