CN114662445A - 用于寄生电容提取的随机行走方法、装置和电子装置 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种用于寄生电容提取的随机行走方法、装置和电子装置,该方法包括:将与集成电路版图的每个边界面距离最近的导体作为边界导体;根据边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域,第一区域包含集成电路版图内的所有导体,第二区域为第一区域与边界面之间的区域,第二区域不包含任何导体;在第一跳转点处于第二区域时,以第一跳转点为中心构造不与任一边界面发生相交的第一最大转移立方体,在第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点;在第二跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。通过本申请,解决了随机行走算法的计算效率低的问题,实现了提高随机行走算法的计算效率的技术效果。
Description
技术领域
本申请涉及集成电路技术领域,特别是涉及一种用于寄生电容提取的随机行走方法、装置和电子装置。
背景技术
在集成电路的版图验证中,一个重要的环节是对于导体的寄生电容的提取。随着工业界对计算精度的要求越来越高,寄生电容的提取往往要依赖于三维场求解器进行精确求解,在三维场求解器中,随机行走算法是一种比较流行的方法。
随机行走不同于常规的有限差分、有限元等方法,它无需求解线性方程组,其主要步骤是从包围导体的高斯面上随机选取采样点,以此点为中心构造一个最大的不与任何导体相交的立方体(即最大转移立方体),下一次取点则随机落在此立方体的表面。重复此过程,直到随机点的位置到达某一个导体的表面或者版图的边界面,完成一次随机行走过程(即完成了一次电容的采样)。
在计算目标导体与其他导体之间的耦合电容时,有时需要进行至少数十万次的随机行走,而每次随机行走都需要从集成电路版图上的所有导体中搜索与当前随机点距离最近的导体,并计算当前随机点与最近导体之间的距离,并将当前随机点与最近导体之间的距离作为构造最大转移立方体的条件之一。然而,在随机行走的次数要求较大时,由于每次随机行走都需要从集成电路版图上的所有导体中搜索与当前随机点距离最近的导体,这会耗费大量的时间,导致随机行走算法的计算效率下降。
目前针对在提取目标导体的寄生电容时,随机行走算法的计算效率低的问题,尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请提供了一种用于寄生电容提取的随机行走方法、装置和电子装置,以解决在提取目标导体的寄生电容时,随机行走算法的计算效率低的问题。
第一方面,本申请提供了一种用于寄生电容提取的随机行走方法,所述方法包括:将多个导体中与集成电路版图的每个边界面距离最近的导体作为边界导体;根据所述边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域,其中,所述第一区域包含所述集成电路版图内的所有导体,所述第二区域为所述第一区域与所述边界面之间的区域,所述第二区域不包含任何导体;执行随机行走过程,在目标导体所对应的第一跳转点处于所述第二区域时,以所述第一跳转点为中心构造不与任一边界面发生相交的第一最大转移立方体,并在所述第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点;在所述第二跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
进一步地,在执行随机行走过程之后,所述方法还包括:在目标导体所对应的第一跳转点处于所述第一区域时,确定与所述第一跳转点距离最近的临近导体;根据所述第一跳转点与所述临近导体之间的距离,以所述第一跳转点为中心构造不包含任何导体的第二最大转移立方体,并在所述第二最大转移立方体上随机选取第三跳转点;在所述第三跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
进一步地,在所述第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点之后,所述方法还包括:在所述第二跳转点处于所述第一区域且处于任一导体的内部时,确定包含所述第二跳转点的导体为与所述第二跳转点距离最近的临近导体;将所述临近导体的内部作为不包含任何导体的空心区域,以所述第二跳转点为中心在所述临近导体的内部构造不包含任何导体的第三最大转移立方体,并在所述第三最大转移立方体上随机选取第四跳转点;在所述第四跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
进一步地,在所述第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点之后,所述方法还包括:在所述第二跳转点处于所述第一区域但不处于任一导体的内部时,确定与所述第二跳转点距离最近的临近导体,根据所述第二跳转点与所述临近导体之间的距离,以所述第二跳转点为中心构造不包含任何导体的第四最大转移立方体,并在所述第四最大转移立方体上随机选取第五跳转点;在所述第五跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
进一步地,根据所述边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域包括:确定所述边界导体所对应的高斯面中与所述集成电路版图的任一边界面距离最近的最近表面,并获取最近表面的位置坐标;根据所述最近表面的位置坐标,确定包含所述集成电路版图内的所有导体的第一区域;将所述第一区域与所述集成电路的边界面之间的区域作为第二区域。
