CN105447222A - 用于集成电路的工艺变化分析的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供用于集成电路的工艺变化分析的方法及对应的系统。根据器件参数和工艺参数，生成描述集成电路的电子器件的网表。工艺参数包括电子器件单独的局部工艺参数和电子器件共用的全局工艺参数。识别关键电子器件，该关键电子器件包括对集成电路的设计规范的性能参数具有最大贡献的器件参数。确定用于关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值。敏感度值代表一个或多个性能参数对关键电子器件的全局和局部工艺参数的变化有多敏感。基于敏感度值对Monte？Carlo(MC)样本进行分类。

Description

用于集成电路的工艺变化分析的方法

相关申请的交叉参考

本申请是2014年9月22日提交的第14/492,866号美国申请的继续申请，该先前申请(即，第14/492,866号美国申请)要求如下权益：1)2014年2月28日提交的第61/946,348号美国临时申请；2)2013年9月23日提交的第61/881,091号美国临时申请。美国申请的所有主题结合于此作为参考。

技术领域

本发明一般地涉及半导体技术领域，更具体地，涉及集成电路的分析方法。

背景技术

通常将集成电路设计为满足或符合(exceed)某些设计规范。例如，可以将集成电路设计为集成电路的输入至输出之间具有介于10与15之间的电压增益。然而，在集成电路的批量制造期间，IC制造工艺中的不可预测的变化会导致低产量(即，较高比例的芯片不满足或不符合设计规范)。因此，在集成电路的批量制造之前，可以使用计算机模拟来预测产量。如果预测产量较低，则可以改善制造工艺和/或集成电路设计。随着部件尺寸变得更小并且工艺变化变得更加明显，所期望的这种模拟变得日益重要。

发明内容

为了解决现有技术中所存在的缺陷，根据本发明的一方面，提供了一种用于集成电路的工艺变化分析的方法，所述方法包括：生成网表，所述网表通过器件参数和工艺参数描述集成电路的电子器件，其中，所述工艺参数包括所述电子器件单独的局部工艺参数和所述电子器件共用的全局工艺参数；识别关键电子器件，所述关键电子器件包括对所述集成电路的设计规范的性能参数具有最大贡献的器件参数；确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值，其中，所述敏感度值代表一个或多个性能参数对于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的变化有多敏感；以及基于所述敏感度值对MonteCarlo(MC)样本进行分类。

该方法还包括：对分类的MC样本执行MC模拟。

在该方法中，基于所述电子器件的单独的器件参数来识别所述关键电子器件。

在该方法中，将所述MC模拟配置为使用的MC样本的百分数小于100％。

该方法还包括：接收描述所述电子器件的初始网表；以及将所述初始网表重建为所述网表，其中，重建包括修正所述初始网表以包括所述器件参数和所述工艺参数。

在该方法中，所述初始网表包括子电路定义和所述子电路定义的多个示例，并且重建还包括：除了所述子电路定义的第一示例，对于所述子电路定义的每一个示例都复制所述子电路定义，以生成复制的子电路定义；以及除了所述第一示例，修正所述子电路定义的多个示例，以示例化所述复制的子电路定义。

该方法还包括：从数据库取回所述器件参数和所述工艺参数。

在该方法中，确定敏感度值包括：使用所述电子器件的工艺模型来模拟所述网表，以确定所述一个或多个性能参数的基准值，其中，所述工艺模型基于所述工艺参数对所述电子器件建模；在所述网表中以一次一个的方式设置所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数，以形成与所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数相对应的新的网表；使用所述工艺模型来模拟所述新的网表，以确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的一个或多个性能参数的参数值；确定所述基准值与对应的参数值之间的差值；以及根据工艺参数对所述差值进行分组并求和，以确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值。

在该方法中，设置所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数包括：接收与所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数相对应的高斯概率分布的标准差；以及将所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数设置为对应的标准差的预定倍数。

在该方法中，识别关键电子器件包括：使用所述电子器件的器件模型来模拟所述网表，以确定所述一个或多个性能参数的基准值，其中，所述器件模型基于所述器件参数对所述电子器件建模；在所述网表中以一次一个的方式设置所述器件参数，以形成与所述器件参数相对应的新的网表；使用所述器件模型来模拟所述新的网表，以确定用于所述器件参数的一个或多个性能参数的参数值；确定所述基准值与对应的参数值之间的差值；根据器件参数对所述差值进行分组并求和，以确定所述器件参数的贡献值；以及选择与最大贡献值相关联的一个或多个电子器件。

在该方法中，设置所述器件参数包括：接收与所述器件参数相对应的高斯概率分布的标准差；以及将所述器件参数设置为对应的标准差的预定倍数。

在该方法中，对MC样本进行分类包括：确定所述MC样本出现的概率；基于所述敏感度值，估计用于所述MC样本的一个或多个性能参数的值；基于估计的值和所述概率，确定用于所述MC样本的得分；以及根据所述得分，按顺序布置所述MC样本。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于集成电路的工艺变化分析的系统，所述系统包括：将一个或多个存储单元配置为存储网表，所述网表通过电子器件的器件参数和工艺参数描述集成电路的电子器件，其中，所述工艺参数包括所述电子器件单独的局部工艺参数和所述电子器件共用的全局工艺参数；层次敏感度模块，被配置为：识别关键电子器件，所述关键电子器件包括对设计规范的一个或多个性能参数具有最大贡献的器件参数；和确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值，其中，所述敏感度值代表所述一个或多个性能参数对所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的变化有多敏感；以及将MonteCarlo(MC)样本分类模块配置为基于所述敏感度值对MC样本进行分类。

