JP2004532489A - 対話型可視化による設計選定方法及びシステム - Google Patents
対話型可視化による設計選定方法及びシステム Download PDFInfo
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Abstract
対話型可視化による電子回路の設計選定方法及びシステム。本発明は、アナログ回路の性能や動作を学習すること、及び多くの目標の最適化により得られた設計候補のデータセットから望ましい設計を選定することに特に適切である。この方法は、多くの目標の最適化またはその他の手法により多次元のデータセットを提供することからなる。多次元のデータセットは次に複数のプロットとして表示される。プロットは１次元または多次元でもよく、平行座標プロットを含むことができる。少なくとも１つのプロットを変更することにより、ユーザは、更なる評価またはテストの為の評価データセットを対話形式で選定することができる。変更は、望ましい方法でデータセットを減らすために対話型フィルタリング形式をとることができる。典型的には、目視選定、ブラッシング等によるグラフィカルインターフェースによってなされる。多次元のデータセットにおいて、１つまたはそれ以上の変数に制限事項を定義または構成することを含むこともできる。制限事項は、線形及び非線形を含むことができる。この変更及び選定過程は、処理可能な数の設計候補になるよう、データセットを更に制限するために必要なだけ繰り返すことができる。
【選択図】図１
【選択図】図１
Description
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設計システム及び方法体系に関する。具体的には、本発明は、対話型可視化技術により複数の設計候補から設計を選定する方法及びシステムに関する。本発明は、多くの目標の最適化（multiobjective optimization）から得られた設計候補のアナログ、デジタル及び複合信号の回路設計の選定に特に適している。
【背景技術】
【０００２】
今日の電子チップ設計者は、電子設計自動化（ＥＤＡ：Electronic Design Automation）ソフトウェアのユーザが己の設計の性能特性を理解するためにより直裁的且つ効果的に設計データベースと対話することを可能にする情報可視化及び知識発見のための効果的なアプローチの開発を必要とする。これは、非常に多数個の設計候補を提供する多くの目標の最適化技術が用いられる際に特に重要である。各設計候補のために決定された回路計量値は情報に富む多次元のデータセットを提供するが、そのサイズと複雑性の為、最も望ましい設計を見いだそうと設計者が効率的に分類することが困難となり得る。
【０００３】
大きな多次元または多変量のデータセットを見るための視覚認知システムの利用は周知である。このようなデータセットを可視化する方法には、多重画面表示、チャーノフ（Chernoff）のフェース、星形プロット、セル式プロット、アイケン及びウエスト（Aiken and West）プロット、ジョンソン−ネイマン（Johnson-Neyman）法プロット、平行座標、魚眼ディスプレイ、相関ルール、ウェーブレットに基づく多重解像度ディスプレイ、ピクセルレベルの可視化方式及びツリーマップ（tree map）といった多数個の方法がある。しかしながら、ＥＤＡソフトウェアのユーザが視覚インターフェースを活用することによって内在する設計候補のデータベースに動的に照会し目的とする設計を抜き出すことを可能にするようなシステム及び方法は探究されていなかった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
情報の可視化は、ますます興味深い研究分野になった。このような可視化技術は科学、工学、管理及びインターネット技術における多くのアプリケーションで有用であることが判明している。半導体産業の場合、シリコン容量は、１８カ月毎に漸次２倍になり、さらに複雑なシステムを１つのシリコンチップ上に構築することを可能にしている。しかしながら、このような複雑なシステムを妥当な時間内に設計する能力は、複雑になればなるほど漸減する。この容量と生産能力間のギャップは、半導体産業の成長を脅かすと思われる。観念的に情報を可視化することは、電子設計自動化ツールの不可欠部分として、このギャップを効果的に狭めさせるために用いることができる。
【０００５】
従って、特にデジタルまたはアナログ回路設計分野において、多次元の設計候補群から設計を効率的に選定することを可能にする対話型可視化方法及びシステムを提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の目的は、従来の設計方法体系及びシステムの少なくとも１つの不利点を回避、または軽減することである。
【０００７】
第１の観点において、多次元のデータセットの対話型可視化により電子回路の設計を選定する方法が提供される。この方法は、多くの目標の最適化またはその他の手法により多次元のデータセットを提供することからなる。多次元のデータセットは、次に複数のプロットとして表示される。プロットは１次元、または多次元でもよく、平行座標プロットを含むことができる。少なくとも１つのプロットを変更する（modify）ことにより、ユーザは、更なる評価またはテストの為の評価データセットを対話形式で選定することができる。変更は、望ましい方法でデータセットを減らすために対話型フィルタリング形式をとることができる。典型的には、目視選定、ブラッシング（brushing）等によるグラフィカルインターフェースによってなされる。多次元のデータセットにおいて１つまたはそれ以上の変数に制限事項を定義または構成することを含むこともできる。制限事項は、線形及び非線形を含むことができる。この変更及び選定過程は、データセットを処理可能な設計候補数に更に制限するために必要なだけ繰り返されることができる。本発明の方法を実現するためのシステムも開示される。
【０００８】
本発明の他の観点及び特徴は、添付図面に関連付けて以下の本発明の具体的な実施例の説明から当業者にあきらかとなるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
概略的に、本発明は、対話型可視化による設計選定方法及びシステムを提供する。本発明はアナログ回路の性能や動作を学習すること、及び多くの目標の最適化から得られた設計候補のデータセットから望ましい設計を選定することに特に適している。ある実施例では、可視化は、ユーザが、効果的な方法で、回路計量値のトレードオフ分析及び多次元のパラメータを見ることを可能にする平行座標システムに基づいている。特にアナログ設計統合によって得られた設計の回路性能及び設計品質の研究のためにこの可視化システムを利用するいくつかの方法も述べられている。
【００１０】
本発明のシステムは、概して、多数個の見込みの有る回路設計のための一組の所定の回路変数のような多次元のデータセットを格納するデータベースから成る。有名なオープンソースのプログラムであるｇｇｏｂｉのようなデータ可視化アプリケーションプログラムを実行している汎用のコンピュータは、多次元のデータセットの各設計の設計変数を従来のコンピュータモニタ、またはディスプレイ上にプロットとして表示することを可能にする。ユーザとプロットを表示しているグラフィカルユーザインタフェースとの間の対話は、データセットを多重フォーマットで見られるようにすること、且つある特定の望ましい設計に制限することを可能にする。http://www.ggobi.org/ で入手可能なｇｇｏｂｉ取扱説明書でより完全に説明されているように、ユーザ対話は、マウス、キーパッド他といった従来のユーザ入力装置によって、また、ブラッシング、記号選択、色操作他といったデータ可視化ソフトウェアにより提供されるツールを用いることにより提供される。
【００１１】
この発明の実施例は、いかなる従来のコンピュータプログラミング言語で実行されても良い。例えば、好適な実施例は、手続き型プログラミング言語（例えば「Ｃ」）、またはオブジェクト指向言語（例えば「Ｃ＋＋」）で実行されても良い。この発明の別の実施例は、あらかじめプログラムされたハードウェア部品、他の関連要素、またはハードウェア及びソフトウェア要素の組合せとして実行されても良い。
【００１２】
実施例は、コンピュータシステムで用いられるためのコンピュータプログラム製品として実行することができる。このような実行は、コンピュータが読み込める媒体（例えばディスケット、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、または固定型ディスク）等の有形の媒体上に固定された、またはモデムや媒体を通じてネットワークに接続されている通信アダプタ等の他のインターフェース装置経由でコンピュータシステムに転送可能な、一連のコンピュータ指令を含んでも良い。
【００１３】
媒体は、有形の媒体（例えば、光通信線、または電気通信線）、または、無線技術（例えば、マイクロ波、赤外線、または他の伝達技術）で実行された媒体でもよい。一連のコンピュータ指令は、本明細書で説明される機能性の全て、または一部を包含する。このようなコンピュータ指令を、多くのコンピュータアーキテクチャまたはオペレーティングシステムで用いられる多数のプログラミング言語で書くことができることを、当業者は高く評価するであろう。更に、このような指令は、半導体、磁気、光または他の記憶装置等のいかなる記憶装置に格納されても良く、光、赤外線、マイクロ波または他の伝達技術等のいかなる通信技術で転送されても良い。
【００１４】
このようなコンピュータプログラム製品は、印刷された、または電子化された文書を付属する着脱可能な媒体として配布されたり（例えば収縮包装されたソフトウェア）、コンピュータシステムにあらかじめ組込まれていたり（例えばシステムＲＯＭや固定ディスク）、またはネットワーク経由でサーバから配布されたり（例えばインターネットやワールドワイドウェッブ（ＷＷＷ））しても良いことが予想される。無論、この発明のいくつかの実施例は、ソフトウェア（例えば、コンピュータプログラム製品）とハードウェア両方の組合わせとして実行されても良い。この発明の更に別の実施例は、全面的にハードウェア、または全面的にソフトウェア（例えば、コンピュータプログラム製品）として実行されても良い。
【００１５】