进一步地,在执行随机行走过程之后,所述方法还包括:在所述目标导体为边界导体,且所述目标导体所对应的起始点处于所述第二区域时,确定与所述起始点距离最近的临近导体;根据所述起始点与所述临近导体之间的距离,以所述起始点为中心构造不包含任何导体的第五最大转移立方体,并在所述第五最大转移立方体上随机选取第一跳转点。
进一步地,所述方法还包括:在所述目标导体所对应的随机行走步数达到预设阈值时,根据每次随机行走所对应的采样值,计算所述目标导体的寄生电容值。
第二方面,本申请实施例提供了一种用于寄生电容提取的随机行走装置,所述装置包括:预处理模块,用于将多个导体中与集成电路版图的每个边界面距离最近的导体作为边界导体;确定模块,用于根据所述边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域,其中,所述第一区域包含所述集成电路版图内的所有导体,所述第二区域为所述第一区域与所述边界面之间的区域,所述第二区域不包含任何导体;跳转模块,用于执行随机行走过程,在目标导体所对应的第一跳转点处于所述第二区域时,以所述第一跳转点为中心构造不与任一边界面发生相交的第一最大转移立方体,并在所述第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点;输出模块,用于在所述第二跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
第三方面,本申请实施例还提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序以执行如上述第一方面所述的用于寄生电容提取的随机行走方法。
第四方面,本申请实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的用于寄生电容提取的随机行走方法。
相比于相关技术,本申请实施例提供的用于寄生电容提取的随机行走方法、装置和电子装置,第一区域包含集成电路版图内的所有导体,第二区域不包含任何导体;在目标导体所对应的第一跳转点处于第二区域时,以第一跳转点为中心构造不与任一边界面发生相交的第一最大转移立方体,并在第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点,由于目标导体所对应的第一跳转点处于第二区域,因此,可以不对与第一跳转点距离最近的导体进行搜索,省去了对临近导体的搜索时间;在第二跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成,由于没有对与第一跳转点距离最近的导体进行搜索,因此,以第一跳转点为中心构造的第一最大转移立方体的大小和尺寸参数由集成电路版图的边界面决定,与其他导体无关,在第一最大转移立方体随机选取的第二跳转点有较大概率直接落在集成电路版图边界面上,减少了随机行走中跳转的总步数,进一步提高了随机行走算法的计算效率。通过本申请,解决了相关技术中在提取目标导体的寄生电容时,随机行走算法的计算效率低的问题,实现了提高随机行走算法的计算效率的技术效果。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出,以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是根据本申请实施例的用于寄生电容提取的随机行走方法的流程图;
图2是在二维场景下第一实施例所对应的随机行走示意图;
图3是在二维场景下第二实施例所对应的随机行走示意图;
图4是在二维场景下第三实施例所对应的随机行走示意图;
图5是根据本申请实施例的用于寄生电容提取的随机行走装置的结构框图;
图6是根据本申请实施例的电子装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行描述和说明。
本实施例提供了一种用于寄生电容提取的随机行走方法,图1是根据本申请实施例的用于寄生电容提取的随机行走方法的流程图,如图1所示,该方法包括:
步骤S101,将多个导体中与集成电路版图的每个边界面距离最近的导体作为边界导体。
在本实施例中,集成电路版图可以存在六个边界面,每个边界面对应一个边界导体,即每个边界面都对应一个距离最近的导体。
步骤S102,根据边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域,其中,第一区域包含集成电路版图内的所有导体,第二区域为第一区域与边界面之间的区域,第二区域不包含任何导体。
在本实施例中,根据边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域通过如下步骤实现:
步骤1,确定边界导体所对应的高斯面中与集成电路版图的任一边界面距离最近的最近表面,并获取最近表面的位置坐标。
步骤2,根据最近表面的位置坐标,确定包含集成电路版图内的所有导体的第一区域。
步骤3,将第一区域与集成电路的边界面之间的区域作为第二区域。
在本实施例中,可以根据六个边界导体的高斯面,确定每个边界导体的高斯面与集成电路版图的任一边界面距离最近的最近表面,并获取每个高斯面所对应的最近表面的位置坐标,统一计算得到高斯面距离集成电路版图的六个边界面最近的坐标,即第一区域对应的六个坐标分别是(x1,y1,z1,x2,y2,z2),(x1,y1,z1,x2,y2,z2)构成的长方体区域内包含了集成电路版图内的所有导体,为第一区域;(x1,y1,z1,x2,y2,z2)构成的长方体区域外至集成电路版图之间的区域为第二区域,不包含任何导体。
在上述实施例中,第一区域和第二区域的边界由边界导体的高斯面决定,而不是由边界导体自身的表面决定。
