JP2008242739A - 遅延解析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遅延解析支援装置、および遅延解析支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】解析対象回路の遅延解析精度を向上させることにより、設計期間の短縮化を図ること。
【解決手段】セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存するセルの遅延の見積もり誤差に関する誤差情報を取得して、その誤差情報と、キャラクタライズツールから得られるセルごとの遅延に関する確率密度分布とに基づいて、セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出する。そして、セルごとの遅延に関する確率密度分布を保持するセルライブラリ２００と、算出されたセルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布とを関連付けて保持する。
【選択図】図１

Description

この発明は、解析対象回路の回路遅延を見積もる遅延解析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遅延解析支援装置、および遅延解析支援方法に関する。

近年、半導体集積回路の微細化にともない、プロセスのバラツキ、電源電圧の低下、クロストークなどの統計的要因の影響が大きくなってきており、回路遅延の変動が増大している。従来の静的遅延解析（ＳＴＡ）では、これらの回路遅延の変動は遅延マージンとして余分に確保されているが、遅延マージンの増大化のためタイミング設計が困難となってきている。

このため、統計的要因を正確に考慮することにより、不要な遅延マージンを低減させることができる統計的遅延解析（ＳＳＴＡ）に対する要求が高まってきている。ＳＳＴＡによる遅延解析手法として、たとえば、解析対象回路内の配線またはセル間の性能の相関関係を考慮して遅延解析をおこなう技術が提供されている（たとえば、下記特許文献１または２参照。）。

特開２００２−２７９０１２号公報 特開２００５−０９２８８５号公報

しかしながら、上述した従来技術によれば、各セルの遅延を見積もる解析ツール（キャラクタライズツール）に依存する解析誤差、たとえば、入力値に含まれる誤差、アルゴリズムや数値計算による誤差については何ら考慮されていない。

このため、ＳＳＴＡで実際に扱うセルの遅延値は、元々の遅延のバラツキに解析誤差が加わった値となってしまい、この解析誤差が加わった遅延値を用いてＳＳＴＡを実行すると、ＳＳＴＡ全体の解析精度が悪化してしまい、ＳＳＴＡ本来の精度のメリットが相殺されてしまうという問題があった。

ここで、従来技術の問題的を具体的に説明する。図１０は、従来技術の問題点を示す説明図である。図１０において、確率密度分布ＰはＳＳＴＡで実際に扱うセルの遅延分布、確率密度分布Ｑはセルの遅延のバラツキを正確にあらわす遅延分布、確率密度分布Ｒはセルの解析誤差に関する遅延分布である。

図１０に示すように、ＳＳＴＡで実際に扱うセルの遅延分布（確率密度分布Ｐ）は、セルの正確な遅延分布（確率密度分布Ｑ）にキャラクタライズツールに依存する解析誤差に関する遅延分布（確率密度分布Ｒ）が加わったものとなってしまう。

したがって、キャラクタライズツールから得られるセルの遅延分布を用いてＳＳＴＡを実行すると、解析誤差の影響により、悲観的な遅延分布が算出されることとなり、結果的に回路設計の手戻りが生じ、設計者の負担が増大するとともに、設計期間の長期化を招くという問題があった。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、解析対象回路の遅延解析精度を向上させることにより、設計期間の短縮化を図ることができる遅延解析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遅延解析支援装置、および遅延解析支援方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、この発明にかかる遅延解析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遅延解析支援装置、および遅延解析支援方法は、
セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存する前記セルの遅延の見積もり誤差に関する誤差情報を取得し、その誤差情報と、前記キャラクタライズツールから得られる前記セルごとの遅延に関する確率密度分布とに基づいて、前記セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出し、前記セルごとの遅延に関する確率密度分布を保持するセルライブラリと、前記セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布とを関連付けることを特徴とする。

この発明によれば、キャラクタライズツールに依存する各セルの遅延の見積もり誤差のバラツキを表現する確率密度分布をセルライブラリの記憶内容に付加することができる。

また、上記発明において、前記セルごとの性能特性に基づいて、前記セル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を算出し、その相関係数と前記セルライブラリとを関連付けることとしてもよい。

この発明によれば、解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差のバラツキを見積もる際に用いる、セル間での相互の相関関係をあらわす相関係数をセルライブラリの記憶内容に付加することができる。

また、上記発明において、解析対象回路に関する回路記述情報の入力を受け付けて、その回路記述情報に基づいて、前記確率密度分布群の中から、前記解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を抽出し、その確率密度分布に基づいて、前記解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差を累積することにより、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出し、その算出結果を出力することとしてもよい。

この発明によれば、キャラクタライズツールに依存する見積もり誤差が原因で発生する解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出することができる。

また、上記発明において、前記相関係数群の中から前記解析対象回路内のセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を抽出し、その相関係数に基づいて、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出することとしてもよい。

この発明によれば、解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差をより正確に算出することができる。

また、上記発明において、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差とともに、前記解析対象回路内のセルごとの遅延に関する確率密度分布に基づく前記解析対象回路の遅延解析結果を出力することとしてもよい。

この発明によれば、ＳＳＴＡによる遅延解析結果に対する、各セルの遅延の見積もり誤差が原因となって発生する解析対象回路全体の遅延の誤差の割合を出力結果として提示することができる。

