集成电路性能预测模型及建模方法、装置、设备、介质

本申请提供一种集成电路性能预测模型及建模方法、装置、设备、介质，应用于集成电路、人工智能技术领域，其中建模过程包括：先从集成电路对应的所有工艺偏差随机变量中，按第一采样数量进行随机采样，得到样本矩阵；以及根据样本矩阵进行电路仿真，得到对应的电路性能向量，并将样本矩阵和电路性能向量构成数据集；最后，基于数据集训练预设的电路性能预测模型，并在训练中对电路性能预测模型进行性能评估，若通过评估则结束训练，若未通过评估则按第二采样数量新增采样以更新数据集。通过动态采样和迭代训练，既能够保证用于训练集成电路性能预测模型的样本数量足够，又能够在动态调整中及时停止迭代，很好地兼顾了模型预测精准度和计算开销。