在上述实施例中,导体对应的高斯面是围绕该导体的一个闭合的包络面,高斯面内部包含且仅包含该导体,且高斯面不与该导体相交,也不与该导体的任何表面接触;高斯面可以通过将该导体的表面向外平移扩展得到。
步骤S103,执行随机行走过程,在目标导体所对应的第一跳转点处于第二区域时,以第一跳转点为中心构造不与任一边界面发生相交的第一最大转移立方体,并在第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点。
在本实施例中,由于目标导体所对应的第一跳转点处于第二区域,因此,可以不对与第一跳转点距离最近的导体进行搜索,省去了对临近导体的搜索时间。
在上述实施例中,由于没有对与第一跳转点距离最近的导体进行搜索,因此,以第一跳转点为中心构造的第一最大转移立方体的大小和尺寸参数由电介质边界以及集成电路版图的边界面决定,与其他导体无关,在第一最大转移立方体随机选取的第二跳转点有较大概率直接落在集成电路版图边界面上,减少了随机行走中跳转的总步数,进一步提高了随机行走算法的计算效率。
步骤S104,在第二跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
图2是在二维场景下第一实施例所对应的随机行走示意图,如图2所示,构造对应边界导体21的高斯面22,其高斯面22与集成电路版图的边界面23距离最近的坐标即为第一区域的边界,由图2中的黑色虚线所示,其中,黑色虚线与集成电路版图的边界面23之间的区域即为第二区域。
如图2所示,从高斯面22上某点P1出发,在现有技术中,每一次跳转进行最大转移立方体的构造时都需要搜索与当前跳转点距离最近的导体,并以此为依据构造与当前跳转点对应的最大转移立方体,一共需要经过P1、P2、P3、P4才能达到集成电路版图的边界面23,即经过P1、P2、P3、P4三次跳转才完成一次随机行走的过程。
通过本实施例提供的用于寄生电容提取的随机行走方法,从P1跳转到P2时,由于第一跳转点P2处于第二区域,因此无需搜索与第一跳转点P2距离最近的导体,第一跳转点P2所对应的最大转移立方体由集成电路版图的边界面23决定,以第一跳转点P2为中心构造不与任一边界面23发生相交的第一最大转移立方体,则从第一最大转移立方体上随机选取的第二跳转点P5直接落在了集成电路版图的边界面23上,完成一次随机行走过程。
在上述实施例中,通过本实施例提供的用于寄生电容提取的随机行走方法,减少了两次搜索与当前跳转点距离最近的导体的时间;在实际应用中,当跳转点落在第二区域时,其下一次跳转至集成电路版图的边界面23的几率也会增加,因此,可以减少随机行走中跳转的步数,进一步提高随机行走算法的计算效率。
通过上述步骤S101至步骤S104,将多个导体中与集成电路版图的每个边界面23距离最近的导体作为边界导体21;根据边界导体21所对应的高斯面22,确定第一区域和第二区域,其中,第一区域包含集成电路版图内的所有导体,第二区域为第一区域与边界面23之间的区域,第二区域不包含任何导体;执行随机行走过程,在目标导体所对应的第一跳转点处于第二区域时,以第一跳转点为中心构造不与任一边界面23发生相交的第一最大转移立方体,并在第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点;在第二跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面23时,确定当前随机行走已完成。通过本申请,解决了相关技术中在提取目标导体的寄生电容时,随机行走算法的计算效率低的问题,实现了提高随机行走算法的计算效率的技术效果。
在其中一些实施例中,在执行随机行走过程之后,该方法还实施如下步骤:
步骤1,在目标导体所对应的第一跳转点处于第一区域时,确定与第一跳转点距离最近的临近导体。
步骤2,根据第一跳转点与临近导体之间的距离,以第一跳转点为中心构造不包含任何导体的第二最大转移立方体,并在第二最大转移立方体上随机选取第三跳转点。
步骤3,在第三跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面23时,确定当前随机行走已完成。
在本实施例中,在实际应用中也存在目标导体所对应的第一跳转点处于第一区域的情况,此时可以按照相关技术中的方法,先搜索与第一跳转点最近的临近导体,然后根据第一跳转点与临近导体之间的距离,以第一跳转点为中心构造不包含任何导体的第二最大转移立方体,并在第二最大转移立方体上随机选取第三跳转点,进而通过判断第三跳转点是否处于任一导体的表面或者任一边界面23时,确定当前随机行走是否已完成。
在其中一些实施例中,在第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点之后,该方法还实施如下步骤;
步骤1,在第二跳转点处于第一区域且处于任一导体的内部时,确定包含第二跳转点的导体为与第二跳转点距离最近的临近导体。
步骤2,将临近导体的内部作为不包含任何导体的空心区域,以第二跳转点为中心在临近导体的内部构造不包含任何导体的第三最大转移立方体,并在第三最大转移立方体上随机选取第四跳转点。
步骤3,在第四跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面23时,确定当前随机行走已完成。
图3是在二维场景下第二实施例所对应的随机行走示意图,如图3所示,构造对应边界导体21的高斯面22,其高斯面22与集成电路版图的边界面23距离最近的坐标即为第一区域的边界,由图3中的黑色虚线所示,其中,黑色虚线与集成电路版图的边界面23之间的区域即为第二区域。
如图3所示,在现有技术中,第一跳转点P5需要搜索与P5距离最近的临近导体,并以此为依据构造最大转移立方体,并在最大转移立方体上选取P6,P6也重复上述的搜索步骤和构造步骤,即进行了两次对临近导体的搜索步骤,得到P7,P7落在导体上,完成一次随机行走。