本発明にかかる遅延解析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遅延解析支援装置、および遅延解析支援方法によれば、解析対象回路の遅延解析精度を向上させることにより、設計期間の短縮化を図ることができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる遅延解析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遅延解析支援装置、および遅延解析支援方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。

（遅延解析支援装置のハードウェア構成）
まず、この発明の実施の形態にかかる遅延解析支援装置１００のハードウェア構成について説明する。図１は、この発明の実施の形態にかかる遅延解析支援装置１００のハードウェア構成を示す説明図である。図１において、遅延解析支援装置１００は、コンピュータ本体１１０と、入力装置１２０と、出力装置１３０と、から構成されており、不図示のルータやモデムを介してＬＡＮ、ＷＡＮやインターネットなどのネットワーク１４０に接続可能である。

コンピュータ本体１１０は、ＣＰＵ、メモリ、インタフェースを有する。ＣＰＵは、遅延解析支援装置１００のハードウェア構成の全体の制御を司る。メモリは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ、光ディスク１１１、フラッシュメモリから構成される。メモリはＣＰＵのワークエリアとして使用される。

また、メモリには各種プログラムが格納されており、ＣＰＵからの命令に応じてロードされる。ＨＤおよび光ディスク１１１はディスクドライブによりデータのリード／ライトが制御される。また、光ディスク１１１およびフラッシュメモリはコンピュータ本体１１０に対し着脱自在である。インタフェースは、入力装置１２０からの入力、出力装置１３０への出力、ネットワーク１４０に対する送受信の制御をおこなう。

また、入力装置１２０としては、キーボード１２１、マウス１２２、スキャナ１２３などがある。キーボード１２１は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式であってもよい。マウス１２２は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。スキャナ１２３は、画像を光学的に読み取る。読み取られた画像は画像データとして取り込まれ、コンピュータ本体１１０内のメモリに格納される。なお、スキャナ１２３にＯＣＲ機能を持たせてもよい。

また、出力装置１３０としては、ディスプレイ１３１、スピーカ１３２、プリンタ１３３などがある。ディスプレイ１３１は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。また、スピーカ１３２は、効果音や読み上げ音などの音声を出力する。また、プリンタ１３３は、画像データや文書データを印刷する。

（セルライブラリの記憶内容）
つぎに、セルライブラリ２００について説明する。図２は、セルライブラリ２００の記憶内容を示す説明図である。図２において、セルライブラリ２００は、セルごとに、遅延分布情報２００−１〜２００−ｎを格納している。遅延分布情報２００−１〜２００−ｎは、セルごとに、セル名、セルタイプ、確率密度パラメータ（ＳＳＴＡ）、および確率密度パラメータ（誤差）を有している。

セル名は、セルの名称である。セルタイプは、セルの性能特性をあらわす情報であり、たとえば、インバータ、フリップフロップ、バッファ、配線などセルの機能（種別）をあらわす情報である。確率密度パラメータ（ＳＳＴＡ）は、解析対象回路の回路遅延を見積もるＳＳＴＡで実際に扱う各セルの遅延に関する確率密度パラメータであり、平均値Ｍ１〜Ｍｎおよび標準偏差Σ１〜Σｎを有している。

確率密度パラメータ（誤差）は、セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存するセルの遅延の見積もり誤差に関する確率密度パラメータであり、平均値ｍ１〜ｍｎおよび標準偏差σ１〜σｎを有している。

ここで、セルＣｉを例に挙げると、セルタイプはインバータであり、確率密度パラメータ（ＳＳＴＡ）として平均値Ｍｉおよび標準偏差Σｉ、確率密度パラメータ（誤差）として平均値ｍｉおよび標準偏差σｉを有している。また、セルライブラリ２００は、後述する相関係数テーブル３００を保持している。

なお、図２に示したセルライブラリ２００では、各セルの遅延のバラツキおよび各セルの遅延の見積もり誤差のバラツキを正規分布（平均値および標準偏差）で表現することとしたが、正規分布ではない確率密度分布を区分線形近似によって表現することとしてもよい。

具体的には、たとえば、各セルの遅延に関する確率密度分布を±ｊΣ（ｊは任意の自然数）の範囲でＮ分割して、分割後の「Ｎ＋１」個の各点の座標（たとえば、（Ｘ、Ｙ）＝（遅延値、密度分布）で表現することとしてもよい。なお、各セルの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布についても区分線形近似によって表現することとしてもよい。

（相関係数テーブルのデータ構造）
つぎに、相関係数テーブル３００について説明する。図３は、相関係数テーブル３００のデータ構造を示す説明図である。本実施の形態では、相関係数テーブル３００は、図２に示したセルライブラリ２００に保持されている。

図３において、相関係数テーブル３００は、セルライブラリ２００内のセルの組み合わせに応じた相関係数を格納している。相関係数とは、セル間の相互の相関関係をあらわす指標であり、一のセルが他のセルに与える影響をあらわしている。この相関係数は、セルの性能特性（たとえば、機能、性能）に基づいて決定される。