本発明の多次元のデータセットの対話型可視化による設計選定方法は、概して多くの目標の最適化またはその他の手法から多次元のデータセットを提供することからなる。多次元のデータセットは、次に複数のプロットとして表示される。プロットは、１次元、または多次元でもよく、平行座標プロットを含むことができる。少なくとも１つのプロットを変更することにより、ユーザは、更なる評価またはテスト用の評価データセットを対話形式で選定することができる。変更は、望ましい方法でデータセットを減らすために対話型フィルタリング形式をとることができる。典型的には、目視選定、ブラッシング等によるグラフィカルインターフェースによってなされる。多次元のデータセットにおいて、１つまたはそれ以上の変数の制限事項を定義または構成することを含むこともできる。制限事項は、線形または非線形であることができる。この変更及び選定過程は、データセットを処理可能な設計候補数に更に制限するために必要なだけ繰り返されることができる。
【００１６】
一般的に、平行座標プロットは、Ｎが同じ数の平行軸線で表される次元数（変数）である、Ｏ（Ｎ）である低い計算の複雑性を提供するので、回路データセットを可視化するのに非常に効果的であるということに注目すべきである。更なる理由は、いかなるＮに対しても有効であり、変数は一様に扱われ、且つ表示体は射影変換下でも認識できることである。この為、時間的制限がある複雑な設計の過程において、設計者がより良い決定をする手助けとなる様に、多次元トレードオフアナログ回路データを平行座標に基づく可視化により表示し且つ視覚的に探求することを可能にする。
【００１７】
平行座標ディスプレイは、１９７０年代に開拓された技術であり、多種多様な多次元関連問題に適用されてきた。この方法において、各次元は軸線に対応し、また、Ｎ軸線は均一間隙の垂直線として構成される。Ｎ次元空間内のデータ要素は、各軸線上の１つの点が接続されたセットとして現れる。共通線または平面上にある点は、画像において容易に認知される構造を形作る。平行座標技術の主要な制約は、大きなデータセットが判読の際に問題を生じ得ることである；各々の点が線を作る為、点が多くなれば急速に散乱状態に至る可能性がある。更に、隣接する次元間の関係は、隣接していない次元間の関係より認知しやすい。可視化できる次元数は、軸線が互いに近接すればするほど構造や集合体は認知しづらくなるものの、かなり大きく、画面の水平解像度によって制限される。図１は、水平線に沿って符号化され、垂直線に沿って対応する値が明示される２１次元（変数）からなる５６１ベクトルのアナログ回路データセットの典型的な平行座標ディスプレイを示す。回路指数、製造指数と動作点指数は、各々第１、第２、及び第３の座標に符号化される；計量値は、第４から第１５の座標に表示され；ランダム変数は、第１６から第１７の座標に表示され；設計変数は、第１８から第２１の座標に表示される。色及び記号の動的なブラッシングの使用と併せることで、ユーザは、ある特定のデータ項目の動作に焦点を合わせ且つたどる為に、表示された情報と容易に対話することができる。これは、設計者が目的とするデータに容易に焦点を合わせることができる様に、幾つかの座標またはベクトルが隠されるかまたは除外される際にも有用である。以下の段落は、計量値とランダム変数との主要な関係の研究、及びそれらの関係の仮説のテストにおいて、情報の可視化がどのように有用であり得るかについての更なる詳細を明らかにする。
【００１８】
平行座標の画像表示に基づき、ユーザは、以下の関係を研究する為に、可視化ツールと対話することができる：
・計量値と設計変数間の関係（図２参照）。図と対話することから低パーセントオーバーシュート（座標９）は、最後の２つの設計変数が高い場合のみに、達成可能であることが明白になる。(座標１９及び２０)
・計量値とランダム変数間の関係（図３参照）。ランダム性は、回路の性能に小さい影響を与える。
・計量値と環境変数（動作点）間の関係。動作点は、第５及び第６の座標上の計量値に対する回路性能に大きな影響を与える（図４参照）。
・設計変数、ランダム変数、環境変数及び計量値間の関係（図５参照）。設計は、製造から生じるノイズよりも動作点によって影響を受ける。図５の座標は、図６において拡大されプロットされる。図６では、ユーザは、第７から第１０座標までをつなぐ線分が互いに交差せず、全ての計量値間に正相関があることを速やかに物語っているのを見て取ることができる。これらの座標のうちの二つの間の正相関は、図７で散布図として表示されている。
【００１９】
情報表示は、データの照会を不可欠な部分として含むタスクのただ１つの要素である。その理由は、データ可視化システムは、単にデータをプロットするだけでなく、データセットの相互作用を学習し、適切な特性次元を識別し、隠されたパターンを見出し、且つ構築されたモデルから推断することから結論を生成する何らかの決定解析要素を有するべきだからである。具体的な例として、ユーザは、設計に関する幾つかの質問に答える手助けとなる設計データにおける傾向やパターンを発見することができる。このモードで用いられるとき、策定された質問に関連する記録にアクセスする為に照会要求が作成される。データが得られた後、当初の質問に答えるのに用いることができるパターンまたは他の有用な情報の有無が調べられる。
【００２０】
表示された情報及び対話型特性を用いて、ユーザは、以下の異なる設計変数間の関係についての仮説をテストすることができる。
・動作点は、どのように計量値又は全変数毎の回路候補の性能に影響を与えるか。異なる動作条件下の回路性能がより良く理解されれば、回路の性能が適切になるようにバッテリー電圧や温度範囲といった環境パラメータを特定することができる。
・製造環境は、どのように計量値又は全変数毎の回路候補の性能に影響を与えるか。これは見込まれる歩留まりを計算し、より高い歩留まりを得る為に設計を改善する為に用いることができる。
・最小、最大、平均、中央値及び標準偏差といった統計基準という点で、各々のまたは全部の動作点の典型的な性能はどのようなものであるか。これは、最小、典型的、及び最大である回路性能の良い指標を与える為、非常に有用である。
【００２１】
この実証タスクにおいて、ユーザは、データについて仮説を立て、データに対して照会要求を発し、仮説の肯定または否定を求めて照会の結果を調べる。初めのケースでは、プロセスは終了する；後のケースでは、新しい照会要求が再策定され、プロセスは、結果として生じるデータが仮説を実証するまで、または、仮説が与えられたデータにとって有効でないとユーザが決定するまで、反復される。熟練した設計者は、回路動作を予測する際に彼らが頼りとする経験則が有効ではないことに気付いて驚くかもしれない。
【００２２】
本発明の方法は、以下の２つのアナログ回路設計選定の例を参照することで最も良く説明することができる。これらの例では、多くの目標の最適化や統合技術から得られた数多くの設計候補の為の回路計量値及び他の変数が提供される。各設計候補は、３つの動作点においてシミュレートされた。第１の例では、２００個の設計候補が３つの動作点においてシミュレートされ、結果として６００個のデータセットになった。第２の例では、１７個の設計候補が１１のランダム値及び３つの動作点において評価された。
【実施例１】
【００２３】
実施例１は、図８から図２０に図示される。図８において６００個のデータセットがＣＭＲＲ（同相信号除去比）対開ループ利得（Open Loop Gain）、またはその他任意の変数の２次元プロットで表示されている。図９において、ユーザは、３つの動作点（operating point）を見るために、「動作点（operating point）」をプロットの軸線の１つにする（他の軸線は任意）。この例では、ユーザは、１つの動作点（operating point）に基づいて可視化したいので、図１０で示されるように、まず他の２つの動作点（operating point）の記号を「ｘ」に変える為にブラシツールを用いることにより他の２つの動作点（operating point）のデータ点を選定する。ブラシツールは、図１１Ａ及び１１Ｂに示されるような対話ボックス、またはドロップダウンメニュー等の他の従来手段との対話を経て、ユーザがある特定のデータ点上を「ブラッシング」し、それらの表示特徴を変更することを可能にする。この例では、ユーザは、選定したデータ点を第１グループに割り当て、画面から除外することで自動倍率変更がこれらのデータ点を考慮しないようにする。図１１Ｃに示されるように、結果として２００個のデータ点の表示になる。
【００２４】
次に、図１２に示されるように、ユーザは、表示されたプロットのｘ軸線を動作点（operating point）から可変ランダム値（random instance）に変更する（目的の軸線はディスプレイの右側に列挙された変数の中から選定される）。ランダム値（random instance）は、回路の生産におけるランダム変数をモデルにする領域分割計算方法から導かれるモンテカルロサンプルである。これでユーザは、この特定のデータセットには一つのランダム値（random instance）だけがあることを見て取れ、ランダム値（random instance）は、この特定の設計選択ではもはや重要ではなくなった。
【００２５】
ユーザは、次に、更に特定の設計基準に移る。例えば、ユーザは、開ループ利得（Open Loop Gain）≧４０デシベルである設計候補のみを望むので、開ループ利得（Open Loop Gain）を軸線の１つとして、図１３に示されるように、まず、４０デシベルより少ない開ループ利得（Open Loop Gain）を持つすべての点を選定する。次に、図１１で説明したように、ユーザは、新たに選定したデータ点を隠して除外し、結果として図１４に示されるようなプロットになる。
【００２６】
ユーザが選定されたデータ点間の関係を探究するにつれて、そのデータについての知識を得る。例えば、図１５に示されるように、ユーザは、概して、スルーレート（Slew Rate）及び整定時間（Settling Time）の間にトレードオフがあることを見て取る。ユーザは、次にスルーレート（Slew Rate）の極端な値及び整定時間（Settling Time）の極端な値をフィルタをかけて除去することを決定し、結果として図１６に示されるようなプロットになる。
【００２７】