在本实施例中,由于第一跳转点P5处于第二区域,其无需搜索与第一跳转点P5距离最近的临近导体,第一跳转点P5所对应的最大转移立方体由集成电路版图的边界面23决定,以第一跳转点P5为中心构造不与任一边界面23发生相交的第一最大转移立方体,从第一最大转移立方体上随机选取的第二跳转点P8处于第一区域,且处于导体的内部,此时可以确定包含第二跳转点P8的导体为与第二跳转点P8距离最近的临近导体(在实际应用中发现,第二跳转点P8的临近导体一般就是包含该第二跳转点P8的导体),即进行了一次对临近导体的搜索步骤。
此时,可以将第二跳转点P8的临近导体的内部作为不包含任何导体的空心区域,以第二跳转点P8为中心在临近导体的内部构造不包含任何导体的第三最大转移立方体,并在第三最大转移立方体上随机选取第四跳转点P9,由于第四跳转点P9处于第二跳转点P8的临近导体的表面,可以确定当前随机行走已完成。
比较可以发现,相比于相关技术,本实施例提供的用于寄生电容提取的随机行走方法减少了一次搜索临近导体所需的时间,可以提高在对目标导体的寄生电容提取时,随机行走算法的计算效率。
在其中一些实施例中,在第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点之后,该方法还实施如下步骤:
步骤1,在第二跳转点处于第一区域但不处于任一导体的内部时,确定与第二跳转点距离最近的临近导体,根据第二跳转点与临近导体之间的距离,以第二跳转点为中心构造不包含任何导体的第四最大转移立方体,并在第四最大转移立方体上随机选取第五跳转点。
步骤2,在第五跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面23时,确定当前随机行走已完成。
图4是在二维场景下第三实施例所对应的随机行走示意图,如图4所示,构造对应边界导体21的高斯面22,其高斯面22与集成电路版图的边界面23距离最近的坐标即为第一区域的边界,由图4中的黑色虚线所示,其中,黑色虚线与集成电路版图的边界面23之间的区域即为第二区域。
如图4所示,在现有技术中,第一跳转点P5需要搜索与P5距离最近的临近导体,并以此为依据构造最大转移立方体,并在最大转移立方体上选取P6,P6也重复上述的搜索步骤和构造步骤,即进行了两次对临近导体的搜索步骤,得到P7,P7落在导体上,完成一次随机行走。
在本实施例中,由于第一跳转点P5处于第二区域,其无需搜索与第一跳转点P5距离最近的临近导体,第一跳转点P5所对应的最大转移立方体由集成电路版图的边界面23决定,以第一跳转点P5为中心构造不与任一边界面23发生相交的第一最大转移立方体,从第一最大转移立方体上随机选取的第二跳转点P8处于第一区域,但不处于任一导体的内部,此时,可以按照相关技术中的搜索步骤和构造步骤,即进行了一次对临近导体的搜索步骤,构造对应第二跳转点P8的不包含任何导体的第四最大转移立方体。
在该第四最大转移立方体上随机选取第五跳转点P9,由于第五跳转点P9处于导体的表面,因此,可以确定当前随机行走已完成。
比较可以发现,相比于相关技术,本实施例提供的用于寄生电容提取的随机行走方法减少了一次搜索临近导体所需的时间,可以提高在对目标导体的寄生电容提取时,随机行走算法的计算效率。
在其中一些实施例中,在执行随机行走过程之后,该方法还实施如下步骤:
步骤1,在目标导体为边界导体21,且目标导体所对应的起始点处于第二区域时,确定与起始点距离最近的临近导体。
步骤2,根据起始点与临近导体之间的距离,以起始点为中心构造不包含任何导体的第五最大转移立方体,并在第五最大转移立方体上随机选取第一跳转点。
在本实施例中,若要提取寄生电容的目标导体即为边界导体21,且目标导体所对应的起始点处于第二区域的边界时,则需要按照相关技术中的搜索步骤,确定与起始点距离最近的临近导体,然后按照相关技术中的构造步骤,根据起始点与临近导体之间的距离,以起始点为中心构造不包含任何导体的第五最大转移立方体,并在第五最大转移立方体上随机选取第一跳转点。
在其中一些实施例中,该方法还包括:在目标导体所对应的随机行走步数达到预设阈值时,根据每次随机行走所对应的采样值,计算目标导体的寄生电容值。
在本实施例中,预设阈值可以根据对计算精度的实际需要,由用户自行进行配置,在目标导体所对应的随机行走步数达到预设阈值时,还可以进行误差统计和收敛判断,并在随机行走所对应的采样值已收敛时,再根据每次随机行走所对应的采样值,计算目标导体的寄生电容值,从而保证对目标导体的寄生电容的提取精度。
本实施例提供了一种用于寄生电容提取的随机行走装置,图5是根据本申请实施例的用于寄生电容提取的随机行走装置的结构框图,如图5所示,该装置包括:预处理模块502,用于将多个导体中与集成电路版图的每个边界面距离最近的导体作为边界导体;确定模块504,用于根据边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域,其中,第一区域包含集成电路版图内的所有导体,第二区域为第一区域与边界面之间的区域,第二区域不包含任何导体;跳转模块506,用于执行随机行走过程,在目标导体所对应的第一跳转点处于第二区域时,以第一跳转点为中心构造不与任一边界面发生相交的第一最大转移立方体,并在第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点;输出模块508,用于在第二跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