ここでは、同一機能かつ同一性能を有するセル間での相関係数を「１」とし、また、同一機能を有し、その性能が相互に異なるセル間での相関係数を「０．７」とし、また、それ以外のセル間での相関係数を「０」とする。たとえば、セルＣ１およびセルＣ２の機能がともに「インバータ」であり、その性能が相互に異なる場合、セルＣ１とセルＣ２との間の相関関係をあらわす相関係数は「０．７」となる。

（解析対象回路の一例）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる解析対象回路４００の一例について説明する。図４は、この発明の実施の形態にかかる解析対象回路４００の一例を示す回路図である。なお、図面では、解析対象回路の一部を抜粋して表示している。

図４において、解析対象回路４００は、フリップフロップＦＦ１、インバータＩＮＶ１、インバータＩＮＶ２、およびフリップフロップＦＦ２から構成されている。また、フリップフロップＦＦ１、インバータＩＮＶ１、インバータＩＮＶ２、およびフリップフロップＦＦ２を通る経路をパスＰ１とし、フリップフロップＦＦ１およびフリップフロップＦＦ２を通る経路をパスＰ２とする。

パスＰ１において、フリップフロップＦＦ１のＯＵＴ１はインバータＩＮＶ１のＩＮに接続されており、インバータＩＮＶ１のＯＵＴはインバータＩＮＶ２のＩＮに接続されており、インバータＩＮＶ２のＯＵＴはフリップフロップＦＦ２のＩＮ１に接続されている。また、パスＰ２において、フリップフロップＦＦ１のＯＵＴ２は、フリップフロップＦＦ２のＩＮ２に接続されている。

（遅延解析支援装置１００の機能的構成）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる遅延解析支援装置１００の機能的構成について説明する。図５は、この発明の実施の形態にかかる遅延解析支援装置１００の機能的構成を示すブロック図である。図５において、遅延解析支援装置１００は、セルライブラリ２００と、取得部５０１と、誤差算出部５０２と、関連付け部５０３と、相関算出部５０４と、入力部５０５と、抽出部５０６と、累積誤差算出部５０７と、出力部５０８と、から構成されている。

これら各機能５０１〜５０８は、メモリに格納された当該機能に関するプログラムをＣＰＵに実行させることにより、当該機能を実現することができる。また、各機能５０１〜５０８からの出力データはメモリに保持される。また、図５中矢印で示した接続先の機能的構成は、接続元の機能からの出力データをメモリから読み込んで、当該機能に関するプログラムをＣＰＵに実行させる。

本実施の形態では、セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存する遅延の見積もり誤差を考慮して、解析対象回路の統計的遅延解析（ＳＳＴＡ）を実行することにより、ＳＳＴＡ全体の解析精度の向上を図り、ＳＳＴＡ本来の精度で解析対象回路の回路遅延を見積もる。

具体的には、図１０で示したＳＳＴＡで実際に扱うセルの確率密度分布Ｐと、セルの解析誤差に関する確率密度分布Ｒとのそれぞれに対して、独自に統計的な遅延解析をおこなうことにより、キャラクタライズツールに依存する遅延の見積もり誤差を考慮した解析対象回路のＳＳＴＡを実現する。

まず、取得部５０１は、セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存するセルの遅延の見積もり誤差に関する誤差情報を取得する機能を有する。具体的には、遅延解析支援装置１００に直接入力された誤差情報を取得することとしてもよく、また、セルライブラリ２００に予め記憶されている誤差情報を取得することとしてもよい。なお、取得部５０１によって取得された誤差情報はメモリに保持される。

ここで、キャラクタライズツールとは、セルの特性抽出をおこなう解析ツールであり、たとえば、セルを構成するトランジスタベースのシミュレーションを実行することにより、そのセルの遅延値を算出する解析ツールである。キャラクタライズツールから得られたセルの遅延値（遅延分布）は、たとえば、セルライブラリ２００に登録され、解析対象回路の回路遅延を見積もる統計的遅延解析に用いられる。

一方で、キャラクタライズツールからセルの遅延分布を見積もる場合、入力値（たとえば、電圧条件、温度条件など）に含まれる誤差、またはアルゴリズムや数値計算による誤差により、見積もり結果に誤差が生じてしまう。この誤差は、各キャラクタライズツールに依存した固有の見積もり誤差である。

誤差情報は、各キャラクタライズツールに依存するセルの見積もり誤差をあらわす情報である。たとえば、キャラクタライズツールから得られるセルＣｉ（ｉ＝１〜ｎ）の遅延に関する確率密度パラメータ（平均値：Ｍｉ，標準偏差：Σｉ）の変動幅によって定義される。たとえば、セルＣｉの遅延に関する確率密度分布の平均値ｍｉの誤差を「±ａ％」、標準偏差σｉの誤差を「±ｂ％」と定義することができる（ａ、ｂ：整数値）。

また、遅延の見積もり誤差に関する確率密度パラメータ（平均値ｍｉ，標準偏差σｉ）を任意の値に設定する、あるいは、その値を決定する数式を与えることにより、見積もり誤差を定義することとしてもよい。たとえば、セルＣｉの遅延に関する確率密度分布の平均値ｍｉを「０」に固定し、標準偏差σｉを下記式（１）によって与えることとしてもよい。ここで、ａおよびｂは任意の整数値とする。