次に、ユーザは、スルーレート（Slew Rate）、整定時間（Settling Time）及びＣＭＲＲ間のトレードオフを見い出したいので、図１７Ａから１７Ｃに示されるように、３次元の対話型ローテーション図を選び、対話形式でデータを回転させる。ユーザは、ＣＭＲＲ要素が隠されると、スルーレート（Slew Rate）及び整定時間（Settling Time）の間で今ではおなじみのトレードオフを見て取れる。しかし、視点を回転させると、３つの変数全ての間にトレードオフがあることがわかる。ユーザは、低ＣＭＲＲの点を幾つか排除すると、スルーレート（Slew Rate）及び整定時間（Settling Time）の性能にかなりの影響を与えることを見て取ることができるので、そうせずに、この時点ではＣＭＲＲに基づいて選定しないことに決定する。
【００２８】
設計者は、次に、パーセントオーバーシュート（Percent Overshoot）に基づいたフィルタリングを考慮する。設計者は、パーセントオーバーシュート（Percent Overshoot）が低い時でもスルーレート（Slew Rate）及び整定時間（Settling Time）が良好であり得ることを見て取るので、したがって、全ての高パーセントオーバーシュート（Percent Overshoot）を排除し、７１の選定されたデータ点を残す。
【００２９】
設計者は、次に、図１８Ａに示されるように、領域（Area）を調査する為に１次元の点プロットを用いる。まずデータを選定し、次にそれを隠すことで、全ての大領域を排除することを決定し、結果として図１８Ｂのプロットになる。
【００３０】
多くの視点及び多くの異なる変数でデータに目を通した後、ユーザは、最終的な選定が閉ループ帯域（CL Bandwidth）に基づくべきである、すなわち閉ループ帯域（CL Bandwidth）が最良値である設計である、と決定する。閉ループ帯域（CL Bandwidth）の１次元プロットを表示し、ユーザは、まず隠すデータを選定し、次にそれを隠す。図１９Ａから１９Ｂに示されるように、結果として単一のデータ点になる。結果として生じるデータ点は、図１９Ｃに示されるように、目的の設計を抽出できる様、特定の設計に対応するタグを有する。
【実施例２】
【００３１】
実施例２は、平行座標プロットを用い、製造におけるランダム変数の効果、及び異なる環境動作条件の効果について、ユーザがどのように分析することができるかを示す。
【００３２】
図２１Ａから２１Ｃでは、このデータにおいてどのようなサンプリングが行われたのかについて学習する。図２１Ａでは、ｘ―ｙプロットが各々１１個の異なるランダム値（random instance）を有する１７個の異なる設計候補を表示する。図２１Ｂでは、ユーザは、各設計候補に対して３つの動作点（operating point）があることを見て取る。図２１Ｃでは、ユーザは、候補ｉｄ（candidate id）対動作点（operating point）対ランダム値（random instance）の３次元プロットで情報の列挙を完全に可視化することができる。
【００３３】
次に、ユーザが性能基準に基づき排除したいと望むかもしれないのはどの回路であるかを見て取る為に、幾つかの１次元プロット（同時に密度を示す）を一巡して見る（cycle）。ユーザは、図２２Ａから図２２Ｄに示されるように、非常に低い単位利得帯域幅（Unity Gain BandWidth）を有する回路を全て排除することを決定する。ユーザは、次に、一方の軸線が候補ｉｄ（candidate id）で、他方の軸線が性能基準であるｘ―ｙプロットを見る。非常にしばしばユーザが見る効果は、各候補に対してデータの「小塊」が３つあることである。（環境動作点（operating point）毎に１つの小塊；小塊は、全てのランダム変数を有する。）図２３Ａでは、ユーザは、動作点（operating point）が、特にランダム変数と比較して、多くの候補の入力バイアス電流（Input Bias Current）に非常に大きな効果を与えるのを見て取る。図２３Ｂでは、ユーザは、動作点が閉ループ帯域（CL Bandwidth）に対してはそれほど顕著な効果を与えないことを見て取る；動作点（operating point）とランダム変数の効果はほぼ同じである。図２３Ｃでは、ユーザは、動作点（operating point）及びランダム変数が候補の領域（Area）にはほぼゼロに近い効果を与えることを見て取る。これは、ユーザが期することである。図２３Ｄでは、入力オフセット電圧（Input Offset Voltage）に関して、ユーザは、環境動作点（operating point）が効果を与えるが、ランダム変数は効果を与えないことを見て取る。無論、図２３Ｅに示されるように、異なる設計候補が異なるロバストネス（条件変化に対する耐久性）レベルを持つことができる。例えば、ユーザは、このｘ―ｙプロットのずっと左の方の候補は、出力ソース電流（Output Source Current）の点からみると、ランダム変数及び環境変数の両方にかなり不感受であることを見て取る。図２３Ｆでは、ユーザは、他の全ての回路と比較して、特定の環境条件でパーセントオーバーシュート（Percent Overshoot）に対して非常に性能の低い候補を見て取る。図２３Ｇでは、ユーザは、その候補を排除する。
【００３４】
減少されたデータ点のセットにおいて、図２４Ａに示されるように、ユーザは、次に零入力電流（Quiescent Current）の効果を調べる。ユーザは、図２４において、あまりロバストでない（耐久性が良くない）零入力電流（Quiescent Current）を持つ候補を見て取り、その候補を排除する。図２５Ａのプロットに移り、ユーザは、あまりロバストでない出力スウィング電圧（Output Swing Voltage）を持つ２つの候補を見て取り、図２５Ｂに示されるように、ユーザは、それらを除外する。図２６Ａから図２６Ｂでは、ユーザは、あまりロバストでない出力ソース電流（Output Source Current）を持つ候補を見て取るので、ユーザは、その候補を排除する。図２７Ａから図２７Ｂでは、ユーザは、あまりロバストでない入力バイアス電流（Input Bias Current）を持つ候補を見て取るので、ユーザは、その候補を排除する。図２８Ａから図２８Ｂでは、ユーザは、最も高い出力シンク電流（Output Sink Current）を持つ２つの候補を排除するために選択する。これら全ての対話型変更により、結果として４つの設計候補に減少されたセットとなる。
【００３５】
ユーザは、次に、平行座標プロットを用いて、残る４つの候補の中でのトレードオフを分析する。図２９Ａでは、候補は、各々異なる色または濃淡、及び記号を有する様にブラッシングされる。図２９Ｂに示されるように、４つの全ての候補が平行座標プロットに表示される。このプロットは、各候補に対して同時に全ての性能次元を理解し、斬新な方法でトレードオフ及びランダム変数の効果を可視化することを可能にする。ここで留意すべきは、例えば領域（Area）のような幾つかの性能基準では、候補間に事実上相違がないことである。入力バイアス電流（Input Bias Current）、入力オフセット電流（Input Offset Current）、及び入力オフセット電圧（Input Offset Voltage）といった他の性能基準では、相違がある。ユーザは、性能の相違についても同様に速やかに理解することができる：例えば、ユーザは、黒丸の候補は明らかに最も高い出力シンク電流（Output Sink Current）を持つが、より低い開ループ利得（Open Loop Gain）を持つことを見て取ることができる。
【００３６】
ユーザは、同様に、更に詳細な分析の為、ほんの少数の性能基準に的を絞ることを選べる。領域（Area）、閉ループ利得ピーク（CL Gain Peak）、パーセントオーバーシュート（Percent Overshoot）、位相マージン（Phase Margin）、整定時間（Settling Time）、及びＴＨＤ（全高周波歪み）は、４つの回路候補においては全てほぼ同一であるので、図２９Ｃに示されるように、ユーザは、それらの性能基準を画像から排除する。
【００３７】
ユーザは、図３０Ａから図３０Ｃに示されるように、ビュー(視野)から他の回路を単に「隠す」ことによって、１つの回路の性能を見ることを選べる。このことにより、回路に対する全ての性能基準にわたるランダム変数及び環境条件の効果を同時に可視化しやすくする。ユーザは、例えば、この候補の開ループ利得（Open Loop Gain）が異なる環境動作点（operating point）に対してはかなり影響を受けやすいが、ランダム変数に対しては影響を受けにくいことを発見する。ユーザは、出力スウィング電圧（Output Swing Voltage）がランダム変数に特に影響を受けることも速やかに見て取ることができる。
【００３８】
ユーザは、平行座標プロットを用いて２つの回路の性能を、同時に数多くの性能基準にわたって速やかに且つ容易に比較することができる。ユーザは、これら２つの設計間では、より低い出力ソース電流（Output Source Current）及びより低い入力バイアス電流（Input Bias Current）を持つ設計の方を好むと決定し、したがって、ユーザは、以後他の設計を考慮しない。つまり、図３１に示されるように、ユーザには３つの設計候補が残される。
【００３９】
ユーザは、更に多くのｘ―ｙプロット及び３次元プロットでランダム性及び異なる環境動作条件の効果をも調べることができる。ユーザは、例えば、図３２Ａから図３２Ｃに示されるように、３つの設計候補全てにおいて開ループ利得（Open Loop Gain）が環境動作条件に大いに影響を与えられることを見て取る。
【００４０】
図３３Ａでは、ユーザは、各環境動作点（operating point）において各候補の開ループ利得（Open Loop Gain）がほぼ同一であることを見て取る。その結果、ユーザは、平行座標プロットにおいて開ループ利得（Open Loop Gain）の効果を調べない。このことは、入力オフセット電流（Input Offset Current）に対する場合でも同様であるので、ユーザは、平行座標プロットからそれをも排除し、結果として図３３Ｂ及び図３３Ｃのプロットとなる。
【００４１】