该系统还包括：一个或多个存储单元，被配置为分别基于所述器件参数和所述工艺参数来存储所述电子器件的器件模型和工艺模型，并且被配置为存储应用程序接口(API)模块，以及被配置为存储所述网表、所述层次敏感度模块以及所述MC样本分类模块；以及一个或多个处理单元，被配置为执行所述API模块的计算机可执行指令，以提供至所述器件模型和所述工艺模型的接口，并且被配置为执行所述层次敏感度模块和所述MC样本分类模块的计算机可执行指令，以通过所述器件模型和所述工艺模型来分析集成电路的工艺变化。

该系统还包括：网表重建模块，被配置为：接收描述所述集成电路的电子器件的初始网表；以及将所述初始网表重建为所述网表，其中，重建包括修正所述初始网表以包括所述电子器件的器件参数和工艺参数。

在该系统中，所述层次敏感度模块还被配置为：使用所述电子器件的工艺模型来模拟所述网表，以确定所述一个或多个性能参数的基准值，其中，所述工艺模型基于所述工艺参数对所述电子器件建模；在所述网表中以一次一个的方式设置所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数，以形成与所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数相对应的新的网表；使用所述工艺模型来模拟所述新的网表，以确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的一个或多个性能参数的参数值；确定所述基准值与相对应的参数值之间的差值；以及根据工艺参数对所述差值进行分组并求和，以确定所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值。

在该系统中，所述层次敏感度模块还被配置为：接收与所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数相对应的高斯概率分布的标准差；以及将所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数设置为对应的标准差的预定倍数。

在该系统中，所述层次敏感度模块还被配置为：使用所述电子器件的器件模型来模拟所述网表，以确定所述一个或多个性能参数的基准值，其中，所述器件模型基于所述器件参数对所述电子器件建模；在所述网表中以一次一个的方式设置所述器件参数，以形成与所述器件参数相对应的新的网表；使用所述器件模型来模拟所述新的网表，以确定用于所述器件参数的一个或多个性能参数的参数值；确定所述基准值与相对应的参数值之间的差值；根据所述器件参数对所述差值进行分组并求和，以确定用于所述器件参数的贡献值；以及选择与最大贡献值相关联的一个或多个电子器件。

在该系统中，所述层次敏感度模块还被配置为：接收与所述器件参数相对应的高斯概率分布的标准差；以及将所述器件参数设置为对应的标准差的预定倍数。

根据本发明的又一方面，提供了一种用于集成电路的工艺变化分析的方法，所述方法包括：收网表，所述网表描述集成电路的电子器件；重建所述网表，以包括分别被器件模型和工艺模型用来对所述电子器件建模的器件参数和工艺参数，其中，所述工艺参数包括所述电子器件单独的局部工艺参数和所述电子器件共用的全局工艺参数；识别关键电子器件，所述关键电子器件包括对设计规范的一个或多个性能参数具有最大贡献的器件参数；确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值，其中，所述敏感度值代表一个或多个性能参数对所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的变化有多敏感；基于所述敏感度值对MonteCarlo(MC)样本进行分类；以及对分类的MC样本执行MC模拟，其中，所述MC模拟首先处理接近所述设计规范的一个或多个限值的MC样本。

附图说明

当结合附图进行阅读时，根据下面详细的描述可以更好地理解本发明的各个方面。应该注意，根据工业中的标准实践，各种部件没有被按比例绘制。实际上，为了清楚的讨论，各种部件的尺寸可以被任意增加或减少。

图1示出了执行集成电路的工艺变化分析的方法的一些实施例的流程图。

图2示出了与图1的方法相对应的一些实施例的框图。

图3示出了用于执行图1的方法的系统的框图。

图4示出了执行集成电路的工艺变化分析的方法的一些附加实施例的框图。

图5A示出了用于重建图4的方法中的网表的方法的一些实施例的流程图。

图5B和图5C示出了与图5A的方法相对应的重建之前和之后的网表的一些实施例。

图6示出了用于执行图4的方法中的器件参数分析的方法的一些实施例的流程图。

图7示出了用于执行图4的方法中的工艺参数分析的方法的一些实施例的流程图。

图8示出了用于对图4的方法中的MonteCarlo(MC)样本进行分类的方法的一些实施例的流程图。

图9示出了用于执行图4的方法中的MC模拟的方法的一些实施例的流程图。

图10示出了与图4的方法相对应的用于执行集成电路的工艺变化分析的系统的一些实施例的示意图。

具体实施方式

本发明提供了许多不同实施例或实例，用于实现本发明的不同特征。以下将描述组件和布置的特定实例以简化本发明。当然，这些仅是实例并且不意欲限制本发明。例如，在以下描述中，在第二部件上方或上形成第一部件可以包括第一部件和第二部件形成为直接接触的实施例，也可以包括形成在第一部件和第二部件之间的附加部件使得第一部件和第二部件不直接接触的实施例。另外，本发明可以在多个实例中重复参考标号和/或字符。这种重复是为了简化和清楚的目的，并且其本身不指示所讨论的各个实施例和/或配置之间的关系。

通常，用于预测集成电路的产量的MonteCarlo(MC)模拟使用网表和工艺模型，该网表描述与不同器件类型相对应的一个或多个电子器件的互连，工艺模型基于限定用于制造器件类型的工艺的工艺参数来描述器件类型的端子之间的关系。根据网表和工艺模型，MC模拟可以随机生成捕获工艺变化的MC样本并且可以处理MC样本，直到达到停止条件。为了处理MC样本，将网表中的工艺参数设置为MC样本的对应值，并且模拟网表以确定一个或多个性能参数的值。将一个或多个性能参数与设计规范相比较，以确定MC样本是否满足设计规范。例如，通过导致电压增益为13的性能参数值的MC样本来满足要求电压增益介于10与15之间的设计规范。一旦达到停止条件，就根据满足设计规范的MC样本与被处理的MC样本总数的比率来计算产量。