なお、誤差情報は、セルごとの遅延の見積もり誤差をあらわす情報であってもよく、また、すべてのセルにおいて共通する遅延の見積もり誤差をあらわす情報であってもよい。この誤差情報は、市販されているキャラクタライズツールごとに付加されていてもよく、また、ユーザによって任意に設定された情報であってもよい。

誤差算出部５０２は、取得部５０１によって取得された誤差情報と、キャラクタライズツールから得られるセルごとの遅延に関する確率密度分布とに基づいて、セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出する機能を有する。

具体的には、たとえば、誤差算出部５０２は、取得部５０１によって取得された誤差情報をメモリから読み出し、さらに、セルライブラリ２００からセルＣ１〜Ｃｎの遅延に関する確率密度分布を読み出して、それらの情報に基づいて、各セルＣ１〜Ｃｎの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出して、その算出結果をセルライブラリ２００に登録する。

ここで、セルＣ１を例に挙げて、誤差算出部５０２による見積もり誤差に関する確率密度分布の算出手法について説明する。ここでは、Ｃ１の遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布の平均値をＭ１＝１００．０、標準偏差をΣ１＝１２．０とし、誤差情報を各セルの遅延に関する確率密度分布の平均値の「５％」、標準偏差の「５０％」とする。

まず、誤差算出部５０２により、誤差情報をメモリから読み出し、さらに、セルライブラリ２００からセルＣ１の遅延に関する確率密度パラメータ（Ｍ１，Σ１）を読み出す。そして、これらの情報に基づいて、セルＣ１の遅延の見積もり誤差に関する確率密度パラメータ（ｍ１，σ１）を算出する。

具体的には、平均値の誤差が５％となっているため、セルＣ１の遅延に関する確率密度分布の平均値Ｍ１（Ｍ１＝１００．０）の５％が、セルＣ１の遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布の平均値ｍ１（ｍ１＝５．０）となる。

また、標準偏差の誤差が５０％となっているため、セルＣ１の遅延に関する確率密度分布の標準偏差Σ１（Σ１＝１２．０）の５０％が、セルＣ１の遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布の標準偏差σ１（σ１＝６．０）となる。

関連付け部５０３は、セルごとの遅延に関する確率密度分布を保持するセルライブラリと、誤差算出部５０２によって算出されたセルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布とを関連付ける機能を有する。具体的には、関連付け部５０３は、誤差算出部５０２によって算出された算出結果をメモリから読み出して、その算出結果とセルごとの遅延に関する確率密度分布とを関連付けて、セルライブラリ２００に格納する。

相関算出部５０４は、セルごとの性能特性に基づいて、セル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を算出する機能を有する。具体的には、たとえば、相関算出部５０４は、セルライブラリ２００から解析対象回路内の各セルの性能特性に関する情報を読み出して、セル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を算出し、その算出結果をテーブル化して（たとえば、相関係数テーブル３００）、メモリに保持する。

セルの性能特性とは、たとえば、図２に示したセルタイプであり、セルの機能や性能をあらわすものである。相関係数とは、セル間の相互の相関関係をあらわす指標であり、各セルの性能特性に基づいて決定される。具体的には、たとえば、同一機能を有するセル間では、一方のセルが他方のセルに与える影響が大きいため、相関関係は強くなり相関係数が大きくなる。また、異なる機能を有するセル間では、一方のセルが他方のセルに与える影響は小さいため、相関関係は弱くなり相関係数は小さくなる。

相関係数は、図３に示したように、「０以上１以下」の値によって表現してもよく、また、相関係数として取り得る値のバラツキを考慮して確率密度分布によって表現することとしてもよい。この場合、セル間の相関係数を、たとえば、相関係数に関する確率密度分布の平均値および標準偏差によって表現することができる。

また、関連付け部５０３は、さらに、相関算出部５０４によって算出された相関係数と、セルごとの遅延に関する確率密度分布を保持するセルライブラリとを関連付ける機能を有する。具体的には、関連付け部５０３は、相関算出部５０４によって算出された算出結果をテーブル化した相関係数テーブル３００をメモリから読み出して、その相関係数テーブル３００とセルライブラリ２００とを関連付ける。

入力部５０５は、解析対象回路に関する回路記述情報の入力を受け付ける機能を有する。回路記述情報は、たとえば、図４に示した解析対象回路４００のネットリストである。具体的には、図１に示したキーボード１２１やマウス１２２などの入力装置１２０をユーザが操作することで、回路記述情報の入力を受け付ける。なお、入力部５０５によって入力された回路記述情報はメモリに保持される。

抽出部５０６は、入力部５０５によって入力された回路記述情報に基づいて、関連付け部５０３によって関連付けられた確率密度分布群の中から、解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を抽出する機能を有する。

具体的には、たとえば、抽出部５０６は、入力部５０５によって入力された回路記述情報をメモリから読み出して、解析対象回路内の各セルの見積もり誤差に関する確率密度パラメータを抽出してメモリに保持する。図４に示した解析対象回路４００を例に挙げると、フリップフロップＦＦ１、インバータＩＮＶ１、インバータＩＮＶ２、およびフリップフロップＦＦ２の見積もり誤差に関する確率密度パラメータを抽出することとなる。

累積誤差算出部５０７は、抽出部５０６によって抽出された確率密度分布に基づいて、解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差を累積することにより、解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出する機能を有する。