動作点（operating point）の効果が最終的な設計を決定することにおいて相違を生じないので、ユーザは、以後１つの動作点（operating point）を見るだけになるであろう。図３４Ａ及び図３４Ｂに示されるように、ユーザは、他の２つの動作点を隠す。図３５の平行座標プロット上に残っている設計を調べるににあたり、同様に低い入力バイアス電流（Input Bias Current）を得られないとわかっているけれども、ユーザは、最も低い出力ソース電流（Output Source Current）及び最も高い閉ループ帯域（CL Bandwidth）を持つ設計を選ぶことに決める。かくしてユーザは、種々のプロットとの対話に基づき速やかに且つ効率的に最終的な設計を選定した。
【００４２】
上述の段落において、アナログ回路設計の為の可視化システム及び方法を提示したが、これはいかなる設計分野においても多次元のデータセットを分析する為に用いることができることは明白である。
【００４３】
本発明の上記の実施例は単なる１例である。付記された請求項によってのみ定義されるところの発明の範囲を逸脱することなく、特定の実施例に対する改変、変化及び変動は、当業者によって実現し得るものである。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
本発明の実施例は、以下の添付図面を用いて、一例としてのみ説明される：
【図１】図１は、本発明における回路データの平行座標プロットを示す；
【図２】図２は、本発明における計量値と設計変数との可視化関係を表す平行座標プロットを示す；
【図３】図３は、本発明における計量値とランダム変数との可視化関係を表す平行座標プロットを示す；
【図４】図４は、本発明における計量値と環境変数との可視化関係を表す平行座標プロットを示す；
【図５】図５は、本発明における計量値、ランダム変数、設計変数及び環境変数との可視化関係を表す平行座標プロットを示す；
【図６】図６は、本発明における計量値、ランダム変数、設計変数及び環境変数との更なる可視化関係を表す平行座標プロットを示す；
【図７】図７は、前の回路データの座標９及び１０のプロットを示す；
【図８】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図９】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１０】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１１Ａ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１１Ｂ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１１Ｃ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１２】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１３】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１４】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１５】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１６】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１７Ａ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１７Ｂ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１７Ｃ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１８Ａ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１８Ｂ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１９Ａ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１９Ｂ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図２０】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図２１Ａ】
【図２１Ｂ】
【図２１Ｃ】
【図２２Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２２Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２２Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２２Ｄ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｄ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｅ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｆ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｇ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２４Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２４Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２５Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２５Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２６Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２６Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２７Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２７Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２８Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２８Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２９Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２９Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２９Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３０Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３０Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３０Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３１】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３２Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３２Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３２Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３３Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３３Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３３Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３４Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３４Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３５】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【０００１】
本発明は、設計システム及び方法体系に関する。具体的には、本発明は、対話型可視化技術により複数の設計候補から設計を選定する方法及びシステムに関する。本発明は、多くの目標の最適化（multiobjective optimization）から得られた設計候補のアナログ、デジタル及び複合信号の回路設計の選定に特に適している。
【背景技術】
【０００２】
今日の電子チップ設計者は、電子設計自動化（ＥＤＡ：Electronic Design Automation）ソフトウェアのユーザが己の設計の性能特性を理解するためにより直裁的且つ効果的に設計データベースと対話することを可能にする情報可視化及び知識発見のための効果的なアプローチの開発を必要とする。これは、非常に多数個の設計候補を提供する多くの目標の最適化技術が用いられる際に特に重要である。各設計候補のために決定された回路計量値は情報に富む多次元のデータセットを提供するが、そのサイズと複雑性の為、最も望ましい設計を見いだそうと設計者が効率的に分類することが困難となり得る。
【０００３】
大きな多次元または多変量のデータセットを見るための視覚認知システムの利用は周知である。このようなデータセットを可視化する方法には、多重画面表示、チャーノフ（Chernoff）のフェース、星形プロット、セル式プロット、アイケン及びウエスト（Aiken and West）プロット、ジョンソン−ネイマン（Johnson-Neyman）法プロット、平行座標、魚眼ディスプレイ、相関ルール、ウェーブレットに基づく多重解像度ディスプレイ、ピクセルレベルの可視化方式及びツリーマップ（tree map）といった多数個の方法がある。しかしながら、ＥＤＡソフトウェアのユーザが視覚インターフェースを活用することによって内在する設計候補のデータベースに動的に照会し目的とする設計を抜き出すことを可能にするようなシステム及び方法は探究されていなかった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