通过这种方法来预测产量是导致缓慢设计迭代的计算密集缓慢的工艺。这是因为在预测产量之前处理所有的MC样本，并且还因为要同时考虑局部工艺参数(即，集成电路的单独电子器件特有的参数)和全局工艺参数(即，集成电路的所有电子器件公共的参数)。

在各个实施例中，本申请涉及用于工艺变化分析(如，产量预测)的方法以及采用该方法的系统。在一些实施例中，根据MC样本对模拟的影响(即，MC样本与设计规范的限制的接近程度)，该方法通过对MC样本进行分类或排序(即，按顺序放置MC样本)来简化MC模拟工艺，以避免在非关键MC样本上浪费时间。有利地，通过对MC样本进行排序，首先考虑关键MC样本，需要考虑较少的MC样本，以实现目标精确度和/或目标信任度。此外，在一些实施例中，通过限制对于关键器件的全局工艺参数(具有包含集成芯片的电子器件的范围的参数)和局部工艺参数(具有局限于集成芯片的单独电子器件的值的参数)的处理，可以减小可能MC样本的集合的大小，以进一步减少MC模拟工艺的时间。总而言之，上述优化允许更加快速地预测产量，从而允许更快的设计迭代。

此外，在一些实施例中，方法识别对设计规范的一个或多个性能参数具有最大贡献的关键电子器件的局部工艺参数。然后确定关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值，其中敏感度值代表一个或多个性能参数对工艺参数的变化有多敏感。此外，生成MC样本。根据MC样本和敏感度值，来将MC样本分类为最关键MC样本(即，接近设计规范的限制的MC样本)至最不关键MC样本。然后对分类的MC样本执行MC模拟，直到达到停止条件。

参考图1，提供了用于执行集成电路的工艺变化分析的方法的一些实施例的流程图100。

在步骤102中，提供网表。网表描述电子器件和电子器件之间的互连。

在步骤104中，在一些实施例中，重建网表，以包括电子器件的器件参数和工艺参数。器件参数描述电子器件的结构或操作，并且工艺参数描述用于制造电子器件的工艺。器件参数包括网表的电子器件的全局参数。工艺参数包括一个或多个电子器件的局部参数和网表的电子器件的全局参数。

在步骤106中，将关键电子器件识别为具有对设计规范的一个或多个性能参数具有最大贡献的器件参数的电子器件。可以通过利用第一模型(如，利用根据器件参数限定的器件模型)模拟重建的网表以确定一个或多个性能参数的第一基准值，从而识别关键电子器件。通过执行单独模拟来确定一个或多个性能参数的第一参数值，其中一次修改一个器件参数，而将其他器件参数设置为初始值。将第一参数值与对应的第一基准值比较，以确定器件参数的贡献并且识别关键器件。

在步骤108中，确定用于关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值。敏感度值代表一个或多个性能参数对关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的变化有多敏感。可以通过利用第二模型(如，具有根据器件参数限定的工艺模型)模拟重建的网表以确定全局和关键局部工艺参数的第二基准值，从而确定敏感度值。然后，通过执行单独模拟来确定第二参数值，其中以一次一个的方式修改关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数，而将其他工艺参数设置为初始值。将第二参数值与相对应的第二基准值进行比较，以确定敏感度值。

在步骤110中，基于敏感度值，根据与设计规范的一个或多个限值的接近程度来对MC样本进行分类，从而按照顺序布置MC样本。按照该顺序，首先布置最靠近设计规范的限值的MC样本。

在步骤112中，对分类的MC样本执行MC模拟。首先MC模拟处理最靠近设计规范的边界的MC样本，并且处理该MC样本，直到达到停止条件。例如，停止条件可以是处理预定数量的MC样本。

有利地，通过对MC样本进行分类，在MC模拟期间，首先处理对设计规范具有最大影响的MC样本。这允许通过对小于100％的比例的MC样本(MC样本的百分比小于100％的MC样本)运行MC模拟来确定工艺变化(如，产量)。总而言之，由于关键电子器件对MC模拟结果具有最大影响，所以上述处理导致更快的产量预测和更短的设计迭代。

尽管本文所述的方法(如，方法100、400、500、600、700、800和900)被示出和描述为一系列步骤或事件，但应当理解，这种步骤或事件的示出顺序不应该被解释为限制意义。例如，一些步骤可以以不同顺序发生和/或与不同于本文所示和/或所述步骤的其他步骤或事件同时发生。此外，可以不要求所有示出的步骤都用于实施本文中描述的一个或多个方面或实施例，并且可以在一个或多个单独的步骤和/或阶段中实施本文中示出的一个或多个步骤。

图2示出了与图1的方法相对应的用于执行集成电路布局的工艺变化分析的一些实施例的示意图。

如示意图200所示，集成芯片布局202包括多个电子器件204。由集成芯片布局202生成网表206(与图1的步骤102相对应)。网表206是描述集成芯片布局202中的电子器件204和电子器件204之间的互连的文本文件。网表206包括限定器件的端子之间的关系的器件模型示例。网表206还包括局部器件参数、局部工艺参数和全局工艺参数。局部器件和工艺参数应用于集成芯片布局202的子区域208中的一个或多个电子器件204。全局工艺参数应用于包括集成芯片布局202的全体210的区域。器件模块示例是全局工艺参数、一个或多个局部器件参数和局部工艺参数的函数。

