NLDM vs. CCS


随着工艺节点下降,一些负面效应在advanced node下越来越明显,这些效应也使传统的NLDM model越来越不精确。Synopsys提出了Composite Current Source(CCS),CCS是基于电流源模型,集timing/power/noise于一体,精确度更高,与SPICE的误差可以达到±2%。

1. cell model

集成电路设计是典型的hierarchical design:PMOS/NMOS –> std cell –> design module –> block –> chip。每一次的低层抽象过程,都要抽取出logic和physical信息,以供高层使用。
physical上的抽象,一般是def/lef/frame等,这些都是对GDS的简化。
logic上,一般会包括timing、power、noise等信息。
从最底层的MOS管抽象出std cell,就是cell model过程; 从MOS管提取出的timing、power、noise信息写入lib/db file,供上层做STA/SPA/SNA等分析。90nm以前,一般用NLDM/NLPM/NLNM(Nonlinear Delay/Power/Noise Model)。但是advanced node下,NLDM的精确度差,常用的model有:CCS(synopsys) 和 ECS(cadence)。
Block的logic信息也要抽象出来供top使用,常见的抽象block timing模型有:block abstract model(BAM)、extract timing model(ETM)、interface logic models(ILM)等。

2. NLDM

Cell model过程是把一个std cell看成block box,只考虑其input/output pin。其input pin对外部是receiver; output pin对外部是driver。Cell model都需要对receiver/driver分别建立模型,得到的模型结果越接近真实值,则精确度更高。

NLDM driver/receiver model

NLDM的driver model是一个内阻恒定的电压源,即输出电压是时间的线性函数,V(t)。这是可以理解的,因为对于driver model,仅考虑stdcell最后一个MOS管,回忆一下,MOS管在导通时要经过多子减少、反型、少子继续积累至饱和,在I-V曲线上就表现为截止区、线性区和饱和区。在线性区上,MOS管电阻可以近似的看成定值(只是近似,其实除了线性关系,还有个二次函数关系,所以电阻其实是逐渐变大的)。这段线性区的过程,在数字集成电路中,就是transition time。所以,NLDM模型认为cell outout pin从0到1过程中,V是线性地从0到VDD。
NLDM的receiver model是一个恒定的input cap。
NLDM虽然很简单,但是随着工艺节点下降,金属电阻、寄生电容都越来越大,其精确度也就变差。对于NLDM driver model,当其后面的金属电阻/电容变大时,线性区的电阻是变大的,而且,V越接近VDD,电阻值越大,所以其实driver transition time 变大,cell delay变大。对于NLDM receiver model,在advanced node下,Miller效应影响更明显,单一的input cap也无法正确表征。如下图,可以看出在0.6V前后,曲线曲率明显不同,对应cap值分别为23/31,这无法用单一的input cap表示。
NLDM input cap

3. CCS

CCS就是为了解决这些偏差而生的。

CCS driver/receiver model

CCS driver model是一个非线性复合电流源,电流随电压和时间而变化,I(t,V),可以更精确地处理高电感负载。不仅如此,CCS dirver还能更好地处理非单调波形。
CCS receiver model是由两个cap值表示,它们随着transition而变化。C1,C2分别是transition前后半段的cap值。比如input pin的trip points是30%和70%,那么(30%,50%)这段时间的cap值为C1,(50%,70%)这段时间的cap值为C2,STA tool会动态选择cap值。如下图,C1/C2值还是能很好的拟合实际情形。
NLDM input cap

另外,CCS lib/db里,可以同时含timing/power/noise信息。CCS lib里会看到有ccsn_first_stage/ccsn_last_stage group,分别是最前/后级管子受noise的影响。



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