在其中一些实施例中,跳转模块506还被配置为用于在目标导体所对应的第一跳转点处于第一区域时,确定与第一跳转点距离最近的临近导体;根据第一跳转点与临近导体之间的距离,以第一跳转点为中心构造不包含任何导体的第二最大转移立方体,并在第二最大转移立方体上随机选取第三跳转点;输出模块508还被配置为用于在第三跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
在其中一些实施例中,跳转模块506还被配置为用于在第二跳转点处于第一区域且处于任一导体的内部时,确定包含第二跳转点的导体为与第二跳转点距离最近的临近导体;将临近导体的内部作为不包含任何导体的空心区域,以第二跳转点为中心在临近导体的内部构造不包含任何导体的第三最大转移立方体,并在第三最大转移立方体上随机选取第四跳转点;输出模块508还被配置为用于在第四跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
在其中一些实施例中,跳转模块506还被配置为用于在第二跳转点处于第一区域但不处于任一导体的内部时,确定与第二跳转点距离最近的临近导体,根据第二跳转点与临近导体之间的距离,以第二跳转点为中心构造不包含任何导体的第四最大转移立方体,并在第四最大转移立方体上随机选取第五跳转点;输出模块508还被配置为用于在第五跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
在其中一些实施例中,确定模块504还被配置为用于确定边界导体所对应的高斯面中与集成电路版图的任一边界面距离最近的最近表面,并获取最近表面的位置坐标;根据最近表面的位置坐标,确定包含集成电路版图内的所有导体的第一区域;将第一区域与集成电路的边界面之间的区域作为第二区域。
在其中一些实施例中,跳转模块506还被配置为用于在目标导体为边界导体,且目标导体所对应的起始点处于第二区域时,确定与起始点距离最近的临近导体;根据起始点与临近导体之间的距离,以起始点为中心构造不包含任何导体的第五最大转移立方体,并在第五最大转移立方体上随机选取第一跳转点。
在其中一些实施例中,输出模块508还被配置为用于在目标导体所对应的随机行走步数达到预设阈值时,根据每次随机行走所对应的采样值,计算目标导体的寄生电容值。
需要说明的是,本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例,本实施例在此不再赘述。
本实施例还提供了一种电子装置,图6是根据本申请实施例的电子装置的硬件结构示意图,如图6所示,该电子装置包括存储器604和处理器602,该存储器604中存储有计算机程序,该处理器602被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
具体地,上述处理器602可以包括中央处理器(CPU),或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称为ASIC),或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中,存储器604可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制,存储器604可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive,简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(Solid State Drive,简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(UniversalSerial Bus,简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,存储器604可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下,存储器604可在故障图像生成装置的内部或外部。在特定实施例中,存储器604是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中,存储器604包括只读存储器(Read-Only Memory,简称为ROM)和随机存取存储器(Random Access Memory,简称为RAM)。在合适的情况下,该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory,简称为PROM)、可擦除PROM(ErasableProgrammable Read-Only Memory,简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically ErasableProgrammable Read-Only Memory,简称为EEPROM)、电可改写ROM(ElectricallyAlterable Read-Only Memory,简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-AccessMemory,简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,简称为DRAM),其中,DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode DynamicRandom Access Memory,简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(ExtendedDate Out Dynamic Random Access Memory,简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory,简称SDRAM)等。