局部器件参数用于识别关键器件212(与图1的步骤106相对应)。关键器件212是对设计规范的一个或多个性能参数具有最大贡献213的器件。然后关键器件的局部和全局工艺参数用于确定敏感度值214(与图1的步骤108相对应)。

敏感度值214用于对MC样本216进行分类(与图1的步骤110相对应)。MC样本216被分类为对随后MC模拟具有最大影响的最关键样本(MCS)至对随后MC模拟具有最小影响的最不关键样本(LCS)来对。然后使用MC样本216的子集218来执行MC模拟。在多种实施例中，可以改变所使用的MC样本的数量，直到达到停止条件(例如，直到处理预定数量的MC样本或直到达到预先确定的产量)。

参考图3，提供用于执行图1的方法的系统的一些实施例的框图300。

如图所示，接收网表302或以其他方式生成该网表。网表302描述电子器件(如，电阻器、电容器、二极管、电感器和晶体管)和电子器件之间的互连。网表302描述电子器件并且通过限定器件类型的端子(如，栅极端子和源极/漏极端子)之间关系的模型示例描述互连。电子器件的模型示例可以包括电子器件的尺寸(如，沟道长度、沟道宽度等)和电子器件的端子的节点分配。例如，根据诸如电压、电流、阻抗和频率的电属性来量化端子之间的关系。

在接收网表302之后，通过参数取回模块304取回参数数据。将参数取回模块304配置为通过器件类型从模型数据库306取回参数数据并且从变化数据数据库308取回变化数据。通常通过观测器件类型的制造样本来生成模型和变化数据数据库306、308。在一些实施例中，通过应用程序接口(API)310从模型和变化数据数据库306、308取回参数数据和变化数据。

来自模型数据库306的参数数据描述器件模型参数和工艺模型参数。来自变化数据数据库308的变化数据包括用于器件和工艺模型参数的高斯概率分布的标准差。器件模型参数描述器件类型的结构或操作并且被器件模型用来对器件类型的端子之间的关系建模。例如，对于FinFET来说，器件模型参数可以包括由于阈值电压、各种各样原因所导致的漏电流和/或载流子迁移率的变化。工艺模型参数描述用于制造器件类型的工艺并且被工艺模型用来对器件类型的端子之间的关系建模。例如，工艺模型参数可以包括一种或多种掺杂浓度、氧化物厚度、沉积温度和扩散深度。器件和/或工艺参数可以是局部参数或全局参数。局部参数是具有限于模型示例(如，集成芯片的单独电子器件)的值的参数。全局参数是具有包括所有模型示例的范围的参数(如，具有集成芯片的所有电子器件的共用值)。在一些实施例中，器件模型参数是局部参数，并且工艺模型参数是局部和全局参数的混合。在多个实施例中，器件和/或工艺模型参数也可以是偏差参数或全值参数，并且可以同样描述为参数数据。例如，对于FinFET来说，全值器件参数可以是阈值电压，其中偏差器件参数可以是与阈值的偏差。

在一些实施例中，MC样本生成模块312使用参数数据和变化数据来生成MC样本314。MC样本314包括具有用于每一个全局工艺模型参数的值的向量。此外，对于每一个局部工艺模型参数，该向量包括用于使用局部工艺模型参数的每一个模型示例的局部工艺模型参数的值。在一些实施例中，在根据变化数据确定的可能的值范围的限制的条件下，随机生成预定数量的MC样本。

网表重建模块316也可以使用参数数据和变化数据来重建网表302。重建网表302包括修正每一个模型示例，以将用于模型示例的器件和工艺模型的器件和工艺模型参数设置为初始值。在模型参数是偏差参数情况下，参数的初始值是零。在模型参数是全值参数的情况下，参数的初始值是参数的平均值。

在一些实施例中，网表302包括层次(hierarchical)布置，其中多个子电路示例指代相同子电路定义。在这种实施例中，重建网表302还包括复制子电路定义和修正多个示例，以识别单独的子电路定义。

重建之后将敏感度分析模块318配置为对重建的网表进行层次敏感度分析，以用于一个或多个设计规范320(如，增益和/或带宽)。敏感度分析模块318包括器件参数分析模块322和工艺参数分析模块324。将器件参数分析模块322配置为执行器件参数分析，以确定描述对于设计规范的关键器件的模型示例。将工艺参数分析模块324配置为执行工艺参数分析，以确定关键模型示例的全局工艺示例参数和局部工艺示例参数对设计规范的影响。

器件参数分析包括：通过利用器件模型并且利用器件示例参数(被设置为用于偏差参数的零并且用于全值参数的平均值)模拟重建的网表，以确定用于设计规范的性能参数的第一基准值。然后当器件示例参数变化而其他器件示例参数仍然设置为初始值时，通过测量设计规范的性能参数的变化量来确定每一个器件示例参数的贡献值。在确定贡献值之后，通过选择具有最高贡献值的选择的关键模型示例来结束用于设计规范的器件参数分析。例如，可以选择与贡献符合预定阈值或比例的器件示例参数相对应的模型示例。