具体的には、たとえば、累積誤差算出部５０７は、抽出部５０６によって抽出された見積もり誤差に関する確率密度パラメータをメモリから読み出して、既存のアルゴリズムを利用したＳＳＴＡを実行することにより、解析対象回路内の各セルの遅延の見積り誤差を累積して、解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出してメモリに保持する。なお、ＳＳＴＡによる遅延解析手法については公知技術のため説明を省略する。

出力部５０８は、累積誤差算出部５０７によって算出された算出結果をメモリから読み出して、その算出結果を出力する機能を有する。このとき、たとえば、累積誤差算出部５０７によって算出された算出結果とともに、解析対象回路内のセルごとの遅延に関する確率密度分布に基づく解析対象回路の遅延解析結果（たとえば、図６に示すタイミングリスト６００）を出力することとしてもよい。

具体的には、たとえば、セルライブラリ２００に格納されている各セルの遅延に関する確率密度分布：Ｐ_i（平均値：Ｍ１〜Ｍｎ、標準偏差：Σ１〜Σｎ）に基づいて、既存のアルゴリズムを利用したＳＳＴＡを実行することにより、解析対象回路の回路遅延を見積もる。そして、この遅延解析結果を累積誤差算出部５０７によって算出された算出結果とともに出力する。

また、解析対象回路の遅延解析結果を解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差とともに出力する場合は、見積もり誤差の絶対値を出力してもよく、また、解析対象回路の遅延解析結果に対する遅延の見積もり誤差の比率を出力してもよい。

なお、解析対象回路内の各セルの遅延に関する確率密度分布Ｐ_iに基づく統計的遅延解析は、遅延解析支援装置１００において実行してもよく、また、外部のコンピュータ装置で実行された統計的遅延解析の遅延解析結果を取得することとしてもよい。

出力部５０８による出力形式は、ディスプレイ１３１での画面表示、プリンタ１３３での印刷出力、メモリへのデータ出力（保存）、外部のコンピュータ装置への送信のいずれであってもよい。なお、出力部５０８による出力形式の具体例については図６を用いて後述する。

また、抽出部５０６は、関連付け部５０３によって関連付けられた相関係数群の中から解析対象回路内のセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を抽出する機能を有する。具体的には、たとえば、抽出部５０６は、セルライブラリ２００に保持されている相関係数テーブル３００の中から、解析対象回路内のセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を抽出してメモリに保持する。

また、累積誤差算出部５０７は、さらに、抽出部５０６によって抽出された相関係数に基づいて、解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出する機能を有する。具体的には、累積誤差算出部５０７は、解析対象回路内のセル間で相関関係を有している場合には、その相関関係を考慮して、解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出する。なお、解析対象回路内のセル間の相関関係を考慮したＳＳＴＡによる遅延解析手法については公知技術のため説明を省略する。

ここで、出力部５０８による出力形式の具体例について説明する。図６は、出力形式の具体例を示す説明図である。ここでは、本実施の形態にかかる遅延解析結果（タイミングリスト６００）として、解析対象回路４００の遅延値およびスラック値を出力する場合を例に挙げて説明する。なお、配線での遅延は考慮しないこととする。

図６において、タイミングリスト６００には、図４に示した解析対象回路４００の遅延解析結果が表示されている。図６中、ＳｔｅｐはパスＰ１，Ｐ２内の各セルでの遅延値、ＴｏｔａｌはパスＰ１，Ｐ２内での累積遅延値、ＥｒｒｏｒはパスＰ１，Ｐ２内での見積もり誤差に関する累積遅延値をあらわしている。各遅延値の単位をピコセカンド［ｐｓ］とする。

また、Ａｒｒｉｖａｌ ｔｉｍｅはパスＰ１の遅延値、Ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｔｉｍｅはパスＰ２の遅延値、Ｓｌａｃｋは解析対象回路４００のスラック値をあらわしている。スラックとは、目標性能に対する遅延の余裕度をあらわすものであり、目標性能に達している場合には正のスラックとなり、目標性能に達していない場合には負のスラックとなる。

具体的には、パスＰ１の遅延値とパスＰ２の遅延値との差分によってあらわすことができ、ここでは、パスＰ１の遅延値が２１７［ｐｓ］であり、パスＰ２の遅延値が１０［ｐｓ］のため、解析対象回路４００のスラック値は−２０７［ｐｓ］となる（負のスラック）。

このタイミングリスト６００により、ユーザは、各セルの遅延の見積もり誤差が原因となって発生する解析対象回路４００全体の遅延の誤差が、どの程度、解析対象回路４００のＳＳＴＡに影響を与えているのかを直感的に判断することができる。ここでは、解析対象回路４００全体の遅延の誤差が６．７［ｐｓ］となっているため、不要な遅延マージンをその誤差分低減させることができる。

さらに、解析対象回路４００のスラック値が合わせて提示されているため、目標性能に達するために、どの程度、解析対象回路４００の回路遅延を改善させるべきかを直感的に判断することができる。

（遅延解析支援装置１００の遅延解析処理手順）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる遅延解析支援装置１００の遅延解析処理手順について説明する。図７は、この発明の実施の形態にかかる遅延解析支援装置１００の遅延解析処理手順を示すフローチャートである。