情報の可視化は、ますます興味深い研究分野になった。このような可視化技術は科学、工学、管理及びインターネット技術における多くのアプリケーションで有用であることが判明している。半導体産業の場合、シリコン容量は、１８カ月毎に漸次２倍になり、さらに複雑なシステムを１つのシリコンチップ上に構築することを可能にしている。しかしながら、このような複雑なシステムを妥当な時間内に設計する能力は、複雑になればなるほど漸減する。この容量と生産能力間のギャップは、半導体産業の成長を脅かすと思われる。観念的に情報を可視化することは、電子設計自動化ツールの不可欠部分として、このギャップを効果的に狭めさせるために用いることができる。
【０００５】
従って、特にデジタルまたはアナログ回路設計分野において、多次元の設計候補群から設計を効率的に選定することを可能にする対話型可視化方法及びシステムを提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の目的は、従来の設計方法体系及びシステムの少なくとも１つの不利点を回避、または軽減することである。
【０００７】
第１の観点において、多次元のデータセットの対話型可視化により電子回路の設計を選定する方法が提供される。この方法は、多くの目標の最適化またはその他の手法により多次元のデータセットを提供することからなる。多次元のデータセットは、次に複数のプロットとして表示される。プロットは１次元、または多次元でもよく、平行座標プロットを含むことができる。少なくとも１つのプロットを変更する（modify）ことにより、ユーザは、更なる評価またはテストの為の評価データセットを対話形式で選定することができる。変更は、望ましい方法でデータセットを減らすために対話型フィルタリング形式をとることができる。典型的には、目視選定、ブラッシング（brushing）等によるグラフィカルインターフェースによってなされる。多次元のデータセットにおいて１つまたはそれ以上の変数に制限事項を定義または構成することを含むこともできる。制限事項は、線形及び非線形を含むことができる。この変更及び選定過程は、データセットを処理可能な設計候補数に更に制限するために必要なだけ繰り返されることができる。本発明の方法を実現するためのシステムも開示される。
【０００８】
本発明の他の観点及び特徴は、添付図面に関連付けて以下の本発明の具体的な実施例の説明から当業者にあきらかとなるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
概略的に、本発明は、対話型可視化による設計選定方法及びシステムを提供する。本発明はアナログ回路の性能や動作を学習すること、及び多くの目標の最適化から得られた設計候補のデータセットから望ましい設計を選定することに特に適している。ある実施例では、可視化は、ユーザが、効果的な方法で、回路計量値のトレードオフ分析及び多次元のパラメータを見ることを可能にする平行座標システムに基づいている。特にアナログ設計統合によって得られた設計の回路性能及び設計品質の研究のためにこの可視化システムを利用するいくつかの方法も述べられている。
【００１０】
本発明のシステムは、概して、多数個の見込みの有る回路設計のための一組の所定の回路変数のような多次元のデータセットを格納するデータベースから成る。有名なオープンソースのプログラムであるｇｇｏｂｉのようなデータ可視化アプリケーションプログラムを実行している汎用のコンピュータは、多次元のデータセットの各設計の設計変数を従来のコンピュータモニタ、またはディスプレイ上にプロットとして表示することを可能にする。ユーザとプロットを表示しているグラフィカルユーザインタフェースとの間の対話は、データセットを多重フォーマットで見られるようにすること、且つある特定の望ましい設計に制限することを可能にする。http://www.ggobi.org/ で入手可能なｇｇｏｂｉ取扱説明書でより完全に説明されているように、ユーザ対話は、マウス、キーパッド他といった従来のユーザ入力装置によって、また、ブラッシング、記号選択、色操作他といったデータ可視化ソフトウェアにより提供されるツールを用いることにより提供される。
【００１１】
この発明の実施例は、いかなる従来のコンピュータプログラミング言語で実行されても良い。例えば、好適な実施例は、手続き型プログラミング言語（例えば「Ｃ」）、またはオブジェクト指向言語（例えば「Ｃ＋＋」）で実行されても良い。この発明の別の実施例は、あらかじめプログラムされたハードウェア部品、他の関連要素、またはハードウェア及びソフトウェア要素の組合せとして実行されても良い。
【００１２】
実施例は、コンピュータシステムで用いられるためのコンピュータプログラム製品として実行することができる。このような実行は、コンピュータが読み込める媒体（例えばディスケット、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、または固定型ディスク）等の有形の媒体上に固定された、またはモデムや媒体を通じてネットワークに接続されている通信アダプタ等の他のインターフェース装置経由でコンピュータシステムに転送可能な、一連のコンピュータ指令を含んでも良い。
【００１３】
媒体は、有形の媒体（例えば、光通信線、または電気通信線）、または、無線技術（例えば、マイクロ波、赤外線、または他の伝達技術）で実行された媒体でもよい。一連のコンピュータ指令は、本明細書で説明される機能性の全て、または一部を包含する。このようなコンピュータ指令を、多くのコンピュータアーキテクチャまたはオペレーティングシステムで用いられる多数のプログラミング言語で書くことができることを、当業者は高く評価するであろう。更に、このような指令は、半導体、磁気、光または他の記憶装置等のいかなる記憶装置に格納されても良く、光、赤外線、マイクロ波または他の伝達技術等のいかなる通信技術で転送されても良い。
【００１４】
このようなコンピュータプログラム製品は、印刷された、または電子化された文書を付属する着脱可能な媒体として配布されたり（例えば収縮包装されたソフトウェア）、コンピュータシステムにあらかじめ組込まれていたり（例えばシステムＲＯＭや固定ディスク）、またはネットワーク経由でサーバから配布されたり（例えばインターネットやワールドワイドウェッブ（ＷＷＷ））しても良いことが予想される。無論、この発明のいくつかの実施例は、ソフトウェア（例えば、コンピュータプログラム製品）とハードウェア両方の組合わせとして実行されても良い。この発明の更に別の実施例は、全面的にハードウェア、または全面的にソフトウェア（例えば、コンピュータプログラム製品）として実行されても良い。
【００１５】
本発明の多次元のデータセットの対話型可視化による設計選定方法は、概して多くの目標の最適化またはその他の手法から多次元のデータセットを提供することからなる。多次元のデータセットは、次に複数のプロットとして表示される。プロットは、１次元、または多次元でもよく、平行座標プロットを含むことができる。少なくとも１つのプロットを変更することにより、ユーザは、更なる評価またはテスト用の評価データセットを対話形式で選定することができる。変更は、望ましい方法でデータセットを減らすために対話型フィルタリング形式をとることができる。典型的には、目視選定、ブラッシング等によるグラフィカルインターフェースによってなされる。多次元のデータセットにおいて、１つまたはそれ以上の変数の制限事項を定義または構成することを含むこともできる。制限事項は、線形または非線形であることができる。この変更及び選定過程は、データセットを処理可能な設計候補数に更に制限するために必要なだけ繰り返されることができる。
【００１６】
一般的に、平行座標プロットは、Ｎが同じ数の平行軸線で表される次元数（変数）である、Ｏ（Ｎ）である低い計算の複雑性を提供するので、回路データセットを可視化するのに非常に効果的であるということに注目すべきである。更なる理由は、いかなるＮに対しても有効であり、変数は一様に扱われ、且つ表示体は射影変換下でも認識できることである。この為、時間的制限がある複雑な設計の過程において、設計者がより良い決定をする手助けとなる様に、多次元トレードオフアナログ回路データを平行座標に基づく可視化により表示し且つ視覚的に探求することを可能にする。
【００１７】
平行座標ディスプレイは、１９７０年代に開拓された技術であり、多種多様な多次元関連問題に適用されてきた。この方法において、各次元は軸線に対応し、また、Ｎ軸線は均一間隙の垂直線として構成される。Ｎ次元空間内のデータ要素は、各軸線上の１つの点が接続されたセットとして現れる。共通線または平面上にある点は、画像において容易に認知される構造を形作る。平行座標技術の主要な制約は、大きなデータセットが判読の際に問題を生じ得ることである；各々の点が線を作る為、点が多くなれば急速に散乱状態に至る可能性がある。更に、隣接する次元間の関係は、隣接していない次元間の関係より認知しやすい。可視化できる次元数は、軸線が互いに近接すればするほど構造や集合体は認知しづらくなるものの、かなり大きく、画面の水平解像度によって制限される。図１は、水平線に沿って符号化され、垂直線に沿って対応する値が明示される２１次元（変数）からなる５６１ベクトルのアナログ回路データセットの典型的な平行座標ディスプレイを示す。回路指数、製造指数と動作点指数は、各々第１、第２、及び第３の座標に符号化される；計量値は、第４から第１５の座標に表示され；ランダム変数は、第１６から第１７の座標に表示され；設計変数は、第１８から第２１の座標に表示される。色及び記号の動的なブラッシングの使用と併せることで、ユーザは、ある特定のデータ項目の動作に焦点を合わせ且つたどる為に、表示された情報と容易に対話することができる。これは、設計者が目的とするデータに容易に焦点を合わせることができる様に、幾つかの座標またはベクトルが隠されるかまたは除外される際にも有用である。以下の段落は、計量値とランダム変数との主要な関係の研究、及びそれらの関係の仮説のテストにおいて、情報の可視化がどのように有用であり得るかについての更なる詳細を明らかにする。