用于设计规范的工艺参数分析包括：通过利用工艺模型模拟重建的网表来确定用于设计规范的性能参数的第二基准值。这与器件参数分析形成对比，器件参数分析利用设计模型来模拟重建的网表。对于关键模型示例的每一个全局工艺示例参数和每一个局部工艺示例参数来说，工艺参数分析还包括确定敏感度值，该敏感度值描述设计规范的性能参数对工艺示例参数有多敏感。基于工艺示例参数的标准差(如，用于对应的工艺模型参数的变化数据的标准差)，通过选择工艺示例参数的值来确定工艺示例参数的敏感度值。然后将工艺示例参数设置为重建的网表中选择的值，以形成新的网表，其中，使用工艺模型来模拟新的网表，以预测用于性能参数的第二值。选择性地利用加权和/或归一化来对第二值与相对应的第二基准值之间的差值进行计算和求和，以确定敏感度值。

在生成MC样本314和执行层次敏感度分析之后，将MC分类模块326配置为：对于一个或多个设计规范320，基于敏感度值对MC样本314进行分类。对于设计规范的分类包括：基于敏感度值，确定MC样本的概率并且估计MC样本的一个或多个性能参数的值。然后，基于估计的值和确定的概率来确定MC样本的得分。然后，根据得分按顺序布置MC样本。通常，将最低得分分配给被估计为与性能参数的平均值具有最大偏差的MC样本。

根据MC样本314的分类，将MC模拟模块328配置为：对于一个或多个设计规范320(如，电压)，对从最接近设计规范的限值的MC样本至最远离限值的MC样本执行MC模拟，直到满足停止条件(如，预定数量的MC样本、预定的产量等)。通过将工艺示例参数设置为重建的网表中的MC样本的对应的值而形成新的网表，并且利用工艺模型模拟新的网表来执行MC模拟，以确定用于设计规范的一个或多个性能参数的值。将网表模拟的性能参数值与设计规范比较并且确定(又称为进行判定)MC样本是否满足设计规范。一旦达到停止条件，就将上述判定用于确定最终产量330(如，满足设计规范的MC样本与处理的MC样本的总数的比率)。附加地或可选地，将上述判定用于确定性能最差或性能最好的MC样本(如，与设计规范具有最大偏差或最小偏差的性能参数值的MC样本)。

图4示出了提供用于预测集成电路的产量的方法的一些附加的实施例的流程图400。

在步骤402中，接收网表，该网表用于描述电子器件和电子器件之间的互连。

在步骤404中，重建网表。在一些实施例中，重建网表包括在网表中多次重复复制子电路定义(步骤406)并且包括电子器件的器件参数和工艺参数(步骤408)。下文中，图5A至图5C将更加具体地描述重建网表的方法的一些实施例。

在步骤410中，执行器件参数分析，以识别网表中的关键电子器件，该关键电子器件对一个或多个性能参数做出最大贡献。下文中，图6将更加具体地描述识别关键电子器件的方法的一些实施例。

在步骤412中，执行工艺参数分析，以确定用于关键电子器件的全局和局部工艺参数的敏感度值。下文中，图7将更加具体地描述确定敏感度值的方法的一些实施例。

在步骤414中，基于敏感度值，生成MC样本并且根据与设计规范的一个或多个限值的接近程度来对MC样本进行分类。下文中，图8将更加具体地描述对MC样本进行分类的方法的一些实施例。

在步骤416中，对分类的MC样本执行MC模拟，以预测产量。下文中，图9将更加具体地描述对分类的MC样本执行MC模拟的方法的一些实施例。

图5A示出了用于重建图4的方法400中的网表(例如，参见图4中的404)的方法的一些实施例的流程图500。流程图500包括与网表的扁平化(flattening)相对应的第一部分501和与重建期间修正模型示例相对应的第二部分511。

如图所示，在步骤502中接收网表。此外，在步骤504中确定网表是否包括多次示例化(instantiate)的任何子电路定义。如果存在多次示例化的任何子电路定义，则在步骤506中选择多次重复的子电路定义。然后在步骤508中，除了子电路定义的第一示例，对于子电路定义的每一个示例都复制选择的子电路定义。此外，在步骤510中，除了第一示例，修正选择的子电路定义的示例，以示例化对应的复制的子电路定义。此后，在步骤504中，再次进行子电路判定。

如果不存在多次示例化的任何子电路定义，则将模型示例修正为具有器件和工艺模型参数。这包括在步骤512中选择未修正的模型示例。此后，在步骤514中，接收用于选择的模型示例的器件类型的器件模型参数和工艺模型参数。此外，在步骤516中，在选择的模型示例包括全值参数的情况下，接收平均值以用作全值参数。在一些实施例中，在步骤518中，根据器件和工艺参数以及平均值，修正选择的模型示例以包括被设置为初始值的器件和工艺模型参数。偏差参数的初始值是零，并且全值参数的初始值是相对应的平均值。

在一些实施例中，可以在步骤520至步骤532中执行修正所选择的模型示例。在步骤520中，选择未处理的器件和工艺模型参数。此外，在步骤522中，确定选择的模型参数是局部参数还是全局参数。如果选择的模型参数是全局参数，则在步骤524中确定是否存在相对应的示例参数。如果当选择的模型参数是全局参数时不存在示例参数，或者如果选择的模型参数是局部参数，则在步骤526中创建用于选择的模型参数的示例参数。此外，在步骤528中将示例参数设置为初始值，并且在步骤530中将选择的模型参数设置为示例参数。如果当选择的模型参数是全局参数时存在示例参数，则在步骤530中将选择的模型参数设置为示例参数。

在步骤532中，通过将选择的模型参数设置为示例参数，确定是否还存在未处理的模型参数。如果还存在未处理的模型参数，则在520中选择未处理的器件和工艺模型参数并且重复上述步骤。