存储器604可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件,以及处理器602所执行的可能的计算机程序指令。
处理器602通过读取并执行存储器604中存储的计算机程序指令,以实现上述实施例中的任意一种用于寄生电容提取的随机行走方法。
可选地,上述电子装置还可以包括传输设备606以及输入输出设备608,其中,该传输设备606和上述处理器602连接,该输入输出设备608和上述处理器602连接。
可选地,在本实施例中,上述处理器602可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤:
S1,将多个导体中与集成电路版图的每个边界面距离最近的导体作为边界导体。
S2,根据边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域,其中,第一区域包含集成电路版图内的所有导体,第二区域为第一区域与边界面之间的区域,第二区域不包含任何导体。
S3,执行随机行走过程,在目标导体所对应的第一跳转点处于第二区域时,以第一跳转点为中心构造不与任一边界面发生相交的第一最大转移立方体,并在第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点。
S4,在第二跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
需要说明的是,本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例,本实施例在此不再赘述。
另外,结合上述实施例中的用于寄生电容提取的随机行走方法,本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序;该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种用于寄生电容提取的随机行走方法。
本领域的技术人员应该明白,以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
Claims (10)
1.一种用于寄生电容提取的随机行走方法,其特征在于,所述方法包括:
将多个导体中与集成电路版图的每个边界面距离最近的导体作为边界导体;
根据所述边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域,其中,所述第一区域包含所述集成电路版图内的所有导体,所述第二区域为所述第一区域与所述边界面之间的区域,所述第二区域不包含任何导体;
执行随机行走过程,在目标导体所对应的第一跳转点处于所述第二区域时,以所述第一跳转点为中心构造不与任一边界面发生相交的第一最大转移立方体,并在所述第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点;
在所述第二跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
2.根据权利要求1所述的用于寄生电容提取的随机行走方法,其特征在于,在执行随机行走过程之后,所述方法还包括:
在目标导体所对应的第一跳转点处于所述第一区域时,确定与所述第一跳转点距离最近的临近导体;
根据所述第一跳转点与所述临近导体之间的距离,以所述第一跳转点为中心构造不包含任何导体的第二最大转移立方体,并在所述第二最大转移立方体上随机选取第三跳转点;
在所述第三跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
3.根据权利要求1所述的用于寄生电容提取的随机行走方法,其特征在于,在所述第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点之后,所述方法还包括:
在所述第二跳转点处于所述第一区域且处于任一导体的内部时,确定包含所述第二跳转点的导体为与所述第二跳转点距离最近的临近导体;
将所述临近导体的内部作为不包含任何导体的空心区域,以所述第二跳转点为中心在所述临近导体的内部构造不包含任何导体的第三最大转移立方体,并在所述第三最大转移立方体上随机选取第四跳转点;
在所述第四跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
4.根据权利要求3所述的用于寄生电容提取的随机行走方法,其特征在于,在所述第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点之后,所述方法还包括:
在所述第二跳转点处于所述第一区域但不处于任一导体的内部时,确定与所述第二跳转点距离最近的临近导体,根据所述第二跳转点与所述临近导体之间的距离,以所述第二跳转点为中心构造不包含任何导体的第四最大转移立方体,并在所述第四最大转移立方体上随机选取第五跳转点;
在所述第五跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
5.根据权利要求1所述的用于寄生电容提取的随机行走方法,其特征在于,根据所述边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域包括:
确定所述边界导体所对应的高斯面中与所述集成电路版图的任一边界面距离最近的最近表面,并获取最近表面的位置坐标;
根据所述最近表面的位置坐标,确定包含所述集成电路版图内的所有导体的第一区域;
将所述第一区域与所述集成电路的边界面之间的区域作为第二区域。