図７のフローチャートにおいて、まず、セルライブラリ作成処理を実行し（ステップＳ７０１）、このあと、統計的遅延解析処理を実行して（ステップＳ７０２）、最後に、出力部５０８により、遅延解析結果を出力する（ステップＳ７０３）。

つぎに、図７に示したセルライブラリ作成処理（ステップＳ７０１）の処理手順について説明する。図８は、セルライブラリ作成処理（ステップＳ７０１）の処理手順を示すフローチャートである。図８のフローチャートにおいて、まず、取得部５０１により、セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存するセルの遅延の見積もり誤差に関する誤差情報を取得したか否かを判断する（ステップＳ８０１）。

ここで、誤差情報を取得するのを待って（ステップＳ８０１：Ｎｏ）、取得された場合（ステップＳ８０１：Ｙｅｓ）、誤差算出部５０２により、取得部５０１によって取得された誤差情報と、キャラクタライズツールから得られるセルごとの遅延に関する確率密度分布とに基づいて、セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出する（ステップＳ８０２）。

このあと、相関算出部５０４により、セルごとの性能特性に基づいて、セル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を算出する（ステップＳ８０３）。なお、キャラクタライズツールから得られるセルごとの遅延に関する確率密度分布は予めセルライブラリ２００に保持されている。

このあと、関連付け部５０３により、ステップＳ８０２において算出された見積もり誤差に関する確率密度分布およびステップＳ８０３において算出されたセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数と、セルライブラリ２００とを関連付けて（ステップＳ８０４）、見積もり誤差に関する確率密度分布群および相関係数群をセルライブラリ２００に登録して（ステップＳ８０５）、図７に示したステップＳ７０２に移行する。

なお、ステップＳ８０２およびステップＳ８０３における処理は、実行順序が逆であってもよく、また、同時並行して実行することとしてもよい。

つぎに、図７に示した統計的遅延解析処理（ステップＳ７０２）の処理手順について説明する。図９は、統計的遅延解析処理（ステップＳ７０２）の処理手順を示すフローチャートである。図９のフローチャートにおいて、まず、入力部５０５により、解析対象回路に関する回路記述情報の入力を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ９０１）。

ここで、回路記述情報が入力されるのを待って（ステップＳ９０１：Ｎｏ）、入力を受け付けた場合（ステップＳ９０１：Ｙｅｓ）、抽出部５０６により、入力部５０５によって入力された回路記述情報に基づいて、図８に示したセルライブラリ作成処理後のセルライブラリ２００の中から、解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を抽出する（ステップＳ９０２）。

このあと、抽出部５０６により、図８に示したセルライブラリ作成処理後のセルライブラリ２００の中から解析対象回路内のセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を抽出する（ステップＳ９０３）。

そして、累積誤差算出部５０７により、ステップＳ９０２において抽出された見積もり誤差に関する確率密度分布およびステップＳ９０３において抽出されたセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数に基づいて、解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出して（ステップＳ９０４）、図７に示すステップＳ７０３に移行する。

なお、ステップＳ９０２およびステップＳ９０３における処理は、実行順序が逆であってもよく、また、同時並行して実行することとしてもよい。

また、図８に示したセルライブラリ作成処理と図９に示した統計的遅延解析処理とは、それぞれ独自に実行することとしてもよい。たとえば、予めセルライブラリ作成処理を実行して、セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布およびセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数が登録されたセルライブラリ２００を作成しておき、このあと、統計的遅延解析処理を実行する際に作成されたセルライブラリ２００の記憶内容を用いることとしてもよい。

この発明の実施の形態によれば、セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存する各セルの遅延の見積もり誤差のバラツキを表現する確率密度分布をセルライブラリ２００の記憶内容に付加することができる。さらに、セル間での相互の相関関係をあらわす相関係数をセルライブラリ２００の記憶内容に付加することができる。

また、セルライブラリ２００の記憶内容に基づいて、キャラクタライズツールに依存する見積もり誤差が原因で発生する解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出することができる。このとき、解析対象回路内のセル間での相互の相関関係を考慮して、解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差をより正確に算出することができる。

さらに、ＳＳＴＡによる遅延解析結果に対する、各セルの遅延の見積もり誤差が原因となって発生する解析対象回路全体の遅延の誤差の割合を出力結果として提示することができる。このため、ユーザは、各セルの遅延の見積もり誤差が原因となって発生する解析対象回路全体の遅延の誤差が、どの程度、解析対象回路のＳＳＴＡに影響を与えているのかを直感的に判断することができる。

そして、各セルの遅延の見積もり誤差が原因となって発生する解析対象回路全体の遅延の誤差を考慮した統計的遅延解析をおこなうことにより、解析対象回路の統計的要因を正確に把握することができ、不要な遅延マージンを低減させることができる。

以上説明したように、遅延解析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遅延解析支援装置、および遅延解析支援方法によれば、解析対象回路の遅延解析精度を向上させることにより、設計期間の短縮化を図ることができる。

なお、本実施の形態で説明した遅延解析支援方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。

また、本実施の形態で説明した遅延解析支援装置１００は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣ（以下、単に「ＡＳＩＣ」と称す。）やＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。具体的には、たとえば、上述した遅延解析支援装置１００の機能的構成５０１〜５０８をＨＤＬ記述によって機能定義し、そのＨＤＬ記述を論理合成してＡＳＩＣやＰＬＤに与えることにより、遅延解析支援装置１００を製造することができる。