在修正所选择的模型示例之后，在步骤534中确定是否存在未修正的任何剩余的模型示例。如果存在剩余的模型示例，则在步骤512中选择未修正的模型示例并且重复上述进程。否则，重建结束。

参考图5B和图5C，根据一些实施例，提供网表536、546、562、568，以示出图5A的方法。尽管图5B和图5C被用于示出图5A的方法，但是应该理解，图5B和图5C中公开的结构不限于该方法，而是可以作为与该方法无关的结构而单独存在。类似地，尽管关于图5B和图5C来描述该方法，但是应该理解，该方法不限于图5B和图5C中公开的结构，而使该方法可以独立于图5B和图5C中公开的结构而单独存在。

图5B示出了重建之前的扁平网表536的一些实施例。

扁平网表536是不具有子电路示例的网表。扁平网表536包括具有名称“top”和节点分配的子电路定义538。此外，子电路定义538包括多个模型示例540、542、544。模型示例540、542、544包括名称(如，“xn1”)、节点分配、器件类型(如，“nch_svt_mac”)和尺寸参数。

图5B还示出了重建之后的扁平网表546的一些实施例。

重建扁平网表536导致子电路定义538被修正，以用于每一个模型示例540'、542'、544'。例如，重建的网表包括具有多个重建的模型示例540'、542'、544'的重建的子电路定义538'。

重建扁平网表536还导致模型示例被修正为具有器件和工艺模型参数。例如，重建的模型示例540'、542'、544'包括全局工艺模型参数548、局部工艺模型参数550和器件模型参数552。例如，重建的子电路定义538'包括：全局工艺模型参数548，命名为“par1”和“par2”；局部工艺模型参数550，命名为“parl1”和“parl2”；以及器件模型参数552，命名为“delvtrand”。

在一些实施例中，器件和工艺模型参数548、550、552可以被设置为重建的子电路定义538'的用户定义的参数554，并且通过用户定义的参数554被间接地初始化为零。用户定义的参数554包括分别与器件模型参数552、局部工艺模型参数550以及全局工艺模型参数548相对应的器件示例参数556、使用模型参数的模型示例所独有的局部工艺示例参数558以及全局工艺示例参数560。

图5C示出了重建之前的折叠的层次网表562的一些实施例(即，重建的折叠的层次网表)。

层次网表562包括相同子电路定义的多个示例。例如，层次网表562包括第一子电路定义564和第二子电路定义566。第一子电路定义564包括名称“A”、节点分配和多个模型示例568、570、572。第二子电路定义566包括名称“top”、节点分配和第一子电路定义564的多个示例574、576、以及模型示例578。模型示例568、570、572以及578包括名称(如，“xn1”)、节点分配、器件类型(如，“nch_svt_mac”)和尺寸参数。第一子电路示例574、576包括名称(如，“xi1”)、第一子电路定义564的标识符(如，名称“A”)和节点分配。

图5C还示出了重建(即，重建的折叠的层次网表)之后的未折叠的层次网表580的一些实施例。

未折叠的层次网表580是限于每个子电路定义一个示例的网表。重建的网表包括第一子电路定义582和第二子电路定义584。第一和第二子电路定义582、584是多次示例化的预重建子电路定义的副本。第一和第二子电路定义582、584包括节点分配并且分别包括名称“top.xi1.A”和“top.xi2.A”。此外，第一和第二子电路定义582、584分别包括多个第一模型示例586、588、590和多个第二模型示例592、594、595。模型示例586、588、590、592、594、595包括被设置为多个用户定义参数599的参数的全局工艺模型参数596、局部工艺模型参数597和器件模型参数598。

重建的网表还包括第三重建的子电路定义566'。第三子电路定义566'包括多个重建的子电路示例574'、576'和重建的模型示例578'。重建的子电路示例574'、576'分别参考第一和第二子电路定义582、584。在重建之前，重建的子电路示例574'、576'参考相同的子电路定义。此外，重建的模型示例578'包括被设置为多个用户定义参数599的参数的全局工艺模型参数、局部工艺模型参数和器件模型参数。

参考图6，提供了用于执行图4的方法400中的器件参数分析的方法(例如，参见图4中的步骤410)的一些实施例的流程图600。如图所示，在步骤602中，接收重建的网表。在步骤604中，利用器件模型来模拟重建的网表，以确定用于一个或多个性能参数的基准值。此外，通常以一次一个的方式模拟器件示例参数。

为了模拟器件示例参数，在步骤606中，选择未模拟的器件示例参数。根据步骤606中选择的未模拟的器件参数，在步骤608中，接收选择的器件示例参数的高斯概率分布的标准差。此外，在步骤610中，由重建的网表生成新的网表。新的网表包括被设置为标准差的倍数的选择的器件示例参数。在步骤612中，利用器件模型来模拟新的网表，以确定一个或多个性能参数的参数值。在步骤614中，计算参数值与相对应的基准值之间的差值。此外，在步骤616中，对差值进行求和，以确定用于选择的器件示例参数的贡献值。

在步骤616中对差值进行求和之后，在步骤618中，确定是否存在剩余的任何未模拟的器件示例参数。如果存在剩余的任何未模型的器件示例参数，则在步骤606中选择未模拟的器件示例参数并且重复上述进程。否则，在步骤620中，根据那些具有最大贡献值的模型示例来选择关键模型示例。例如，选择预定数量或比例的最大贡献的模型示例。

