摘要
本申请公开了一种DTCO流程中基于ResNN对PEX中的参数RC提取方法、装置及设备,旨在解决PDK开发中寄生参数提取的准确性和效率问题,方法包括:基于器件剖面信息,对结构信息进行PCA分析以降低数据维度,并突出关键特征;基于经验及物理特性,对参数数据集进行增强,以增加模型训练数据的多样性和鲁棒性;建立ResNN深度神经网络模型,对基于器件信息的寄生参数数据集进行训练,训练好的ResNN提参模型可以实现多目标、高精度的RC预测,可以显著提高PEX流程的效率,为半导体设计和制造提供了一种高效的参数化RC提取技术方案。
技术关键词
寄生电阻电容
寄生参数提取
误差修正模型
深度神经网络模型
残差神经网络
数据
待测模块
网络结构
计算机设备
存储器
鲁棒性
处理器
表达式
非线性
物理
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