JPH11250033A

JPH11250033A - モデルパラメータ抽出装置及び方法並びに同プログラムを記録した記憶媒体

Info

Publication number: JPH11250033A
Application number: JP4955098A
Authority: JP
Inventors: Yukichi Hatanaka; 雄吉畠中
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1998-03-02
Filing date: 1998-03-02
Publication date: 1999-09-17
Anticipated expiration: 2018-03-02
Also published as: JP3127876B2

Abstract

(57)【要約】【課題】モデルパラメータ抽出の計算機使用コストを
削減し、高精度のモデルパラメータ抽出を短時間で可能
にする。【解決手段】開示されるモデルパラメータ抽出装置
は、複数の抽出ステップからなるモデルパラメータ抽出
手順に対応するバッチジョブを、素子のモデル式に対応
するモデルパラメータセットの初期値ごとに発生するモ
デルパラメータ抽出制御部３と、該バッチジョブを構成
する各抽出ステップごとにモデルパラメータの最適化処
理を実行したときの抽出ステップの終了条件が次の抽出
ステップ実行の条件を満たすか否かの判定を行なって、
該条件を満たすとき次の抽出ステップの実行を継続する
とともに、該条件を満たさないとき該バッチジョブの実
行を中止して次のバッチジョブの実行に移行する処理を
すべてのバッチジョブについて行なうバッチジョブ実行
制御部４とを備えて構成される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、回路シミュレー
ションにおいて使用する素子モデルのモデル式のモデル
パラメータを抽出するための、モデルパラメータ抽出装
置及び方法並びに同プログラムを記録した記憶媒体に関
する。

【０００２】

【従来の技術】高集積度のＬＳＩ（Large Scale Integr
ated circuit）の開発のためには、コンピュータによる
回路シミュレーションが不可欠である。また、回路シミ
ュレーションを行なうためには、ＭＯＳ（Metal Oxide
Semiconductor ）ＦＥＴ（Field Effect Transistor ）
やＢＪＴ（Bipolar Juction Transistor）等の特性をモ
デル式で表現した素子モデルが必要である。ここで、素
子モデルは、例えばＭＯＳＦＥＴの場合、素子の形状
（チャンネル長Ｌ，チャンネル幅Ｗ）、バイアス（ドレ
イン・ソース電圧Ｖ_ds,ゲート・ソース電圧Ｖ_gs,バル
ク・ソース電圧Ｖ_bs）及びモデルパラメータから構成さ
れ、これによって、任意の形状，任意のバイアスの場合
のドレイン電流Ｉ_dsを計算できるものである。回路シミ
ュレーションを精度よく実行するためには、素子モデル
の特性が実験結果又はプロセス・デバイス・シミュレー
ション結果の電気特性と一致するように、素子モデルに
対応するモデル式のパラメータ（モデルパラメータ）を
最適化する（以下、これをモデルパラメータ抽出と呼
ぶ）ことが必要である。

【０００３】一般に、回路シミュレーション用のモデル
パラメータ抽出の作業は、トランジスタの特性を使用し
てモデルパラメータの最適化処理を行なう、複数の抽出
ステップから構成された抽出手順に従って行なわれる。
従来、回路シミュレーション用のモデリングソフトウエ
アにおいては、このような予め定められた抽出手順、又
はユーザによってタスタマイズされた抽出手順を、バッ
チジョブとして実行できるようにしたものが、知られて
いる。例えば、ＨＰ（Hewllet Packard ）社のＩＣＣＡ
Ｐでは、予め組み込まれている抽出ステップを、ＰＥＬ
と呼ばれる独自のカスタマイズ言語によって、抽出手順
を自由に組み替えて、バッチジョブとして実行すること
が可能である。

【０００４】通常、モデルパラメータ抽出作業を行なう
場合には、莫大な数のモデルパラメータの初期値の集合
であるモデルパラメータセットを、作業条件として、複
数、設定して（以下、これを条件振りと称する）、この
条件振りされたモデルパラメータに基づくモデルパラメ
ータ抽出をバッチジョブとして次々に実行し、抽出され
た複数のモデルパラメータセットのうち、最も精度のよ
いモデルパラメータセットを採用するという作業を行な
うことによって、高精度なモデルパラメータの抽出を行
なうとともに、抽出作業のＴＡＴ（Turn Around Time）
の短縮を図っている。