（付記１）セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存する前記セルの遅延の見積もり誤差に関する誤差情報を取得させる取得工程と、
前記取得工程によって取得された誤差情報と、前記キャラクタライズツールから得られる前記セルごとの遅延に関する確率密度分布とに基づいて、前記セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出させる誤差算出工程と、
前記セルごとの遅延に関する確率密度分布を保持するセルライブラリと、前記誤差算出工程によって算出されたセルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布とを関連付けさせる関連付け工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする遅延解析支援プログラム。

（付記２）前記セルごとの性能特性に基づいて、前記セル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を算出させる相関算出工程を前記コンピュータに実行させ、
前記関連付け工程は、
さらに、前記相関算出工程によって算出された相関係数と前記セルライブラリとを関連付けさせることを特徴とする付記１に記載の遅延解析支援プログラム。

（付記３）解析対象回路に関する回路記述情報の入力を受け付けさせる入力工程と、
前記入力工程によって入力された回路記述情報に基づいて、前記関連付け工程によって関連付けられた確率密度分布群の中から、前記解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を抽出させる抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された確率密度分布に基づいて、前記解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差を累積することにより、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出させる累積誤差算出工程と、
前記累積誤差算出工程によって算出された算出結果を出力させる出力工程と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記２に記載の遅延解析支援プログラム。

（付記４）前記抽出工程は、
さらに、前記関連付け工程によって関連付けられた相関係数群の中から前記解析対象回路内のセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を抽出させ、
前記累積誤差算出工程は、
さらに、前記抽出工程によって抽出された相関係数に基づいて、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出させることを特徴とする付記３に記載の遅延解析支援プログラム。

（付記５）前記出力工程は、
前記累積誤差算出工程によって算出された算出結果とともに、前記解析対象回路内のセルごとの遅延に関する確率密度分布に基づく前記解析対象回路の遅延解析結果を出力させることを特徴とする付記３または４に記載の遅延解析支援プログラム。

（付記６）付記１〜５のいずれか一つに記載の遅延解析支援プログラムを記録した前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。

（付記７）セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存する前記セルの遅延の見積もり誤差に関する誤差情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された誤差情報と、前記キャラクタライズツールから得られる前記セルごとの遅延に関する確率密度分布とに基づいて、前記セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出する誤差算出手段と、
前記セルごとの遅延に関する確率密度分布を保持するセルライブラリと、前記誤差算出手段によって算出されたセルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布とを関連付ける関連付け手段と、
を備えることを特徴とする遅延解析支援装置。

（付記８）前記セルごとの性能特性に基づいて、前記セル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を算出する相関算出手段を備え、
前記関連付け手段は、
前記相関算出手段によって算出された相関係数と前記セルライブラリとを関連付けることを特徴とする付記７に記載の遅延解析支援装置。

（付記９）解析対象回路に関する回路記述情報の入力を受け付ける入力手段と、
前記入力手段によって入力された回路記述情報に基づいて、前記関連付け手段によって関連付けられた確率密度分布群の中から、前記解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された確率密度分布に基づいて、前記解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差を累積することにより、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出する累積誤差算出手段と、
前記累積誤差算出手段によって算出された算出結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする付記８に記載の遅延解析支援装置。

（付記１０）前記抽出手段は、
前記関連付け手段によって関連付けられた相関係数群の中から前記解析対象回路内のセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を抽出し、
前記累積誤差算出手段は、
前記抽出手段によって抽出された相関係数に基づいて、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出することを特徴とする付記９に記載の遅延解析支援装置。

（付記１１）前記出力手段は、
前記累積誤差算出手段によって算出された算出結果とともに、前記解析対象回路内のセルごとの遅延に関する確率密度分布に基づく前記解析対象回路の遅延解析結果を出力することを特徴とする付記９または１０に記載の遅延解析支援装置。

（付記１２）セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存する前記セルの遅延の見積もり誤差に関する誤差情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された誤差情報と、前記キャラクタライズツールから得られる前記セルごとの遅延に関する確率密度分布とに基づいて、前記セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出する誤差算出工程と、
前記セルごとの遅延に関する確率密度分布を保持するセルライブラリと、前記誤差算出工程によって算出されたセルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布とを関連付ける関連付け工程と、
を含んだことを特徴とする遅延解析支援方法。

（付記１３）前記セルごとの性能特性に基づいて、前記セル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を算出する相関算出工程を含み、
前記関連付け工程は、
さらに、前記相関算出工程によって算出された相関係数と前記セルライブラリとを関連付けることを特徴とする付記１２に記載の遅延解析支援方法。

（付記１４）解析対象回路に関する回路記述情報の入力を受け付ける入力工程と、
前記入力工程によって入力された回路記述情報に基づいて、前記関連付け工程によって関連付けられた確率密度分布群の中から、前記解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された確率密度分布に基づいて、前記解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差を累積することにより、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出する累積誤差算出工程と、
前記累積誤差算出工程によって算出された算出結果を出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする付記１３に記載の遅延解析支援方法。