6.根据权利要求1所述的用于寄生电容提取的随机行走方法,其特征在于,在执行随机行走过程之后,所述方法还包括:
在所述目标导体为边界导体,且所述目标导体所对应的起始点处于所述第二区域时,确定与所述起始点距离最近的临近导体;
根据所述起始点与所述临近导体之间的距离,以所述起始点为中心构造不包含任何导体的第五最大转移立方体,并在所述第五最大转移立方体上随机选取第一跳转点。
7.根据权利要求1所述的用于寄生电容提取的随机行走方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述目标导体所对应的随机行走步数达到预设阈值时,根据每次随机行走所对应的采样值,计算所述目标导体的寄生电容值。
8.一种用于寄生电容提取的随机行走装置,其特征在于,所述装置包括:
预处理模块,用于将多个导体中与集成电路版图的每个边界面距离最近的导体作为边界导体;
确定模块,用于根据所述边界导体所对应的高斯面,确定第一区域和第二区域,其中,所述第一区域包含所述集成电路版图内的所有导体,所述第二区域为所述第一区域与所述边界面之间的区域,所述第二区域不包含任何导体;
跳转模块,用于执行随机行走过程,在目标导体所对应的第一跳转点处于所述第二区域时,以所述第一跳转点为中心构造不与任一边界面发生相交的第一最大转移立方体,并在所述第一最大转移立方体上随机选取第二跳转点;
输出模块,用于在所述第二跳转点处于任一导体的表面或者任一边界面时,确定当前随机行走已完成。
9.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的用于寄生电容提取的随机行走方法。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的用于寄生电容提取的随机行走方法。
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---|---|
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115310402A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-11-08 | 杭州行芯科技有限公司 | 自适应的寄生电容查找表生成方法、装置和系统 |
WO2023226698A1 (zh) * | 2022-05-25 | 2023-11-30 | 杭州行芯科技有限公司 | 用于寄生电容提取的随机行走方法、装置和电子装置 |
CN117454808A (zh) * | 2023-12-25 | 2024-01-26 | 杭州行芯科技有限公司 | 一种寄生电容信息的获取方法、装置及电子设备 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100122223A1 (en) * | 2008-11-09 | 2010-05-13 | International Business Machines Corporation | Techniques for Computing Capacitances in a Medium With Three-Dimensional Conformal Dielectrics |
CN103020379A (zh) * | 2012-12-26 | 2013-04-03 | 中国科学院微电子研究所 | 一种对互连结构进行电容提取的方法 |
CN103473402A (zh) * | 2013-08-30 | 2013-12-25 | 清华大学 | 面向集成电路互连电容参数提取的空间管理数据生成方法 |
CN103793557A (zh) * | 2014-01-14 | 2014-05-14 | 清华大学 | 面向集成电路互连电容提取的线网高斯面采样方法及系统 |
CN105701307A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-06-22 | 武汉理工大学 | 基于随机行走电容提取的保证准确度的线网时延计算方法 |
US20160180007A1 (en) * | 2014-12-22 | 2016-06-23 | Synopsys, Inc. | Optimization Of Parasitic Capacitance Extraction Using Statistical Variance Reduction Technique |
CN111797584A (zh) * | 2019-03-21 | 2020-10-20 | 复旦大学 | 基于fpga和cpu异构计算的随机行走寄生电容参数提取方法 |
CN114036892A (zh) * | 2022-01-08 | 2022-02-11 | 青岛展诚科技有限公司 | 随机行走在电容抽取中单细粒度的并行处理方法和系统 |
CN114492289A (zh) * | 2022-02-14 | 2022-05-13 | 北京华大九天科技股份有限公司 | 一种在电路版图中定位提取电容的方法及装置 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20220147678A1 (en) * | 2020-11-10 | 2022-05-12 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Systems and methods for capacitance extraction |
CN114662445B (zh) * | 2022-05-25 | 2022-09-06 | 杭州行芯科技有限公司 | 用于寄生电容提取的随机行走方法、装置和电子装置 |