【０００５】以下、図６乃至図８を参照して、従来のモ
デルパラメータ抽出システムを説明する。図６は、従来
のモデルパラメータ抽出装置の電気的構成を示すブロッ
ク図、図７は、同装置におけるバッチジョブ実行制御部
の処理を示すフローチャート、図８は、同装置における
最適化処理部の処理を例示するフローチャートである。
従来のモデルパラメータ抽出装置は、図６に示すよう
に、モデルパラメータ初期値情報２１と、モデルパラメ
ータ抽出手順情報２２と、モデルパラメータ抽出制御部
２３と、バッチジョブ実行制御部２４と、インタラクテ
ィブ実行制御部２５と、最適化処理部２６と、特性の実
測データ情報２７と、特性モデル式情報２８と、抽出さ
れたモデルパラメータ情報２９とから概略構成されてい
る。

【０００６】モデルパラメータ初期値情報２１は、条件
振りされた複数のモデルパラメータセットの初期値の情
報を格納したファイルである。モデルパラメータ抽出手
順情報２２は、モデルパラメータ抽出のための抽出手順
の情報を格納したファイルである。モデルパラメータ抽
出制御部２３は、モデルパラメータ初期値の条件振りの
数の情報と、モデルパラメータ抽出手順の情報とを用い
て、バッチジョブ実行制御部２４またはインタラクティ
ブ実行制御部２５におけるモデルパラメータ抽出作業を
制御する。バッチジョブ実行制御部２４は、バッチジョ
ブ処理によってモデルパラメータ抽出作業を実行する。
インタラクティブ実行制御部２５は、対話型処理によっ
てモデルパラメータ抽出作業を実行する。最適化処理部
２６は、特性の実測データの情報と、特性モデル式の情
報と、モデルパラメータの初期値の情報とを用いて、バ
ッチジョブ実行制御部２４又はインタラクティブ実行制
御部２５の処理におけるモデルパラメータの最適化の処
理を行なう。特性の実測データ情報２７は、モデルパラ
メータ抽出を行なおうとする各種の素子の特性実測デー
タを格納したファイルである。特性モデル式情報２８
は、モデルパラメータ抽出を行なおうとする各種の素子
の特性を表すモデル式を格納したファイルである。抽出
されたモデルパラメータ情報２９は、最適化処理部２６
の処理によって抽出された、最適化されたモデルパラメ
ータの情報を格納するファイルである。

【０００７】次に、図６乃至図８を参照して、従来のモ
デルパラメータ抽出装置における、バッチジョブによる
モデルパラメータ抽出処理を説明する。バッチジョブに
よるモデルパラメータ抽出を行なう場合には、モデルパ
ラメータ抽出制御部２３は、モデルパラメータ初期値情
報とモデルパラメータ抽出手順情報とを読み込んで、バ
ッチジョブ実行制御部２４に、バッチジョブとして実行
する抽出手順の情報を渡す。モデルパラメータ初期値情
報には、条件振りされたモデルパラメータセットの初期
値がすべて格納されているので、モデルパラメータ抽出
手順情報で定義されている抽出手順を、この条件振りの
数に対応する回数実行するようなバッチジョブを、バッ
チジョブ実行制御部２４で実行させるように制御する。

【０００８】バッチジョブ実行制御部２４では、図７に
示すように、まず最初に実行するバッチジョブの情報と
して、抽出手順と条件振りされた最初のモデルパラメー
タセットの初期値の情報を読み込む（図７ステップＳ
１）。そして，最初に実行する抽出ステップを読み込ん
で（図７ステップＳ２）、読み込んだ抽出ステップの最
適化処理を実行し（図７ステップＳ３）、実行した抽出
ステップが抽出手順の最後かどうかをみて（図７ステッ
プＳ４）、最後でないときは、次に実行する抽出ステッ
プを読み込んで（図７ステップＳ５）、読み込んだ抽出
ステップの最適化処理の実行（図７ステップＳ３）から
繰り返して行なう。実行した抽出ステップが抽出手順の
最後になった（図７ステップＳ４）ときは、実行したバ
ッチジョブが最後のバッチジョブであるかどうかをみて
（図７ステップＳ６）、最後でないときは、次に実行す
るバッチジョブの情報を読み込み（図７ステップＳ
７）、最初に実行する抽出ステップの読み込み（図７ス
テップＳ２）から繰り返してバッチジョブの処理を実行
し、実行するバッチジョブが最後のバッチジョブであっ
た（図７ステップＳ６）ときは、処理を終了する。

