VarMan
VarMan 的功能
设计可能通过典型工艺角检查，却仍无法在实际硅片中达到目标良率。如果流片后才发现，就需要承担重新流片的成本。VarMan 对模拟设计、单元库和存储器进行工艺变异与良率分析，使问题在仍可修改设计时显现。暴力蒙特卡洛方法可能需要数百万或数十亿次运行才能给出答案。存储器位单元可能需要验证至 7 sigma 甚至更高。VarMan 利用机器学习和统计采样选择值得仿真的情况，最高可将速度提升至 30X。
功能
提供七种分析，已在先进节点的 FinFET 和 FDSOI 工艺上验证。
可用功能取决于所选版本：VarMan Analog、VarMan Library 或
VarMan Memory，Memory 版本还可配备 XMA 选项。
快速蒙特卡洛
以最高 30X 的速度获得完整传统蒙特卡洛仿真的结果，精度目标由您设定。
对于一个 28 nm 体硅 CMOS VCO，587 次 VarMan 运行替代了原本要求的 50,000 次蒙特卡洛运行。
高 sigma 分析
性能极限：指定所需 sigma，即可获得在该良率下满足要求的性能极限。即使设计存在多个失效区域，也只需少量仿真。
良率估计：设置性能极限，即可通过少量运行获得 4–6 sigma 乃至更高水平的良率，并查看各参数性失效背后的工艺条件。
High Sigma Spread：一次操作即可描绘单元从低 sigma 到高 sigma 的良率分布，使功耗、性能和面积权衡基于完整分布。对于先进节点产生的非线性、非高斯分布，仍可保持精度。
探索与工艺角
Variability eXplorer：由您设置仿真预算。它可在 3 sigma 至高 sigma 范围内找出设计进入临界状态的位置，并指出驱动这一变化的工艺角和参数。
真实工艺角提取：从所有可能的 PVT 组合中，找出决定能否达到指定良率的少数统计工艺角。只需仿真这些工艺角，即可跳过其余组合。
灵敏度
局部变异分析：通过少量运行，展示哪些晶体管受局部变异影响最严重。可处理极大量的参数。这些晶体管就是需要重点关注的位置。
集成
保留现有仿真器。VarMan 可与任何基准 SPICE 仿真器和设计环境配合使用，也支持第三方或专有的晶体管级仿真器。结果和波形可在现有基准查看器中打开。GUI 采用加载后分析的模式，仿真管理器可将任务分配至 LSF、SGE、OGE 和 Slurm 集群。
实用工具：VarMan Bench 在一次批处理中扫描温度、子电路和参数值；DK Qualifier 提供设计套件支持；Calculator 将 sigma 水平转换为等效蒙特卡洛运行次数，并提供置信区间。
协同工具
Viso 在两个阶段检查寄生参数：版图尚未完全通过 LVS 时的早期提取，
以及仿真前的签核提取。
接收输入
您的设计、模型集和基准 SPICE 仿真器，无论是第三方工具还是 Silvaco 自有的 SmartSpice
应用用途
模拟设计
对模拟单元进行统计分析，速度足以纳入设计进度。
RF 设计
为 AMS 和 RF IC 提供同样的快速蒙特卡洛分析。
标准单元与 IO 特征化
3-sigma 工艺角分析及完整标准单元库的统计验证。
存储器与位单元良率
分析超过 7 sigma 的位单元良率，并通过 XMA 选项分析整个存储器的良率。
数据手册、幻灯片和演讲
数据手册提供规格，演讲展示在实际电路上运行的分析。
客户演讲
2022 年 2 月
Silicon Creations：基于 Silvaco 工具的 3 nm 至 350 nm 设计流程
模拟设计总监 Chung-Chun Chen 介绍如何将这家 IP 供应商的设计迁移至 12 家晶圆代工厂。仿真使用 SmartSpice、Silos 和 Variation Manager。
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2022 年 2 月
VarMan 考虑工艺变异的设计解决方案
涵盖全部七种分析和三个版本。完整示例包括 28 nm VCO，以及达到 5.2 和 5.4 sigma 的 FinFET 和 28 nm 位单元。
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2022 年 2 月
面向单元库的 VarMan
