今天我们要介绍的时序分析概念是 AOCV 。全称Stage Based Advanced OCV。我们知道,在OCV分析过程中,我们会给data path,clock path上设定单一的timing derate值。
随着工艺演变的加速,我们发现这种设置方法是过于悲观的,大家可以想象下,OCV是片上误差,就代表一条path上有的cell delay大于标准值,那也有的cell delay会小于标准值。因此不能一味的加大或减小delay来模拟片上误差。
如下图所示,对于下面这样一条buffer链,假设8个buffer处于不同的PVT条件下,OCV会将8个buffer都选用最差的条件来分析(同一derate参数),而AOCV则会采用不同的timing derate值来分析。
AOCV有它专门的libary库,我们称为AOCV table。按照维度分为两种,一种是一位的只以stage count作为计算的表格,如下图所示:
version: 2.0
object_type: lib_cell
object_spec: LIB/BUF1X
rf_type: rise fall
delay_type: cell
derate_type: late
path_type: data
depth: 1 2 3 4 5
distance:
table: \\
1.123 1.090 1.075 1.067 1.062
depth就代表着stage count,从表格中我们可以看到随着;路径的深入,derate的效应会减小。那我们怎么来计算stage count呢?
通常这个计算方法比较复杂,不同的电路情况对应着不同的count计算方式:如下timing path,我们将L1,L2,DFF1,U1,U2,U3的stage count设成6,而C1,C2,C3,C4的stage count需要设成4,这边需要说明的是B1,B2由于是common point,所以在计算stage count时需要忽略。
另外一种是以distance和stage count混合组成的二维AOCV table. 它在计算derate时同时考虑了timing path的距离因素,当然这个虽然更加精确,但是会增加runtime,所以一般现在一维表格用的更多。
version: 2.0
object_type: lib_cell
object_spec: LIB/BUF1X
rf_type: rise fall
delay_type: cell
derate_type: late
path_type: data
depth: 1 2 3 4 5
distance: 500 1000 1500 2000
table: \\
1.123 1.090 1.075 1.067 1.062 \\
1.124 1.091 1.076 1.068 1.063 \\
1.125 1.092 1.077 1.070 1.065 \\
1.126 1.094 1.079 1.072 1.067
使用方法:
set_analysis_mode -aocv true
-
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