【０００９】最適化処理部２６では、図８に示すよう
に、特性の実測データ情報２７に格納された最適化用実
測データ情報から最適化の対象となる実測データを読み
込み（図８ステップＰ１）、特性モデル式情報２８から
最適化の対象となるモデル式を読み込み（図８ステップ
Ｐ２）、モデルパラメータ初期値情報２１に格納された
モデルパラメータの初期値の情報から最適化するモデル
パラメータの初期値を読み込んで（図８ステップＰ
３）、最適化に使用するモデル式を計算し（図８ステッ
プＰ４）、モデル式の計算結果のデータと実測データと
を評価して、ＲＭＳ（Root Mean Square）エラーとＭＡ
Ｘ（Maximum ）エラーを計算し（図８ステップＰ５）、
終了条件１としてＲＭＳエラーが指定された値より小さ
くなったか（図８ステップＰ６）、又は終了条件２とし
てＭＡＸエラーが指定された値より小さくなったか（図
８ステップＰ７）、又は終了条件３としてＲＭＳエラー
の変化率が指定された値より小さくなったか（図８ステ
ップＰ８）、又は終了条件４としてパラメータの変化率
が指定された値より小さくなったか（図８ステップＰ
９）、又は終了条件５として繰り返し回数が指定された
値を超えたか（図８ステップＰ１０）をみて、いずれの
終了条件も満たさないときは、モデルパラメータの値を
例えば所定値インクリメントする変更処理を行なって
（図８ステップＰ１１）、最適化に使用するモデル式の
計算（図８ステップＰ４）から再び繰り返して実行す
る。いずれかの終了条件を満たしたときは、抽出された
モデルパラメータ情報２９における、最適化されたモデ
ルパラメータ情報を更新して（図８ステップＰ１２）、
処理を終了する。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来のモデルパラメータ抽出装置における、バッチジョブ
によるモデルパラメータ抽出処理では、最適化処理部２
６が、最適化の終了条件の種類にかかわらず、読み込ん
だ抽出手順に従って、各抽出ステップを順次実行するよ
うにしていた。、そのため、抽出ステップで実行される
最適化処理の終了条件が何であろうと、読み込んだモデ
ルパラメータ抽出手順で定義されている抽出ステップの
すべてに対して最適化の処理を行ない、さらにバッチジ
ョブ実行制御部２４が、このような処理を、すべてのバ
ッチジョブに対して行なうようにしていた。しかし、あ
るバッチジョブの抽出ステップで最適化の終了条件を満
たして最適化処理を終了したとしても、例えば図８の終
了条件５における、最適化の繰り返し回数が定義した抽
出を超えたという条件を満たして終了した場合は、モデ
ルパラメータが最適化されたとはいえない。この場合
は、次回以降の抽出ステップでモデルパラメータの最適
化処理が行なわれても、そのバッチジョブで、高精度の
モデルパラメータの最適化が行なわれたということはで
きない。一方、バッチジョブの抽出ステップで最適化す
る特性の種類によっては、終了条件５に示すような、最
適化の繰り返し回数が定義された値を超えたという条件
を満たして終了したことによって、高精度に最適化され
ていなくても、次回以降の抽出ステップのモデルパラメ
ータの抽出に影響を与えない場合もある。このように、
最適化処理がどのような終了条件を満たして終了した場
合でも、次回以降の抽出ステップを実行したほうがよい
バッチジョブもある。

【００１１】従来のモデルパラメータ抽出処理システム
では、モデルパラメータの初期値の条件振りの数の分だ
け、バッチジョブを発生させてモデルパラメータ抽出を
行なう際に、バッチジョブで実行される抽出ステップに
おいて、最適化の終了条件によって、以降の抽出ステッ
プの実行の可否を判定することができないため、バッチ
ジョブの中で、ある抽出ステップでモデルパラメータの
最適化が十分に行なわれていない場合でも、その終了条
件にかかわらず、次回以降の抽出ステップのすべてを実
行し、またこのような処理をすべてのバッチジョブで行
なうようにしていた。そのため、計算機リソースの無駄
使いが生じるとともに、高精度のモデルパラメータの抽
出を短時間で行なえないという問題があった。

【００１２】この発明は、上述の事情に鑑みてなされた
ものであって、モデルパラメータ抽出システムにおい
て、計算機使用のコストを削減することができるととも
に、高精度のモデルパラメータ抽出を短時間で実行する
ことが可能な、モデルパラメータ抽出装置及び方法並び
に同プログラムを記録した記録媒体を提供することを目
的としている。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項１記載の発明に係るモデルパラメータ抽出装
置は、複数の抽出ステップからなるモデルパラメータ抽
出手順に対応するバッチジョブを、素子のモデル式に対
応するモデルパラメータセットの初期値ごとに発生する
第１の制御手段と、該バッチジョブを構成する各抽出ス
テップごとにモデルパラメータの最適化処理を実行した
ときの抽出ステップの終了条件が次の抽出ステップ実行
の条件を満たすか否かの判定を行なって、該条件を満た
すとき次の抽出ステップの実行を継続するとともに、該
条件を満たさないとき該バッチジョブの実行を中止して
次のバッチジョブの実行に移行する処理をすべてのバッ
チジョブについて行なう第２の制御手段とを備えること
を特徴としている。

