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近日,南方科技大学深港微电子学院助理教授陈全研发创新非线性指数积分电路仿真技术,显著提升了超大规模时域电路仿真的性能。相关成果以“A Robust Exponential Integrator Method for Generic Nonlinear Circuit Simulation”为题发表在EDA领域顶级会议IEEE Design Automation Conference (DAC) 2020上。
电路仿真技术是电子设计自动化EDA中最常用的工具,无论数字、模拟和射频IC设计均需要大量电路仿真对设计进行优化和验证。随着半导体技术的发展和电路设计复杂度的提升,设计者时常需要面对数千万甚至数亿节点的超大规模电路,但目前主流电路仿真工具仍沿用70年代加州大学伯克利分校开发的SPICE框架,数十年没有重大变化,性能严重落后于产业界的需求,大规模电路仿真往往需要数天之久。指数积分法是近年来最有希望突破SPICE框架,在不降低精度的前提下大幅度提升电路仿真效率的新时域积分方法。目前已在线性电路应用中展示了1-2个数量级的速度提升。但在非线性电路仿真中遇到许多挑战,例如有数值稳定性低和非线性处理能力弱,造成指数积分法在很多非线性电路中无法使用。
针对这些问题,研究者在论文中分析了指数积分法数值不稳定性的起源,创新地提出了一种可保持矩阵稀疏性的微分代数方程规范化方法,初步解决了指数积分法在非线性系统的数值不稳定性问题。此外,论文也提出了一种新的基于牛顿迭代法的非线性求解技术,可以显著提高指数积分法对强非线性系统的处理能力,在相同精度下速度比SPICE提升5倍。这些理论和技术的突破使得指数积分法有望成为下一代的通用的高性能电路仿真技术。
陈全为论文唯一作者,南科大为第一单位,这也是南科大首次在IEEE DAC上发表论文。IEEE DAC是EDA领域顶级会议,每年超过5000参会者,文章录取率仅有23%。
论文链接:http://www2.dac.com/events/eventdetails.aspx?id=295-57
陈全课题组简介:
深港微电子学院陈全课题组的主要研究方向为电子设计自动化(EDA)领域中的超大规模电路仿真、新兴纳米电子器件量子物理模拟以及多物理建模仿真。取得一系列具有国际影响力的成果。研究成果在EDA顶级期刊及会议发表,包括TCAD, IEEE Circuits Syst. Mag. ,DAC,ICCAD, DATE, ASP-DAC等。