[发明专利]基于无环约束半定规划松弛的模拟电路建模及优化方法

说明书

本发明属于集成电路技术领域，涉及一种基于无环约束半定规划松弛的模拟电路建模及优化方法，包括：步骤1，采用晶体管级仿真器得到训练样本；步骤2，建立满足无环图约束的电路性能稀疏多项式模型；步骤3，根据稀疏多项式模型将原始的模拟电路优化问题转化为半定规划松弛问题进行求解；步骤4，根据半定规划松弛结果计算得到原始电路设计参数的最优值。应用本发明的方法，能够在有限的内存资源和计算时间内，得到含有数十个设计参数的模拟电路的全局最优设计。

技术领域

本方法属于集成电路技术领域，具体涉及一种基于无环约束半定规划松弛的模拟电路建模及优化方法。

背景技术

作为现代集成电路系统不可或缺的一部分，占芯片面积极小的模拟电路模块通常成为影响整体系统性能、成品率和上市时间的关键瓶颈。为了有效完成模拟电路设计，学术界和工业界提出了大量的器件尺寸优化方法[1][2]。这些方法的主要目的就是通过数值仿真或解析性能模型来自动确定最优的电路设计参数(如，晶体管尺寸和偏置电流等)。

基于仿真的模拟电路优化[3]-[6]通常采用随机算法(如模拟退火、进化算法等)或局部搜索算法(比如序列二次规划算法)对电路设计进行迭代优化。每次迭代中都需要调用SPICE仿真对电路性能进行评估。SPICE仿真精度较高，但时间和空间成本很高。因此，这类方法虽然能够精确得到电路性能，但是很难在有限的计算资源内收敛到全局最优解。

为了降低计算复杂度，业界提出了基于公式的优化方法，利用解析形式的设计方程来优化电路性能[1]。为了保证求解的高效性(低计算成本)和鲁棒性(保证全局最优)地解决电路优化问题，还需要给设计方程加上约束条件。但是，由于在推导设计方程过程中需要进行较多简化，这类方法精度较低，得到的最优解可能无法正确地表征电路实际性能。例如，几何规划算法(geometric programming,GP)[7]-[9]需要构建正项式电路性能模型来将优化问题转化为凸优化。虽然正项式模型能够构建很多模拟电路的性能函数，但在先进的工艺节点下[10]-[11]，常常不能抓住模拟电路性能的高阶细节。

有研究公开了基于半定规划(semi-definite programming,SDP)的多项式优化(polynomial programming,PP)技术为模拟电路的全局优化提供了一种可行方案[12]-[15]，其核心思想是使用通用的非凸多项式模型近似模拟电路性能。尽管这样得到的多项式优化问题是非凸的，其全局最优解还是可以通过基于SDP的矩理论得到。与传统GP方法相比，新的PP方法可以使用更为灵活的、非凸的建模模板，并保证得到全局最优，但是在进行大规模电路优化时，该方法的计算成本过高[16]-[18]。

因此，亟需一种能够保证全局最优、并具有较低计算复杂度的模拟电路优化方法，以克服现有技术的不足。

与本发明相关的现有技术有如下的参考文献：

[1]G.Gielen and R.Rutenbar,“Computer-aided design of analog andmixed-signal integrated circuits,”Proceedings of the IEEE,vol.88,no.12,pp.1825-1854,2000.

[2]R.Rutenbar,G.Gielen,and J.Roychowdhury,“Hierarchical modeling,optimization,and synthesis for system-level analog and RF designs,”Proceedings of the IEEE,vol.95,no.3,pp.640-669,2007.