【摘 要】
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随着器件特征尺寸减小至纳米级别,工艺参数波动对静态随机存取存储器（Static Random Access Memory,SRAM）良率的影响越来越大,为保证一定的良率计算精度,需要考虑的计算参数越来越多,呈现出更高维的特征。典型的基于重要性采样的算法使用高斯分布作为最优采样分布,但该算法在高维场景中存在权重退化的问题。针对现有SRAM良率评估方法的不足,本文提出了基于生成模型的自适应重要性采样算
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随着器件特征尺寸减小至纳米级别,工艺参数波动对静态随机存取存储器（Static Random Access Memory,SRAM）良率的影响越来越大,为保证一定的良率计算精度,需要考虑的计算参数越来越多,呈现出更高维的特征。典型的基于重要性采样的算法使用高斯分布作为最优采样分布,但该算法在高维场景中存在权重退化的问题。针对现有SRAM良率评估方法的不足,本文提出了基于生成模型的自适应重要性采样算法（Generative Model based Adaptive Importance Sampling,GMAIS）。该算法首先分析了高维标准正态空间样本的特征,设计了一种基于混合冯·米塞斯费希尔（von Misesfisher）分布的非高斯生成模型;随后利用极大似然估计和期望最大算法迭代求解生成模型的参数;最后利用自适应重要性采样求出SRAM电路失效概率。为了验证该算法的准确性与效率,本文以蒙特卡洛作为黄金标准,并以超球面聚类采样法、自适应重要性采样法和高维多失效区域重要性采样法作为对标对象,以18维SRAM位单元和21维SRAM灵敏放大器作为低维验证场景,高维验证场景则采用576维SRAM阵列。在低维场景下,GMAIS与其他几种算法均能有准确的良率计算结果;在效率方面,GMAIS相对于蒙特卡洛加速至少2227倍,并比其它对标算法快2-10倍。高维场景下,GMAIS相对误差是4.5%,在所有对标算法中最小,而超球面聚类采样法与自适应重要性采样法均无法收敛到准确值;在效率方面,本方法比蒙特卡洛快1796倍,比高维多失效域重要性采样法快7.5倍。实验表明,GMAIS相比于传统方法,能够有效地逼近最优采样分布,从而加快良率计算的收敛。
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