-
2022
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-
2023
- 2023-04-28 WO PCT/CN2023/091730 patent/WO2023226698A1/zh active Application Filing
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100122223A1 (en) * | 2008-11-09 | 2010-05-13 | International Business Machines Corporation | Techniques for Computing Capacitances in a Medium With Three-Dimensional Conformal Dielectrics |
CN103020379A (zh) * | 2012-12-26 | 2013-04-03 | 中国科学院微电子研究所 | 一种对互连结构进行电容提取的方法 |
CN103473402A (zh) * | 2013-08-30 | 2013-12-25 | 清华大学 | 面向集成电路互连电容参数提取的空间管理数据生成方法 |
CN103793557A (zh) * | 2014-01-14 | 2014-05-14 | 清华大学 | 面向集成电路互连电容提取的线网高斯面采样方法及系统 |
US20160180007A1 (en) * | 2014-12-22 | 2016-06-23 | Synopsys, Inc. | Optimization Of Parasitic Capacitance Extraction Using Statistical Variance Reduction Technique |
CN105701307A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-06-22 | 武汉理工大学 | 基于随机行走电容提取的保证准确度的线网时延计算方法 |
CN111797584A (zh) * | 2019-03-21 | 2020-10-20 | 复旦大学 | 基于fpga和cpu异构计算的随机行走寄生电容参数提取方法 |
CN114036892A (zh) * | 2022-01-08 | 2022-02-11 | 青岛展诚科技有限公司 | 随机行走在电容抽取中单细粒度的并行处理方法和系统 |
CN114492289A (zh) * | 2022-02-14 | 2022-05-13 | 北京华大九天科技股份有限公司 | 一种在电路版图中定位提取电容的方法及装置 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
JIANXIN LI: "A Scalable Random-Walk-Based Network Embedding Framework with Personalized Higher-Order Proximity Preserved", 《JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH》 * |
XU,ZZ: "Floating Random Walk-Based Capacitance Extraction for General Non-Manhattan Conductor Structures", 《IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS》 * |
严韫洲: "面向集成电路互连电容提取的三维交互显示程序设计与实现", 《计算机辅助设计与图形学学报》 * |
宋明烨: "纳米工艺下大规模线网的快速随机行走电容提取技术", 《计算机辅助设计与图形学学报》 * |
胡君等: "基于随机行走电容提取且保证准确度的线网时延计算方法", 《计算机辅助设计与图形学学报》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023226698A1 (zh) * | 2022-05-25 | 2023-11-30 | 杭州行芯科技有限公司 | 用于寄生电容提取的随机行走方法、装置和电子装置 |
CN115310402A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-11-08 | 杭州行芯科技有限公司 | 自适应的寄生电容查找表生成方法、装置和系统 |
CN115310402B (zh) * | 2022-07-26 | 2023-07-25 | 杭州行芯科技有限公司 | 自适应的寄生电容查找表生成方法、装置和系统 |
CN117454808A (zh) * | 2023-12-25 | 2024-01-26 | 杭州行芯科技有限公司 | 一种寄生电容信息的获取方法、装置及电子设备 |
CN117454808B (zh) * | 2023-12-25 | 2024-05-28 | 杭州行芯科技有限公司 | 一种寄生电容信息的获取方法、装置及电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2023226698A1 (zh) | 2023-11-30 |
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CN114662445B (zh) | 2022-09-06 |
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