【００１４】また、請求項２記載の発明は、請求項１記
載のモデルパラメータ抽出装置に係り、上記第２の制御
手段に対して、モデルパラメータの初期値に応じて素子
のモデル式を計算した値と該素子の特性の実測値との評
価結果、複数の終了条件のいずれをも満たさないときモ
デルパラメータの値を更新して同じ処理を繰り返し、該
評価結果、いずれかの終了条件を満たすときのモデルパ
ラメータ値を最適値として抽出する上記モデルパラメー
タの最適化処理を行なうとともに、上記次の抽出ステッ
プ実行の可否判定のための終了条件を更新する処理手段
を備えることを特徴としている。

【００１５】また、請求項３記載の発明に係るモデルパ
ラメータ抽出方法は、複数の抽出ステップからなるモデ
ルパラメータ抽出手順に対応するバッチジョブを、素子
のモデル式に対応するモデルパラメータセットの初期値
ごとに発生する第１のステップと、該バッチジョブを構
成する各抽出ステップごとにモデルパラメータの最適化
処理を実行したときの抽出ステップの終了条件が次の抽
出ステップ実行の条件を満たすか否かの判定を行なっ
て、該条件を満たすとき次の抽出ステップの実行を継続
するとともに、該条件を満たさないとき該バッチジョブ
の実行を中止して次のバッチジョブの実行に移行する処
理をすべてのバッチジョブについて行なう第２のステッ
プとを有することを特徴としている。

【００１６】また、請求項４記載の発明は、請求項３記
載のモデルパラメータ抽出方法に係り、上記第２のステ
ップに対して、モデルパラメータの初期値に応じて素子
のモデル式を計算した値と該素子の特性の実測値との評
価結果、複数の終了条件のいずれをも満たさないときモ
デルパラメータの値を更新して同じ処理を繰り返し、該
評価結果、いずれかの終了条件を満たすときのモデルパ
ラメータ値を最適値として抽出する上記モデルパラメー
タの最適化処理を行なうとともに、上記次の抽出ステッ
プ実行の可否判定のための終了条件を更新する第３のス
テップを有することを特徴としている。

【００１７】また、請求項５記載の発明に係るモデルパ
ラメータ抽出プログラムを記録した記憶媒体は、請求項
３記載のモデルパラメータ抽出方法を実行するプログラ
ムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であ
って、第１のステップにおいて、複数の抽出ステップか
らなるモデルパラメータ抽出手順に対応するバッチジョ
ブを、素子のモデル式に対応するモデルパラメータセッ
トの初期値ごとに発生し、第２のステップにおいて、バ
ッチジョブを構成する各抽出ステップごとにモデルパラ
メータの最適化処理を実行したときの抽出ステップの終
了条件が次の抽出ステップ実行の条件を満たすか否かの
判定を行なって、該条件を満たすとき次の抽出ステップ
の実行を継続するとともに、該条件を満たさないとき該
バッチジョブの実行を中止して次のバッチジョブの実行
に移行する処理をすべてのバッチジョブについて行なう
プログラムを記録したことを特徴としている。

【００１８】また、請求項６記載の発明は、請求項４記
載のモデルパラメータ抽出方法を実行するプログラムを
記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係り、
上記第２のステップにおいて、モデルパラメータの初期
値に応じて素子のモデル式を計算した値と該素子の特性
の実測値との評価結果、複数の終了条件のいずれをも満
たさないときモデルパラメータの値を更新して同じ処理
を繰り返し、該評価結果、いずれかの終了条件を満たす
ときのモデルパラメータ値を最適値として抽出する上記
モデルパラメータの最適化処理を行なうとともに、上記
次の抽出ステップ実行の可否判定のための終了条件を更
新するプログラムを記録したことを特徴としている。