【００１８】
平行座標の画像表示に基づき、ユーザは、以下の関係を研究する為に、可視化ツールと対話することができる：
・計量値と設計変数間の関係（図２参照）。図と対話することから低パーセントオーバーシュート（座標９）は、最後の２つの設計変数が高い場合のみに、達成可能であることが明白になる。(座標１９及び２０)
・計量値とランダム変数間の関係（図３参照）。ランダム性は、回路の性能に小さい影響を与える。
・計量値と環境変数（動作点）間の関係。動作点は、第５及び第６の座標上の計量値に対する回路性能に大きな影響を与える（図４参照）。
・設計変数、ランダム変数、環境変数及び計量値間の関係（図５参照）。設計は、製造から生じるノイズよりも動作点によって影響を受ける。図５の座標は、図６において拡大されプロットされる。図６では、ユーザは、第７から第１０座標までをつなぐ線分が互いに交差せず、全ての計量値間に正相関があることを速やかに物語っているのを見て取ることができる。これらの座標のうちの二つの間の正相関は、図７で散布図として表示されている。
【００１９】
情報表示は、データの照会を不可欠な部分として含むタスクのただ１つの要素である。その理由は、データ可視化システムは、単にデータをプロットするだけでなく、データセットの相互作用を学習し、適切な特性次元を識別し、隠されたパターンを見出し、且つ構築されたモデルから推断することから結論を生成する何らかの決定解析要素を有するべきだからである。具体的な例として、ユーザは、設計に関する幾つかの質問に答える手助けとなる設計データにおける傾向やパターンを発見することができる。このモードで用いられるとき、策定された質問に関連する記録にアクセスする為に照会要求が作成される。データが得られた後、当初の質問に答えるのに用いることができるパターンまたは他の有用な情報の有無が調べられる。
【００２０】
表示された情報及び対話型特性を用いて、ユーザは、以下の異なる設計変数間の関係についての仮説をテストすることができる。
・動作点は、どのように計量値又は全変数毎の回路候補の性能に影響を与えるか。異なる動作条件下の回路性能がより良く理解されれば、回路の性能が適切になるようにバッテリー電圧や温度範囲といった環境パラメータを特定することができる。
・製造環境は、どのように計量値又は全変数毎の回路候補の性能に影響を与えるか。これは見込まれる歩留まりを計算し、より高い歩留まりを得る為に設計を改善する為に用いることができる。
・最小、最大、平均、中央値及び標準偏差といった統計基準という点で、各々のまたは全部の動作点の典型的な性能はどのようなものであるか。これは、最小、典型的、及び最大である回路性能の良い指標を与える為、非常に有用である。
【００２１】
この実証タスクにおいて、ユーザは、データについて仮説を立て、データに対して照会要求を発し、仮説の肯定または否定を求めて照会の結果を調べる。初めのケースでは、プロセスは終了する；後のケースでは、新しい照会要求が再策定され、プロセスは、結果として生じるデータが仮説を実証するまで、または、仮説が与えられたデータにとって有効でないとユーザが決定するまで、反復される。熟練した設計者は、回路動作を予測する際に彼らが頼りとする経験則が有効ではないことに気付いて驚くかもしれない。
【００２２】
本発明の方法は、以下の２つのアナログ回路設計選定の例を参照することで最も良く説明することができる。これらの例では、多くの目標の最適化や統合技術から得られた数多くの設計候補の為の回路計量値及び他の変数が提供される。各設計候補は、３つの動作点においてシミュレートされた。第１の例では、２００個の設計候補が３つの動作点においてシミュレートされ、結果として６００個のデータセットになった。第２の例では、１７個の設計候補が１１のランダム値及び３つの動作点において評価された。
【実施例１】
【００２３】
実施例１は、図８から図２０に図示される。図８において６００個のデータセットがＣＭＲＲ（同相信号除去比）対開ループ利得（Open Loop Gain）、またはその他任意の変数の２次元プロットで表示されている。図９において、ユーザは、３つの動作点（operating point）を見るために、「動作点（operating point）」をプロットの軸線の１つにする（他の軸線は任意）。この例では、ユーザは、１つの動作点（operating point）に基づいて可視化したいので、図１０で示されるように、まず他の２つの動作点（operating point）の記号を「ｘ」に変える為にブラシツールを用いることにより他の２つの動作点（operating point）のデータ点を選定する。ブラシツールは、図１１Ａ及び１１Ｂに示されるような対話ボックス、またはドロップダウンメニュー等の他の従来手段との対話を経て、ユーザがある特定のデータ点上を「ブラッシング」し、それらの表示特徴を変更することを可能にする。この例では、ユーザは、選定したデータ点を第１グループに割り当て、画面から除外することで自動倍率変更がこれらのデータ点を考慮しないようにする。図１１Ｃに示されるように、結果として２００個のデータ点の表示になる。
【００２４】
次に、図１２に示されるように、ユーザは、表示されたプロットのｘ軸線を動作点（operating point）から可変ランダム値（random instance）に変更する（目的の軸線はディスプレイの右側に列挙された変数の中から選定される）。ランダム値（random instance）は、回路の生産におけるランダム変数をモデルにする領域分割計算方法から導かれるモンテカルロサンプルである。これでユーザは、この特定のデータセットには一つのランダム値（random instance）だけがあることを見て取れ、ランダム値（random instance）は、この特定の設計選択ではもはや重要ではなくなった。
【００２５】
ユーザは、次に、更に特定の設計基準に移る。例えば、ユーザは、開ループ利得（Open Loop Gain）≧４０デシベルである設計候補のみを望むので、開ループ利得（Open Loop Gain）を軸線の１つとして、図１３に示されるように、まず、４０デシベルより少ない開ループ利得（Open Loop Gain）を持つすべての点を選定する。次に、図１１で説明したように、ユーザは、新たに選定したデータ点を隠して除外し、結果として図１４に示されるようなプロットになる。
【００２６】
ユーザが選定されたデータ点間の関係を探究するにつれて、そのデータについての知識を得る。例えば、図１５に示されるように、ユーザは、概して、スルーレート（Slew Rate）及び整定時間（Settling Time）の間にトレードオフがあることを見て取る。ユーザは、次にスルーレート（Slew Rate）の極端な値及び整定時間（Settling Time）の極端な値をフィルタをかけて除去することを決定し、結果として図１６に示されるようなプロットになる。
【００２７】
次に、ユーザは、スルーレート（Slew Rate）、整定時間（Settling Time）及びＣＭＲＲ間のトレードオフを見い出したいので、図１７Ａから１７Ｃに示されるように、３次元の対話型ローテーション図を選び、対話形式でデータを回転させる。ユーザは、ＣＭＲＲ要素が隠されると、スルーレート（Slew Rate）及び整定時間（Settling Time）の間で今ではおなじみのトレードオフを見て取れる。しかし、視点を回転させると、３つの変数全ての間にトレードオフがあることがわかる。ユーザは、低ＣＭＲＲの点を幾つか排除すると、スルーレート（Slew Rate）及び整定時間（Settling Time）の性能にかなりの影響を与えることを見て取ることができるので、そうせずに、この時点ではＣＭＲＲに基づいて選定しないことに決定する。
【００２８】
設計者は、次に、パーセントオーバーシュート（Percent Overshoot）に基づいたフィルタリングを考慮する。設計者は、パーセントオーバーシュート（Percent Overshoot）が低い時でもスルーレート（Slew Rate）及び整定時間（Settling Time）が良好であり得ることを見て取るので、したがって、全ての高パーセントオーバーシュート（Percent Overshoot）を排除し、７１の選定されたデータ点を残す。
【００２９】
設計者は、次に、図１８Ａに示されるように、領域（Area）を調査する為に１次元の点プロットを用いる。まずデータを選定し、次にそれを隠すことで、全ての大領域を排除することを決定し、結果として図１８Ｂのプロットになる。
【００３０】
多くの視点及び多くの異なる変数でデータに目を通した後、ユーザは、最終的な選定が閉ループ帯域（CL Bandwidth）に基づくべきである、すなわち閉ループ帯域（CL Bandwidth）が最良値である設計である、と決定する。閉ループ帯域（CL Bandwidth）の１次元プロットを表示し、ユーザは、まず隠すデータを選定し、次にそれを隠す。図１９Ａから１９Ｂに示されるように、結果として単一のデータ点になる。結果として生じるデータ点は、図１９Ｃに示されるように、目的の設計を抽出できる様、特定の設計に対応するタグを有する。
【実施例２】
【００３１】
実施例２は、平行座標プロットを用い、製造におけるランダム変数の効果、及び異なる環境動作条件の効果について、ユーザがどのように分析することができるかを示す。
【００３２】
図２１Ａから２１Ｃでは、このデータにおいてどのようなサンプリングが行われたのかについて学習する。図２１Ａでは、ｘ―ｙプロットが各々１１個の異なるランダム値（random instance）を有する１７個の異なる設計候補を表示する。図２１Ｂでは、ユーザは、各設計候補に対して３つの動作点（operating point）があることを見て取る。図２１Ｃでは、ユーザは、候補ｉｄ（candidate id）対動作点（operating point）対ランダム値（random instance）の３次元プロットで情報の列挙を完全に可視化することができる。
【００３３】