参考图7，提供了用于执行图4的方法400中的工艺参数分析的方法(例如，参见图4中的步骤412)的一些实施例的流程图700。如图所示，在步骤702中，接收重建的网表。在步骤704中，利用工艺模型来模拟重建的网表，以确定用于一个或多个性能参数的基准值。此外，通常以一次一个的方式模拟关键模型示例的全局工艺示例参数和局部工艺示例参数。

为了模拟工艺示例参数，在步骤706中，选择关键模型示例的未模拟的全局工艺示例参数和未模拟的局部工艺示例参数。根据步骤706中选择的未模拟的工艺示例参数，在步骤708中，接收用于选择的工艺示例参数的高斯概率分布的标准差。此外，在步骤710中，根据被设置为标准偏差值的倍数的选择的工艺参数，由重建的网表生成新的网表。在步骤712中，利用工艺模型来模拟新的网表，以确定用于一个或多个性能参数的参数值。在步骤714中，计算参数值与对应的基准值之间的差值，并且在步骤716中，对该差值进行求和，以确定敏感度值。此后，在步骤718中，确定是否存在关键电子器件的任何未模拟的全局工艺示例参数和局部工艺示例参数。如果存在，则在步骤706中选择新的参数并且重复上述工艺。否则，工艺结束。

参考图8，提供了图4的方法400中的用于对MC样本进行分类的方法(例如，参见图4中的步骤414)的一些实施例的流程图800。对于设计规范，执行该方法。如图所示，在步骤802中，接收MC样本的集合，并且在步骤804中，接收敏感度值的集合。MC样本是用于工艺示例参数的值的向量。敏感度值对应于工艺示例参数并且专用于设计规范。此后，处理MC样本，以对MC样本分配得分。

为了处理MC样本，在步骤806中，选择未处理的MC样本。在步骤808中，基于对应的工艺示例参数的敏感度值，确定用于选择的MC样本的每一个值的概率。此外，在步骤810中，确定选择的MC样本的概率，以作为多个值的概率的结果(product)，并且在步骤812中，基于选择的MC样本的概率和工艺参数的敏感度值，确定所选择的MC样本的得分。

在确定选择的MC样本的得分之后，在步骤814中，确定是否存在剩余的任何未处理的MC样本。如果存在剩余的MC样本，则在步骤806中选择未处理的MC样本并且重复上述工艺。否则，在步骤816中，基于得分，按照顺序布置MC样本。例如，通常按照从最低得分至最高得分的顺序来布置MC样本。

参考图9，提供了图4的方法400中的用于执行MC模拟的方法(例如，参见图4中的步骤416)的一些实施例的流程图900。对于设计规范，执行该方法。如图所示，在步骤902中，接收具有工艺示例参数的重建的网表。此外，在步骤904中，接收分类的MC样本的集合。MC样本是用于工艺示例参数的值的向量。此后，处理MC样本，以预测用于设计规范的一个或多个性能参数的值。根据MC样本集合的分类来处理MC样本，直到满足停止条件。

为了处理MC样本，在步骤906中，选择未处理的MC样本。然后，在步骤908中，由重建的网表生成新的网表，以用于选择的MC样本。新的网表具有被设置为选择的MC样本的值的工艺示例参数。在步骤910中，利用工艺模型来模拟新的网表，以确定用于一个或多个性能参数的值。在步骤912中，比较确定的值与设计规范的限值，以确定选择的MC样本是否满足设计规范。

在确定所选择的MC样本是否满足设计规范之后，在步骤914中，确定是否满足停止条件。例如，停止条件可以是处理所有的MC样本或处理预定数量或比例的MC样本。如果不满足停止条件，则在步骤906中选择未处理的MC样本并且重复上述工艺。否则，在步骤916中，根据满足设计规范的MC样本与处理的MC样本的数量的比率来确定重建的网表的产量。

参考图10，提供用于与图4的方法相对应的集成电路的工艺变化分析的系统的一些实施例的示图1000。如图所示，第一存储单元1002存储器件和工艺模型数据库1004以及变化数据数据库1006。此外，第一存储单元1002存储第一计算机可执行指令，该指令包括被配置为提供用于访问数据库1004、1006的API的API模块1008。

第二存储单元1016存储集成电路的网表1018和设计规范1020。此外，第二存储单元1016存储第二计算机可执行指令，以对于设计规范1020来预测网表1018的产量。第二计算机可执行指令包括网表重建模块1022、层次敏感度分析模块1024、MC样本生成模块1026、MC样本分类模块1028和MC模拟模块1030。例如，可以将网表重建模块1022配置为实施图1的步骤104和/或图4的步骤404。例如，可以将层次敏感度分析模块1024配置为实施图1的步骤106、108和/或图4的步骤410、412。例如，可以将MC样本生成模块1026配置为实施图4的步骤414。例如，可以将MC样本分类模块1028配置为实施图1的步骤110和/或图4的步骤414。例如，可以将MC模拟模块1030配置为实施图1的步骤112和/或图4的步骤416。第二存储单元1016包括一个或多个非暂时性电子存储介质。

通常通过数据总线将处理单元1010通信耦合至第一存储单元1002和第二存储单元1016。处理单元1010包括分别用于执行第一和第二计算机可执行指令的第一处理单元1012和第二处理单元1014。例如，可以通过电子器件来实现第一和第二处理单元1012、1014。在使用中，处理单元1010执行第二计算机可执行指令，以执行第二存储单元模块1022、1024、1026、1028、1030的相应的步骤并且对网表1018进行产量预测。此外，处理单元1010根据API访问数据库1004、1006。