【００１９】

【作用】この発明の構成では、複数の抽出ステップから
なるモデルパラメータ抽出手順に対応するバッチジョブ
を、素子のモデル式に対応するモデルパラメータセット
の初期値ごとに発生し、バッチジョブを構成する各抽出
ステップごとにモデルパラメータの最適化処理を実行し
たときの抽出ステップの終了条件が次の抽出ステップ実
行の条件を満たすか否かの判定を行なって、この条件を
満たすとき次の抽出ステップの実行を継続するととも
に、この条件を満たさないとき、バッチジョブの実行を
中止して次のバッチジョブの実行に移行する処理をすべ
てのバッチジョブについて行なうようにするので、無駄
な処理を省くことができる。この場合における、モデル
パラメータの最適化処理は、モデルパラメータの初期値
に応じて素子のモデル式を計算した値と素子の特性の実
測値との評価結果、複数の終了条件のいずれをも満たさ
ないときモデルパラメータの値を更新して同じ処理を繰
り返し、この評価結果、いずれかの終了条件を満たすと
きのモデルパラメータ値を最適値として抽出するととも
に、この際の終了条件によって、次の抽出ステップ実行
の可否判定のための終了条件を更新することによって行
なわれる。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の実施の形態について説明する。説明は、実施例を用い
て具体的に行なう。図１は、この発明の一実施例である
モデルパラメータ抽出装置の電気的構成を示すブロック
図、図２は、同装置におけるバッチジョブ実行制御部の
処理を示すフローチャート、図８は、同装置における最
適化処理部の処理を例示するフローチャート、図４は、
同装置における抽出手順の一例を示す図、図５は、同装
置における抽出ステップ実行判定情報の例を示す図であ
る。この例のモデルパラメータ抽出装置は、図１に示す
ように、モデルパラメータ初期値情報１と、モデルパラ
メータ抽出手順情報２と、モデルパラメータ抽出制御部
３と、バッチジョブ実行制御部４と、抽出ステップ実行
判定情報５と、最適化処理部６と、特性の実測データ情
報７と、特性モデル式情報８と、抽出されたモデルパラ
メータ情報９と、最適化終了条件情報１０とから概略構
成されている。

【００２１】上記モデルパラメータ初期値情報１は、条
件振りされた複数のモデルパラメータセットの初期値の
情報を格納したファイルである。モデルパラメータ抽出
手順情報２は、モデルパラメータ抽出のための抽出手順
の情報を格納したファイルである。モデルパラメータ抽
出制御部３は、モデルパラメータ初期値の条件振りの数
の情報と、モデルパラメータ抽出手順の情報とを用い
て、バッチジョブ実行制御部４におけるモデルパラメー
タ抽出作業を制御する。バッチジョブ実行制御部４は、
バッチジョブ処理によってモデルパラメータ抽出作業を
実行する。抽出ステップ実行判定情報５は、各モデルパ
ラメータ抽出ステップにおいて、次のモデルパラメータ
抽出ステップを実行するか否かを、それぞれの終了条件
ごとに示す情報を格納するファイルである。最適化処理
部６は、特性の実測データの情報と、特性モデル式の情
報と、モデルパラメータの初期値の情報とを用いて、バ
ッチジョブ実行制御部４の処理におけるモデルパラメー
タの最適化の処理を行なう。特性の実測データ情報７
は、モデルパラメータ抽出を行なおうとする各種の素子
の特性の実測データを格納したファイルである。特性モ
デル式情報８は、モデルパラメータ抽出を行なおうとす
る各種の素子の特性を表すモデル式を格納したファイル
である。抽出されたモデルパラメータ情報９は、最適化
処理部６の処理によって抽出された、最適化されたモデ
ルパラメータの情報を格納するファイルである。最適化
終了条件情報１０は、最適化処理部６における最適化処
理の終了条件を格納するファイルである。

【００２２】次に、図１乃至図５を参照して、この例に
おけるモデルパラメータ抽出処理を説明する。図１に示
すモデルパラメータ抽出制御部３は、モデルパラメータ
初期値情報と、例えば図４に示すような、抽出ステップ
Ａ，抽出ステップＢ，抽出ステップＣ，抽出ステップ
Ｄ，抽出ステップＥで示す抽出手順からなる、モデルパ
ラメータ抽出手順情報とを読み込んで、バッチジョブ実
行制御部２４に、バッチジョブとして実行する抽出手順
の情報を渡す。モデルパラメータ初期値情報には、条件
振りされたモデルパラメータセットの初期値がすべて格
納されているので、モデルパラメータ抽出手順情報で定
義されている抽出手順を、この条件振りの数に対応する
回数だけ実行するようなバッチジョブを、バッチジョブ
実行制御部４で実行させるように制御する。

【００２３】バッチジョブ実行制御部４では、図２に示
すように、まず最初に実行するバッチジョブの情報とし
て、抽出手順と条件振りされた最初のモデルパラメータ
セットの初期値を読み込む（図２のステップＱ１）。そ
して，最初に実行する抽出ステップを読み込んで（ステ
ップＱ２）、読み込んだ抽出ステップの最適化処理を実
行し（ステップＱ３）、実行した抽出ステップの終了条
件による次の抽出ステップを実行すべきか否かの情報を
抽出ステップ実行判定情報５から取得して（ステップＱ
４）、最適化処理の終了条件が次の抽出ステップの実行
の条件を満たしていないかどうかをみて（ステップＱ
５）、満たしているときは、次に実行する抽出ステップ
を読み込んで（ステップＱ６）、読み込んだ抽出ステッ
プの最適化処理の実行（ステップＱ３）から、再び繰り
返して行なう。最適化処理の終了条件が次の抽出ステッ
プの実行の条件を満たしていない（ステップＱ５）とき
は、実行したバッチジョブが最後のバッチジョブである
かどうかをみて（ステップＱ７）、最後のバッチジョブ
でないときは、次に実行するバッチジョブの情報を読み
込んで（ステップＱ８）、最初に実行する抽出ステップ
の読み込み（ステップＱ２）から再び繰り返してバッチ
ジョブの処理を実行し、実行したバッチジョブが最後の
バッチジョブであった（ステップＱ７）ときは、処理を
終了する。