标准单元库的统计功能验证，以 28 nm FDSOI 触发器和包含 40 个单元的数字库为例展示。
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2022 年 2 月
VarMan XMA 选项：全芯片存储器良率分析器
介绍 XMA 如何对整个存储器而非切片执行蒙特卡洛分析，并提供 8K × 80 位 SRAM 示例。
白皮书
2022 年 2 月
用于 FDSOI 位单元设计的 VarMan 快速蒙特卡洛与高 sigma 分析
白皮书
2022 年 2 月
考虑工艺变异的设计：VarMan 解决方案
白皮书
2022 年 2 月
面向数字库的 VarMan
会议演讲
2022 年 2 月
采用重新设计 GUI 的 VarMan 高 sigma 性能
VarMan 企业应用工程师 Vincent Annezo 介绍根据多年客户反馈打造的新 GUI 和算法改进。
网络研讨会
2022 年 2 月
EDA 专用领域中的机器学习：二十年的发展
以 Silvaco 工具为例，介绍机器学习如何适应 EDA 的限制：数据稀少且噪声较多、项目周期短，以及先进节点不断增大的工艺变异。
网络研讨会
2022 年 2 月
基于 VarMan 的存储器统计特征化解决方案
介绍传统方法为何需要大量仿真才能完成 6 和 7 sigma 存储器验证，以及可减少仿真次数的 VarMan 分析。
会议演讲
2022 年 2 月
使用 VarMan 进行标准单元统计特征化
无需通常所需的大量仿真，即可寻找 3-sigma 工艺角并对标准单元库执行 6-sigma 验证。
网络研讨会
2022 年 2 月
使用 VarMan 进行模拟设计的统计分析流程
介绍常规蒙特卡洛对模拟设计的局限，以及 VarMan 如何加快模拟单元、AMS 和 RF IC 的分析。
网络研讨会
2022 年 2 月
面向先进节点和低功耗技术、考虑工艺变异的设计
介绍 FinFET、FDSOI 和更低 Vdd/Vth 工艺为何使蒙特卡洛成为常规分析，以及 VarMan 面向模拟、存储器和标准单元的采样技术。
有关 VarMan 的问题
什么是考虑工艺变异的设计？
考虑工艺变异的设计，是检查电路在实际硅片存在的工艺变异范围内是否满足规格，而不仅仅是在典型工艺角下检查。FinFET、FDSOI 以及更低的电源电压和阈值电压，使大量使用蒙特卡洛成为常规。暴力方法消耗时间和仿真许可证，而 VarMan 可减少这两方面的需求。
什么是高 sigma 分析，何时需要使用？
高 sigma 分析检查设计在极低失效率下，即 4 至 6 sigma 甚至更高水平时，是否仍满足规格。凡是单元大量重复的场景都需要它：存储器位单元可能要求 7 sigma 或更高，暴力蒙特卡洛需要数十亿次仿真才能达到。VarMan 则通过有限的运行次数估计该良率。
VarMan 如何实现相较传统蒙特卡洛最高 30X 的性能？
VarMan 将机器学习与统计算法和采样策略结合。它不均匀分配仿真，而是将仿真集中于接近失效的样本。您可在相同精度下获得传统蒙特卡洛的结果，仿真性能最高达到 30X。o 需要仿真步骤。加入 TCAD 仿真输出后，模型可同时从物理数据和晶圆厂数据中学习。
VarMan 支持哪些仿真器？
VarMan 不依赖某一种仿真器或设计环境。可使用第三方或专有的基准 SPICE 仿真器，也可与 Silvaco 的 SmartSpice 配合运行，保留现有流程。波形和结果可送入基准查看器，大型任务可在 LSF、SGE、OGE 或 Slurm 集群上运行。
什么是真实工艺角提取？
真实工艺角提取识别最可能实现目标良率的统计工艺角背后的工艺、电压和温度设置。只仿真这些工艺角，而非每种 PVT 组合。对于一个 90 nm 嵌入式闪存设计，3-sigma 工艺角验证所需的 SPICE 运行次数从 142,000 次降至 422 次。
VarMan 与 XMA 选项有什么区别？
VarMan 利用蒙特卡洛、高 sigma、工艺角和灵敏度分析来分析单个单元和电路。作为 VarMan Memory 附加功能的 XMA 选项 分析整个存储器的良率，而不是根据切片或关键路径进行外推。其底层采用 VarMan 快速蒙特卡洛和高 sigma 引擎，快速发现失效并估计良率。
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