次に、ユーザが性能基準に基づき排除したいと望むかもしれないのはどの回路であるかを見て取る為に、幾つかの１次元プロット（同時に密度を示す）を一巡して見る（cycle）。ユーザは、図２２Ａから図２２Ｄに示されるように、非常に低い単位利得帯域幅（Unity Gain BandWidth）を有する回路を全て排除することを決定する。ユーザは、次に、一方の軸線が候補ｉｄ（candidate id）で、他方の軸線が性能基準であるｘ―ｙプロットを見る。非常にしばしばユーザが見る効果は、各候補に対してデータの「小塊」が３つあることである。（環境動作点（operating point）毎に１つの小塊；小塊は、全てのランダム変数を有する。）図２３Ａでは、ユーザは、動作点（operating point）が、特にランダム変数と比較して、多くの候補の入力バイアス電流（Input Bias Current）に非常に大きな効果を与えるのを見て取る。図２３Ｂでは、ユーザは、動作点が閉ループ帯域（CL Bandwidth）に対してはそれほど顕著な効果を与えないことを見て取る；動作点（operating point）とランダム変数の効果はほぼ同じである。図２３Ｃでは、ユーザは、動作点（operating point）及びランダム変数が候補の領域（Area）にはほぼゼロに近い効果を与えることを見て取る。これは、ユーザが期することである。図２３Ｄでは、入力オフセット電圧（Input Offset Voltage）に関して、ユーザは、環境動作点（operating point）が効果を与えるが、ランダム変数は効果を与えないことを見て取る。無論、図２３Ｅに示されるように、異なる設計候補が異なるロバストネス（条件変化に対する耐久性）レベルを持つことができる。例えば、ユーザは、このｘ―ｙプロットのずっと左の方の候補は、出力ソース電流（Output Source Current）の点からみると、ランダム変数及び環境変数の両方にかなり不感受であることを見て取る。図２３Ｆでは、ユーザは、他の全ての回路と比較して、特定の環境条件でパーセントオーバーシュート（Percent Overshoot）に対して非常に性能の低い候補を見て取る。図２３Ｇでは、ユーザは、その候補を排除する。
【００３４】
減少されたデータ点のセットにおいて、図２４Ａに示されるように、ユーザは、次に零入力電流（Quiescent Current）の効果を調べる。ユーザは、図２４において、あまりロバストでない（耐久性が良くない）零入力電流（Quiescent Current）を持つ候補を見て取り、その候補を排除する。図２５Ａのプロットに移り、ユーザは、あまりロバストでない出力スウィング電圧（Output Swing Voltage）を持つ２つの候補を見て取り、図２５Ｂに示されるように、ユーザは、それらを除外する。図２６Ａから図２６Ｂでは、ユーザは、あまりロバストでない出力ソース電流（Output Source Current）を持つ候補を見て取るので、ユーザは、その候補を排除する。図２７Ａから図２７Ｂでは、ユーザは、あまりロバストでない入力バイアス電流（Input Bias Current）を持つ候補を見て取るので、ユーザは、その候補を排除する。図２８Ａから図２８Ｂでは、ユーザは、最も高い出力シンク電流（Output Sink Current）を持つ２つの候補を排除するために選択する。これら全ての対話型変更により、結果として４つの設計候補に減少されたセットとなる。
【００３５】
ユーザは、次に、平行座標プロットを用いて、残る４つの候補の中でのトレードオフを分析する。図２９Ａでは、候補は、各々異なる色または濃淡、及び記号を有する様にブラッシングされる。図２９Ｂに示されるように、４つの全ての候補が平行座標プロットに表示される。このプロットは、各候補に対して同時に全ての性能次元を理解し、斬新な方法でトレードオフ及びランダム変数の効果を可視化することを可能にする。ここで留意すべきは、例えば領域（Area）のような幾つかの性能基準では、候補間に事実上相違がないことである。入力バイアス電流（Input Bias Current）、入力オフセット電流（Input Offset Current）、及び入力オフセット電圧（Input Offset Voltage）といった他の性能基準では、相違がある。ユーザは、性能の相違についても同様に速やかに理解することができる：例えば、ユーザは、黒丸の候補は明らかに最も高い出力シンク電流（Output Sink Current）を持つが、より低い開ループ利得（Open Loop Gain）を持つことを見て取ることができる。
【００３６】
ユーザは、同様に、更に詳細な分析の為、ほんの少数の性能基準に的を絞ることを選べる。領域（Area）、閉ループ利得ピーク（CL Gain Peak）、パーセントオーバーシュート（Percent Overshoot）、位相マージン（Phase Margin）、整定時間（Settling Time）、及びＴＨＤ（全高周波歪み）は、４つの回路候補においては全てほぼ同一であるので、図２９Ｃに示されるように、ユーザは、それらの性能基準を画像から排除する。
【００３７】
ユーザは、図３０Ａから図３０Ｃに示されるように、ビュー(視野)から他の回路を単に「隠す」ことによって、１つの回路の性能を見ることを選べる。このことにより、回路に対する全ての性能基準にわたるランダム変数及び環境条件の効果を同時に可視化しやすくする。ユーザは、例えば、この候補の開ループ利得（Open Loop Gain）が異なる環境動作点（operating point）に対してはかなり影響を受けやすいが、ランダム変数に対しては影響を受けにくいことを発見する。ユーザは、出力スウィング電圧（Output Swing Voltage）がランダム変数に特に影響を受けることも速やかに見て取ることができる。
【００３８】
ユーザは、平行座標プロットを用いて２つの回路の性能を、同時に数多くの性能基準にわたって速やかに且つ容易に比較することができる。ユーザは、これら２つの設計間では、より低い出力ソース電流（Output Source Current）及びより低い入力バイアス電流（Input Bias Current）を持つ設計の方を好むと決定し、したがって、ユーザは、以後他の設計を考慮しない。つまり、図３１に示されるように、ユーザには３つの設計候補が残される。
【００３９】
ユーザは、更に多くのｘ―ｙプロット及び３次元プロットでランダム性及び異なる環境動作条件の効果をも調べることができる。ユーザは、例えば、図３２Ａから図３２Ｃに示されるように、３つの設計候補全てにおいて開ループ利得（Open Loop Gain）が環境動作条件に大いに影響を与えられることを見て取る。
【００４０】
図３３Ａでは、ユーザは、各環境動作点（operating point）において各候補の開ループ利得（Open Loop Gain）がほぼ同一であることを見て取る。その結果、ユーザは、平行座標プロットにおいて開ループ利得（Open Loop Gain）の効果を調べない。このことは、入力オフセット電流（Input Offset Current）に対する場合でも同様であるので、ユーザは、平行座標プロットからそれをも排除し、結果として図３３Ｂ及び図３３Ｃのプロットとなる。
【００４１】
動作点（operating point）の効果が最終的な設計を決定することにおいて相違を生じないので、ユーザは、以後１つの動作点（operating point）を見るだけになるであろう。図３４Ａ及び図３４Ｂに示されるように、ユーザは、他の２つの動作点を隠す。図３５の平行座標プロット上に残っている設計を調べるににあたり、同様に低い入力バイアス電流（Input Bias Current）を得られないとわかっているけれども、ユーザは、最も低い出力ソース電流（Output Source Current）及び最も高い閉ループ帯域（CL Bandwidth）を持つ設計を選ぶことに決める。かくしてユーザは、種々のプロットとの対話に基づき速やかに且つ効率的に最終的な設計を選定した。
【００４２】
上述の段落において、アナログ回路設計の為の可視化システム及び方法を提示したが、これはいかなる設計分野においても多次元のデータセットを分析する為に用いることができることは明白である。
【００４３】
本発明の上記の実施例は単なる１例である。付記された請求項によってのみ定義されるところの発明の範囲を逸脱することなく、特定の実施例に対する改変、変化及び変動は、当業者によって実現し得るものである。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
本発明の実施例は、以下の添付図面を用いて、一例としてのみ説明される：
【図１】図１は、本発明における回路データの平行座標プロットを示す；
【図２】図２は、本発明における計量値と設計変数との可視化関係を表す平行座標プロットを示す；
【図３】図３は、本発明における計量値とランダム変数との可視化関係を表す平行座標プロットを示す；
【図４】図４は、本発明における計量値と環境変数との可視化関係を表す平行座標プロットを示す；
【図５】図５は、本発明における計量値、ランダム変数、設計変数及び環境変数との可視化関係を表す平行座標プロットを示す；
【図６】図６は、本発明における計量値、ランダム変数、設計変数及び環境変数との更なる可視化関係を表す平行座標プロットを示す；
【図７】図７は、前の回路データの座標９及び１０のプロットを示す；