【００２４】最適化処理部６では、図３に示すように、
特性の実測データ情報７に格納された最適化用実測デー
タ情報から最適化の対象となる実測データを読み込み
（ステップＲ１）、特性モデル式情報８から最適化の対
象となるモデル式を読み込み（ステップＲ２）、モデル
パラメータ初期値情報１に格納されたモデルパラメータ
の初期値の情報から最適化するモデルパラメータの初期
値を読み込んで（ステップＲ３）、最適化に使用するモ
デル式を計算し（ステップＲ４）、モデル式の計算結果
のデータと実測データとを評価して、ＲＭＳエラーとＭ
ＡＸエラーを計算し（ステップＲ５）、終了条件１とし
てＲＭＳエラーが指定された値より小さくなったか（ス
テップＲ６）、又は終了条件２としてＭＡＸエラーが指
定された値より小さくなったか（ステップＲ７）、又は
終了条件３としてＲＭＳエラーの変化率が指定された値
より小さくなったか（ステップＲ８）、又は終了条件４
としてパラメータの変化率が指定された値より小さくな
ったか（ステップＲ９）、又は終了条件５として繰り返
し回数が指定された値を超えたか（ステップＲ１０）を
みて、いずれの終了条件も満たさないときは、モデルパ
ラメータの値を例えば所定値インクリメントする変更処
理を行なって（ステップＲ１１）、最適化に使用するモ
デル式の計算（ステップＲ４）から再び繰り返して実行
する。いずれかの終了条件を満たしたときは、最適化終
了条件情報１０における最適化の終了条件情報を更新し
（ステップＲ１２）、抽出されたモデルパラメータ情報
９における、最適化されたモデルパラメータ情報を更新
して（ステップＲ１３）、処理を終了する。

【００２５】抽出ステップ実行判定情報５に格納されて
いる、実行した抽出ステップの終了条件による、次の抽
出ステップを実行すべきか否かの情報は、図５に例示さ
れるようなものである。すなわち図５の各欄に示される
ように、図４に示された抽出ステップＡ，抽出ステップ
Ｂ，抽出ステップＣ，抽出ステップＤ，抽出ステップＥ
の各抽出ステップごとに、終了条件１，終了条件２，終
了条件３，終了条件４，終了条件５のうちのどの終了条
件で最適化の処理が終了したかに応じて、ＧＯとＳＴＯ
Ｐとによって示されている。図５に示された表におい
て、ある抽出ステップにおいて、ＧＯを表示された終了
条件で最適化の処理を終了したときは、図４に示された
抽出ステップにおける次の抽出ステップの処理を実行
し、ＳＴＯＰを表示された終了条件で最適化の処理を終
了したときは、図４に示された抽出ステップにおける次
の抽出ステップの処理を実行することなく、そのバッチ
ジョブの処理を終了する。

【００２６】このような、モデルパラメータの最適化の
終了条件に差異を設ける場合の具体例としては、例え
ば、トランジスタのしきい値を決定するモデルパラメー
タを最適化するステップ１〜５と、ドレイン電流を決定
するモデルパラメータを最適化するステップ６，７とを
含む抽出手順からなる、次のようなバッチジョブがあ
る。しきい値を定めるパラメータを最適化するステップ抽出ステップ１：しきい値電圧パラメータＡ，Ｂ，Ｃの
最適化抽出ステップ２：しきい値電圧パラメータＤ，Ｅ，Ｆの
最適化抽出ステップ３：しきい値電圧パラメータＧ，Ｈ，Ｉの
最適化抽出ステップ４：しきい値電圧パラメータＪ，Ｋ，Ｌの
最適化抽出ステップ５：しきい値電圧パラメータＭ，Ｎ，Ｏの
最適化ドレイン電流を定めるパラメータを最適化するステップ抽出ステップ６：電流パラメータＰ，Ｑの最適化抽出ステップ７：電流パラメータＲ，Ｓの最適化この場合、抽出ステップ４の電圧パラメータＪ，Ｋ，Ｌ
の最適化において、これらのパラメータは最適化されて
いなくても、しきい値の精度には殆ど影響がない。一
方、抽出ステップ４以外の電圧パラメータ，電流パラメ
ータは、十分精度よく最適化されていなければ、次の抽
出ステップを実行しても、精度よくパラメータの最適化
を行なうことができない。