（付記１５）前記抽出工程は、
さらに、前記関連付け工程によって関連付けられた相関係数群の中から前記解析対象回路内のセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を抽出し、
前記累積誤差算出工程は、
さらに、前記抽出工程によって抽出された相関係数に基づいて、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出することを特徴とする付記１４に記載の遅延解析支援方法。

（付記１６）前記出力工程は、
前記累積誤差算出工程によって算出された算出結果とともに、前記解析対象回路内のセルごとの遅延に関する確率密度分布に基づく前記解析対象回路の遅延解析結果を出力することを特徴とする付記１４または１５に記載の遅延解析支援方法。

以上のように、本発明にかかる遅延解析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遅延解析支援装置、および遅延解析支援方法は、ＬＳＩの遅延解析に有用である。

この発明の実施の形態にかかる遅延解析支援装置のハードウェア構成を示す説明図である。 セルライブラリの記憶内容を示す説明図である。 相関係数テーブルのデータ構造を示す説明図である。 この発明の実施の形態にかかる解析対象回路の一例を示す回路図である。 この発明の実施の形態にかかる遅延解析支援装置の機能的構成を示すブロック図である。 出力形式の具体例を示す説明図である。 この発明の実施の形態にかかる遅延解析支援装置の遅延解析処理手順を示すフローチャートである。 セルライブラリ作成処理の処理手順を示すフローチャートである。 統計的遅延解析処理の処理手順を示すフローチャートである。 従来技術の問題点を示す説明図である。

符号の説明

１００ 遅延解析支援装置
２００ セルライブラリ
２００−１〜２００−ｎ 遅延分布情報
３００ 相関係数テーブル
４００ 解析対象回路
５０１ 取得部
５０２ 誤差算出部
５０３ 関連付け部
５０４ 相関算出部
５０５ 入力部
５０６ 抽出部
５０７ 累積誤差算出部
５０８ 出力部
６００ タイミングリスト

Claims (8)

1. セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存する前記セルの遅延の見積もり誤差に関する誤差情報を取得させる取得工程と、
   前記取得工程によって取得された誤差情報と、前記キャラクタライズツールから得られる前記セルごとの遅延に関する確率密度分布とに基づいて、前記セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出させる誤差算出工程と、
   前記セルごとの遅延に関する確率密度分布を保持するセルライブラリと、前記誤差算出工程によって算出されたセルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布とを関連付けさせる関連付け工程と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする遅延解析支援プログラム。
2. 前記セルごとの性能特性に基づいて、前記セル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を算出させる相関算出工程を前記コンピュータに実行させ、
   前記関連付け工程は、
   さらに、前記相関算出工程によって算出された相関係数と前記セルライブラリとを関連付けさせることを特徴とする請求項１に記載の遅延解析支援プログラム。
3. 解析対象回路に関する回路記述情報の入力を受け付けさせる入力工程と、
   前記入力工程によって入力された回路記述情報に基づいて、前記関連付け工程によって関連付けられた確率密度分布群の中から、前記解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を抽出させる抽出工程と、
   前記抽出工程によって抽出された確率密度分布に基づいて、前記解析対象回路内の各セルの遅延の見積もり誤差を累積することにより、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出させる累積誤差算出工程と、
   前記累積誤差算出工程によって算出された算出結果を出力させる出力工程と、
   を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載の遅延解析支援プログラム。
4. 前記抽出工程は、
   さらに、前記関連付け工程によって関連付けられた相関係数群の中から前記解析対象回路内のセル間の相互の相関関係をあらわす相関係数を抽出させ、
   前記累積誤差算出工程は、
   さらに、前記抽出工程によって抽出された相関係数に基づいて、前記解析対象回路全体の遅延の見積もり誤差を算出させることを特徴とする請求項３に記載の遅延解析支援プログラム。
5. 前記出力工程は、
   前記累積誤差算出工程によって算出された算出結果とともに、前記解析対象回路内のセルごとの遅延に関する確率密度分布に基づく前記解析対象回路の遅延解析結果を出力させることを特徴とする請求項３または４に記載の遅延解析支援プログラム。
6. 請求項１〜５のいずれか一つに記載の遅延解析支援プログラムを記録した前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。
7. セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存する前記セルの遅延の見積もり誤差に関する誤差情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された誤差情報と、前記キャラクタライズツールから得られる前記セルごとの遅延に関する確率密度分布とに基づいて、前記セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出する誤差算出手段と、
   前記セルごとの遅延に関する確率密度分布を保持するセルライブラリと、前記誤差算出手段によって算出されたセルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布とを関連付ける関連付け手段と、
   を備えることを特徴とする遅延解析支援装置。
8. セルの遅延を見積もるキャラクタライズツールに依存する前記セルの遅延の見積もり誤差に関する誤差情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された誤差情報と、前記キャラクタライズツールから得られる前記セルごとの遅延に関する確率密度分布とに基づいて、前記セルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布を算出する誤差算出工程と、
   前記セルごとの遅延に関する確率密度分布を保持するセルライブラリと、前記誤差算出工程によって算出されたセルごとの遅延の見積もり誤差に関する確率密度分布とを関連付ける関連付け工程と、
   を含んだことを特徴とする遅延解析支援方法。

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