【図８】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図９】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１０】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１１Ａ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１１Ｂ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１１Ｃ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１２】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１３】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１４】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１５】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１６】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１７Ａ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１７Ｂ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１７Ｃ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１８Ａ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１８Ｂ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１９Ａ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図１９Ｂ】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図２０】図８から２０は、本発明における可視化方法の第１例を図示する；
【図２１Ａ】
【図２１Ｂ】
【図２１Ｃ】
【図２２Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２２Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２２Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２２Ｄ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｄ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｅ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｆ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２３Ｇ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２４Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２４Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２５Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２５Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２６Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２６Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２７Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２７Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２８Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２８Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２９Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２９Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図２９Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３０Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３０Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３０Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３１】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３２Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３２Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３２Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３３Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３３Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３３Ｃ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３４Ａ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３４Ｂ】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
【図３５】図２２から３５は、本発明における可視化の第２例を図示する。
Claims (18)
- 多次元のデータセットを提供すること、
多次元のデータセットを複数のプロットとして表示すること、及び
多次元のデータセットから評価データセットを選定するために、表示された多次元のデータセットとの対話により、複数のプロットの少なくとも１つを対話形式で変更すること、
を有する多次元データセットの対話型可視化による電子回路の設計選定方法。 - 複数のプロットの表示は１次元のプロットの表示を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 複数のプロットの表示は多次元のプロットの表示を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 多次元のプロットの表示は２次元のプロットの表示を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
- 多次元のプロットの表示は３次元のプロットの表示を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
- 多次元のプロットの表示は回転プロットの表示を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
- 多次元のプロットの表示は平行座標のプロットの表示を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
- 複数のプロットの少なくとも１つを対話形式で変更することが複数のプロットの少なくとも１つにフィルタをかけることを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
- フィルタをかけることは複数のプロットの少なくとも１つをブラッシングすることを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
- フィルタをかけることは多次元のデータセットの変数に制限事項の関数（function）を定義することを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
- 制限事項の関数は非線形であることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
- 複数のプロットの少なくとも１つを対話形式で変更することは変数のマッピング（mapping）を構成することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 複数のプロットの少なくとも１つを対話形式で変更することは次元の数を減少させるためのマッピングを構成することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 複数のプロットの少なくとも１つを対話形式で変更することは変数の重み付き加算を構成することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 更に、評価データセットを更なる評価プロットとして表示すること、及び
評価データセットから精錬された評価データセットを選定するために、表示された更なる評価プロットを対話形式で変更することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 多次元のデータセットは多くの目標の最適化により得られた回路計量値を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 回路計量値はアナログ回路計量値を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 多次元のデータセットを格納するデータベース、
動作可能な様にデータベースに接続され、多次元のデータセットを複数のプロットとして表示するためのディスプレイ、及び
多次元のデータセットから評価データセットを選定するために複数のプロットの少なくとも１つを対話形式で変更する手段、
を有する多次元のデータセットの対話型可視化による電子回路の設計選定システム。
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Legal Events
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| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20041027 |
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| A521 | Written amendment |
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