【００２７】このようにこの例によれば、バッチジョブ
実行制御部４は、すべてのバッチジョブに対して、抽出
ステップの最適化処理を実行後、この抽出ステップに対
応する抽出ステップ実行判定情報５の内容と、抽出され
たモデルパラメータ情報９における、この抽出ステップ
での最適化処理の終了条件とを対照して、次の抽出ステ
ップを実行するかどうかを判定する。例えば、あるバッ
チジョブで抽出ステップＡを実行後、最適化の終了条件
が終了条件５であった場合、抽出ステップＢ以降の抽出
ステップをバッチジョブとして実行しない。一方、終了
条件が、終了条件１から終了条件４までのいずれかであ
った場合は、次の抽出ステップＢを実行する。従って、
この例のモデルパラメータ抽出システムでは、モデルパ
ラメータセットの初期値の条件振りの数の分だけ、バッ
チジョブを発生させ、そのすべてのバッチジョブにおけ
る抽出手順を構成する抽出ステップにおいて、抽出ステ
ップごとに、その抽出ステップの終了条件によって、次
に実行すべき抽出ステップの実行の可否を制御するの
で、計算機リソースの無駄使いがなく、計算機使用のコ
ストを削減することができるとともに、高精度のモデル
パラメータ抽出を短時間で行なえるようになる。

【００２８】以上、この発明の実施例を図面により詳述
してきたが、具体的な構成はこの実施例に限られたもの
ではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変
更等があってもこの発明に含まれる。例えば、この例の
モデルパラメータ抽出装置は、その全部または一部がハ
ードウエア構成であるとソフトウエア構成であるとを問
わない。この例のモデルパラメータ抽出装置の一部（例
えばモデルパラメータ抽出制御部３，バッチジョブ実行
制御部４，最適化処理部６等）は、ＣＰＵ（中央処理装
置）と、ＲＯＭやＲＡＭ等の内部記憶装置と、ＦＤＤ
（フレキシブルディスクドライバ）、ＨＤＤ（ハードデ
ィスクドライバ）、ＣＤ−ＲＯＭドライバ等の外部記憶
装置と、キーボードやマウス等の入力装置と、表示装置
とを有するコンピュータによって構成されている態様が
好ましく、この場合、ＦＤ（フレキシブルディスク）や
ＨＤ（ハードディスク）やＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に
は、上述の実施例（図１，図２，図３）の処理をコンピ
ュータに実行させるモデルパラメータ抽出プログラムが
記録されている態様が好ましい。記録媒体は、半導体メ
モリその他の記録媒体でもよい。このような構成におい
て、モデルパラメータ抽出プログラムは、記録媒体から
コンピュータに読み込まれ、コンピュータの動作を制御
する。コンピュータは、モデルパラメータ抽出プログラ
ムが稼動すると、上述の各部の機能を実行する。

【００２９】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、モデルパラメータ抽出手順情報で定義されている各
抽出ステップを順次実行するバッチジョブにおいて、モ
デルパラメータセットの初期値の条件振りの数の分だけ
バッチジョブを発生して実行する際に、各バッチジョブ
の各抽出ステップで行なう最適化の終了条件によって、
次の抽出ステップを実行すべきかどうかを判定し、モデ
ルパラメータの最適化が十分におこなわれていない終了
条件であった場合には、次の抽出ステップの実行を中止
する処理を、すべての場合に対して行なうことができる
ので、システムを構成する計算機の使用コストを削減す
ることができるとともに、高精度のモデルパラメータ抽
出を短時間で行なうことができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例であるするモデルパラメー
タ抽出装置の電気的構成を示すブロック図である。

【図２】同装置におけるバッチジョブ実行制御部の処理
手順を示すフローチャートである。

【図３】同装置における最適化処理部の処理を例示する
フローチャートである。

【図４】同装置における抽出手順の一例を示す図であ
る。

【図５】同装置における抽出ステップ実行判定情報の例
を示す図である。

【図６】従来のモデルパラメータ抽出装置の電気的構成
を示すブロック図である。

【図７】同装置におけるバッチジョブ実行制御部の処理
手順を示すフローチャートである。

【図８】同装置における最適化処理部の処理を例示する
フローチャートである。

【符号の説明】

１モデルパラメータ初期値情報２モデルパラメータ抽出手順情報３モデルパラメータ抽出制御部（第１の制御手
段）４バッチジョブ実行制御部（第２の制御手段）５抽出ステップ実行判定情報６最適化処理部（処理手段）７特性の実測データ情報８特性モデル式情報９抽出されたモデルパラメータ情報１０最適化終了条件情報

