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申请/专利权人：北京大学

摘要：本发明公布了一种高PVT鲁棒性模拟集成电路尺寸自动设计方法，采用贝叶斯优化算法构建初始数据集，进行单一PVT角下的尺寸优化，再利用基于多任务强化学习算法进行多PVT角下的尺寸优化，基于最新采样进行动态PVT角剪枝。本发明通过改善初始数据集的数据质量来提高PVT鲁棒的尺寸优化过程的成功率和收敛速度；通过构建最新采样缓存和精简PVT集合，分批次地对各PVT角下的最近一次采样进行更新，再通过全PVT角测试来验证尺寸参数的PVT鲁棒性，大大降低尺寸优化所需的仿真次数，提高采样效率。

主权项：1.一种高PVT鲁棒性模拟集成电路尺寸自动设计方法，其特征在于，采用贝叶斯优化算法构建初始数据集，进行单一PVT角下的尺寸优化，再利用基于多任务强化学习算法进行多PVT角下的尺寸优化；包括如下步骤：A.确定集成电路尺寸设计任务；B.进行基于贝叶斯优化算法的初始采样，基于贝叶斯算法的单一PVT角下的尺寸优化方式生成初始数据集；初始数据集包括具有最好的品质因数的多组尺寸参数，以及尺寸参数在全部PVT角下的性能指标及品质因数；C.进行基于多任务强化学习的PVT鲁棒的电路尺寸优化；包括如下操作：C1.构建数据缓存；为每一个PVT角构建一个数据缓存，包括：历史数据缓存和最新采样缓存；历史数据缓存中的数据即PVT角下进行过的所有仿真得到的数据；最新采样缓存中的数据即PVT角下进行的最近一次仿真得到的数据；C2.加载初始数据，构建失败PVT集合并初始化为空；将初始数据集加载进历史数据缓存，并随机选取一组数据加载至最新采样缓存；所构建的失败PVT集合中的元素为在后续过程中，未达到性能指标要求的PVT角；C3.进行基于最新采样的动态PVT角剪枝；包括：构建精简PVT集合，用于降低每轮迭代中所需采样的PVT角；读取最新采样缓存中的数据，根据每个PVT角下所记录的最近一次采样的性能指标对PVT角进行聚类，并挑选出每一类中性能指标最差的PVT角加入精简PVT集合；再将失败PVT集合加入精简PVT集合；C4.使用多任务强化学习智能体进行多轮迭代：将待采样尺寸参数在精简PVT集合中含有的PVT角下进行采样；多任务强化学习智能体的Actor网络的输入为PVT角，输出为待采样尺寸参数；智能体的Critic网络的输入为尺寸参数，输出为尺寸参数在各个PVT角下的预测的电路性能指标；C5.将步骤C4中的采样结果更新至对应PVT角的历史数据缓存和最新采样缓存；C6.读取所有PVT角对应的最新采样缓存，若每个PVT角下的最新采样的性能指标均达到要求，跳转至步骤D进行全PVT角测试；C7.根据数据缓存中的数据更新强化学习智能体的网络权重，并跳转至步骤C3；D.进行全PVT角测试，包括：D1.将步骤C4中给出的待采样尺寸参数在全部PVT角下进行采样；D2.若步骤D1中每个PVT角下采样的性能指标均满足要求，则通过了全PVT角测试，D1中的采样尺寸参数即为该尺寸自动设计工具的最终输出，结束操作；D3.若D1中存在某个PVT角下的性能指标未达到要求，则将该PVT角添加至失败PVT集合；D4.将全PVT角测试的采样结果更新至最新采样缓存，跳转至步骤C3；通过上述步骤，实现高PVT鲁棒性模拟集成电路尺寸的自动设计。

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