因此，根据以上所述可以理解，本发明提供一种用于集成电路的工艺变化分析的方法。根据器件参数和工艺参数，生成描述集成电路的电子器件的网表。工艺参数包括电子器件的单独的局部工艺参数和电子器件的共用的全局工艺参数。识别具有对集成电路的设计规范的性能参数具有最大贡献的器件参数的关键电子器件。确定关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值。敏感度值代表一个或多个性能参数对关键电子器件的全局和局部工艺参数的变化有多敏感。基于敏感度值对MC样本进行分类。

在其他实施例中，本发明提供一种用于集成电路的工艺变化分析的系统。将一个或多个存储单元配置为存储根据电子器件的器件参数和工艺参数来描述集成电路的电子器件的网表。工艺参数包括电子器件的单独局部工艺参数和电子器件的共用的全局工艺参数。将层次敏感度模块配置为识别具有对设计规范的一个或多个性能参数具有最大贡献的器件参数的关键电子器件。此外，将层次敏感度模块配置为确定关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值。敏感度值代表一个或多个性能参数对关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的变化有多敏感。将MonteCarlo(MC)样本分类模块配置为基于敏感度值对MC样本进行分类。

在又一其他实施例中，本发明提供一种用于集成电路的工艺变化分析的方法。接收描述集成电路的电子器件的网表。重建网表以包括分别被器件和工艺模型用来对电子器件进行建模的器件参数和工艺参数。工艺参数包括电子器件的单独的局部工艺参数和电子器件的共用的全局工艺参数。识别具有对设计规范的一个或多个性能参数具有最大贡献的器件参数的关键电子器件。确定关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值。敏感度值代表一个或多个性能参数对关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的变化有多敏感。基于敏感度值对MC样本进行分类。对分类的MC样本执行MC模拟。MC模拟首先处理接近设计规范的一个或多个限值的MC样本。

上面论述了若干实施例的部件，使得本领域普通技术人员可以更好地理解本发明的各个方面。本领域普通技术人员应该理解，可以很容易地使用本发明作为基础来设计或更改其他用于达到与这里所介绍实施例相同的目的和/或实现相同优点的处理和结构。本领域普通技术人员也应该意识到，这种等效构造并不背离本发明的精神和范围，并且在不背离本发明的精神和范围的情况下，可以进行多种变化、替换以及改变。

Claims (10)

1.一种用于集成电路的工艺变化分析的方法，所述方法包括：

生成网表，所述网表通过器件参数和工艺参数描述集成电路的电子器件，其中，所述工艺参数包括所述电子器件单独的局部工艺参数和所述电子器件共用的全局工艺参数；

识别关键电子器件，所述关键电子器件包括对所述集成电路的设计规范的性能参数具有最大贡献的器件参数；

确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值，其中，所述敏感度值代表一个或多个性能参数对于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的变化有多敏感；以及

基于所述敏感度值对MonteCarlo(MC)样本进行分类。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

对分类的MC样本执行MC模拟。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述电子器件的单独的器件参数来识别所述关键电子器件。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述MC模拟配置为使用的MC样本的百分数小于100％。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

接收描述所述电子器件的初始网表；以及

将所述初始网表重建为所述网表，其中，重建包括修正所述初始网表以包括所述器件参数和所述工艺参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述初始网表包括子电路定义和所述子电路定义的多个示例，并且重建还包括：

除了所述子电路定义的第一示例，对于所述子电路定义的每一个示例都复制所述子电路定义，以生成复制的子电路定义；以及

除了所述第一示例，修正所述子电路定义的多个示例，以示例化所述复制的子电路定义。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

从数据库取回所述器件参数和所述工艺参数。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，确定敏感度值包括：

使用所述电子器件的工艺模型来模拟所述网表，以确定所述一个或多个性能参数的基准值，其中，所述工艺模型基于所述工艺参数对所述电子器件建模；

在所述网表中以一次一个的方式设置所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数，以形成与所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数相对应的新的网表；

使用所述工艺模型来模拟所述新的网表，以确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的一个或多个性能参数的参数值；

确定所述基准值与对应的参数值之间的差值；以及

根据工艺参数对所述差值进行分组并求和，以确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值。

9.一种用于集成电路的工艺变化分析的系统，所述系统包括：

将一个或多个存储单元配置为存储网表，所述网表通过电子器件的器件参数和工艺参数描述集成电路的电子器件，其中，所述工艺参数包括所述电子器件单独的局部工艺参数和所述电子器件共用的全局工艺参数；

层次敏感度模块，被配置为：

识别关键电子器件，所述关键电子器件包括对设计规范的一个或多个性能参数具有最大贡献的器件参数；和

确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值，其中，所述敏感度值代表所述一个或多个性能参数对所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的变化有多敏感；以及

将MonteCarlo(MC)样本分类模块配置为基于所述敏感度值对MC样本进行分类。

10.一种用于集成电路的工艺变化分析的方法，所述方法包括：

接收网表，所述网表描述集成电路的电子器件；

重建所述网表，以包括分别被器件模型和工艺模型用来对所述电子器件建模的器件参数和工艺参数，其中，所述工艺参数包括所述电子器件单独的局部工艺参数和所述电子器件共用的全局工艺参数；

识别关键电子器件，所述关键电子器件包括对设计规范的一个或多个性能参数具有最大贡献的器件参数；

确定用于所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的敏感度值，其中，所述敏感度值代表一个或多个性能参数对所述关键电子器件的全局工艺参数和局部工艺参数的变化有多敏感；

基于所述敏感度值对MonteCarlo(MC)样本进行分类；以及

对分类的MC样本执行MC模拟，其中，所述MC模拟首先处理接近所述设计规范的一个或多个限值的MC样本。