【手続補正書】

【提出日】平成１０年３月６日

【手続補正１】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図９

【補正方法】削除

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の抽出ステップからなるモデルパラ
メータ抽出手順に対応するバッチジョブを、素子のモデ
ル式に対応するモデルパラメータセットの初期値ごとに
発生する第１の制御手段と、該バッチジョブを構成する各抽出ステップごとにモデル
パラメータの最適化処理を実行したときの抽出ステップ
の終了条件が次の抽出ステップ実行の条件を満たすか否
かの判定を行なって、該条件を満たすとき次の抽出ステ
ップの実行を継続するとともに、該条件を満たさないと
き該バッチジョブの実行を中止して次のバッチジョブの
実行に移行する処理をすべてのバッチジョブについて行
なう第２の制御手段とを備えることを特徴とするモデル
パラメータ抽出装置。
【請求項２】前記第２の制御手段に対して、モデルパ
ラメータの初期値に応じて素子のモデル式を計算した値
と該素子の特性の実測値との評価結果、複数の終了条件
のいずれをも満たさないときモデルパラメータの値を更
新して同じ処理を繰り返し、該評価結果、いずれかの終
了条件を満たすときのモデルパラメータ値を最適値とし
て抽出する前記モデルパラメータの最適化処理を行なう
とともに、前記次の抽出ステップ実行の可否判定のため
の終了条件を更新する処理手段を備えることを特徴とす
る請求項１記載のモデルパラメータ抽出装置。
【請求項３】複数の抽出ステップからなるモデルパラ
メータ抽出手順に対応するバッチジョブを、素子のモデ
ル式に対応するモデルパラメータセットの初期値ごとに
発生する第１のステップと、該バッチジョブを構成する各抽出ステップごとにモデル
パラメータの最適化処理を実行したときの抽出ステップ
の終了条件が次の抽出ステップ実行の条件を満たすか否
かの判定を行なって、該条件を満たすとき次の抽出ステ
ップの実行を継続するとともに、該条件を満たさないと
き該バッチジョブの実行を中止して次のバッチジョブの
実行に移行する処理をすべてのバッチジョブについて行
なう第２のステップとを有することを特徴とするモデル
パラメータ抽出方法。
【請求項４】前記第２のステップに対して、モデルパ
ラメータの初期値に応じて素子のモデル式を計算した値
と該素子の特性の実測値との評価結果、複数の終了条件
のいずれをも満たさないときモデルパラメータの値を更
新して同じ処理を繰り返し、該評価結果、いずれかの終
了条件を満たすときのモデルパラメータ値を最適値とし
て抽出する前記モデルパラメータの最適化処理を行なう
とともに、前記次の抽出ステップ実行の可否判定のため
の終了条件を更新する第３のステップを有することを特
徴とする請求項３記載のモデルパラメータ抽出方法。
【請求項５】請求項３記載のモデルパラメータ抽出方
法を実行するプログラムを記録したコンピュータ読み取
り可能な記録媒体であって、第１のステップにおいて、
複数の抽出ステップからなるモデルパラメータ抽出手順
に対応するバッチジョブを、素子のモデル式に対応する
モデルパラメータセットの初期値ごとに発生し、第２の
ステップにおいて、バッチジョブを構成する各抽出ステ
ップごとにモデルパラメータの最適化処理を実行したと
きの抽出ステップの終了条件が次の抽出ステップ実行の
条件を満たすか否かの判定を行なって、該条件を満たす
とき次の抽出ステップの実行を継続するとともに、該条
件を満たさないとき該バッチジョブの実行を中止して次
のバッチジョブの実行に移行する処理をすべてのバッチ
ジョブについて行なうプログラムを記録したことを特徴
とするモデルパラメータ抽出プログラムを記録した記憶
媒体。
【請求項６】請求項４記載のモデルパラメータ抽出方
法を実行するプログラムを記録したコンピュータ読み取
り可能な記録媒体であって、前記第２のステップにおい
て、モデルパラメータの初期値に応じて素子のモデル式
を計算した値と該素子の特性の実測値との評価結果、複
数の終了条件のいずれをも満たさないときモデルパラメ
ータの値を更新して同じ処理を繰り返し、該評価結果、
いずれかの終了条件を満たすときのモデルパラメータ値
を最適値として抽出する前記モデルパラメータの最適化
処理を行なうとともに、前記次の抽出ステップ実行の可
否判定のための終了条件を更新するプログラムを記録し
たことを特徴とするモデルパラメータ抽出プログラムを
記録した記憶媒体。