STA之AOCV

为何要引入AOCV

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为了精确性，为了剔除悲观度。用set_timing_derate来设置OCV，对于一个固定的corner，只能对data/clock, cell/net, late/early分别设不一样的值，由下图可知，这个值是个trade off的结果，在保证yield的前提下，尽可能不那么悲观，但因为其『固定天性』，这个值既不能cover最悲观的部分，而对另外一部分又过于悲观。

什么是AOCV

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AOCV是一种用伪统计（pseudo-statistical ）来模拟variation的方法，相对于传统OCV更精确，它用于模拟random 和systematic variations：

Systematic variation：即Distance based AOCV，用于模拟global variation，根据芯片制造过程的统计特性，距离越远的cell之间相对的variation越大，因此用distance based AOCV来描述距离跟derate之间的关系，距离越大derate越大，这个距离是指一条timing path所在『物理范围』内对角线的长度。timing path的位置信息由SPEF提供，这要求抽SPEF时须要将坐标信息抽出，在STA中读SPEF时要把SPEF的坐标读入。

 

 Random variation：即Depth based AOCV，用于模拟Local variation，因为random variation相互抵消做用，derate随着路径深度的增长而减少。

 

一般AOCV table有一维跟二维两种，一维table的index是depth，二维table的index是depth跟distance。对于每种类型的cell，foundry会针对rise/fall, late/early, data/clock分别提供一个table。

object_type : lib_cell

rf_type : rise

delay_type : cell

derate_type : late

path_type : data

object_spec : 10nmlib/BUF_X4

depth : 1 2 3 4 5

table: 1.183 1.145 1.122 1.109 1.0901

 

object_type : lib_cell

rf_type : rise

delay_type : cell

derate_type : early

path_type : data

object_spec : 10nmlib/BUF_X4

depth : 1 2 3 4 5

distance: 0 500 1000 1500

table: 1.123 1.090 1.075 1.067 1.062

       1.124 1.0911.076 1.068 1.063

       1.125 1.0921.077 1.070 1.065

       1.126 1.0941.079 1.072 1.067

 

如何使用AOCV作STA分析

BA AOCV:

• 对于一个cell，其Depth取其所在全部timing path上的最小值；

• 不考虑distance based OCV，即不计算distance的值；

• 若是AOCV table是二维的，STA工具一般会选最后一行作GBA分析，以保证distance值最悲观。

• PBA AOCV:

  • 在GBA的基础上，针对用户指定的一组path从新计算timing，并从新计算该组path上每一个cell的Depth；

  • 对于一个cell，其Depth对不一样的path分别计算，分别取该cell所在path上的精确值；

  • 若是提供了distance basbed AOCV table，会根据SPEF中的坐标信息，计算对应path所在区域的对角线长度，即derate值从二维表格中获得。

  • PBA计算获得的值更精确，但须要特别特别特别长的runtime。

 

Tool：由于方法学上一致，在工具端，除了变量/命令命名方式不一样，剥去这层外衣，里面都是同样雪白的肉体。此处仍以Tempus为例，来介绍工具端使用模型(use model)。

使能AOCV 分析:

• setAnalysisMode –aocv true –analysisType onChipVariation

读入AOCV table:

• Single corner: read_lib -aocv my.aocv

• MMMC: create_library_set -name mylib -timing my.lib -aocv my.aocv

AOCV相关变量设置：

列几个经常使用变量，至于每一个变量用于什么用途，请自行查guide。这里须要特别说明的一点是：若是既读入了AOCV table又用set_timing_derate设了OCV，不一样工具的行为有所差异，都有相应的变量控制。对于Tempus工具在计算最后的derate时会根据如下标红变量的不一样设置，作不一样计算。

timing_aocv_analysis_mode

timing_aocv_derate_mode 

timing_derate_aocv_reference_point 

timing_derate_ocv_reference_point

timing_derate_aocv_dynamic_delays

AOCV report：

report_aocv_derate

report_timing -retime aocv/aocv_path_slew_propagation

report_timing -format { ... stage_count aocv_derateuser_derate ...}