A Review of Bayesian Methods in Electronic Design Automation

The utilization of Bayesian methods has been widely acknowledged as a viable solution for tackling various challenges in electronic integrated circuit (IC) design under stochastic process variation, including circuit performance modeling, yield/failure rate estimation, and circuit optimization. As the post-Moore era brings about new technologies (such as silicon photonics and quantum circuits), many of the associated issues there are similar to those encountered in electronic IC design and can be addressed using Bayesian methods. Motivated by this observation, we present a comprehensive review of Bayesian methods in electronic design automation (EDA). By doing so, we hope to equip researchers and designers with the ability to apply Bayesian methods in solving stochastic problems in electronic circuits and beyond.Comment: 24 pages, a draft version. We welcome comments and feedback, which can be sent to [email protected]

System level performance and yield optimisation for analogue integrated circuits

Advances in silicon technology over the last decade have led to increased integration of analogue and digital functional blocks onto the same single chip. In such a mixed signal environment, the analogue circuits must use the same process technology as their digital neighbours. With reducing transistor sizes, the impact of process variations on analogue design has become prominent and can lead to circuit performance falling below specification and hence reducing the yield.This thesis explores the methodology and algorithms for an analogue integrated circuit automation tool that optimizes performance and yield. The trade-offs between performance and yield are analysed using a combination of an evolutionary algorithm and Monte Carlo simulation. Through the integration of yield parameter into the optimisation process, the trade off between the performance functions can be better treated that able to produce a higher yield. The results obtained from the performance and variation exploration are modelled behaviourally using a Verilog-A language. The model has been verified with transistor level simulation and a silicon prototype.For a large analogue system, the circuit is commonly broken down into its constituent sub-blocks, a process known as hierarchical design. The use of hierarchical-based design and optimisation simplifies the design task and accelerates the design flow by encouraging design reuse.A new approach for system level yield optimisation using a hierarchical-based design is proposed and developed. The approach combines Multi-Objective Bottom Up (MUBU) modelling technique to model the circuit performance and variation and Top Down Constraint Design (TDCD) technique for the complete system level design. The proposed method has been used to design a 7th order low pass filter and a charge pump phase locked loop system. The results have been verified with transistor level simulations and suggest that an accurate system level performance and yield prediction can be achieved with the proposed methodology

AI/ML Algorithms and Applications in VLSI Design and Technology

An evident challenge ahead for the integrated circuit (IC) industry in the nanometer regime is the investigation and development of methods that can reduce the design complexity ensuing from growing process variations and curtail the turnaround time of chip manufacturing. Conventional methodologies employed for such tasks are largely manual; thus, time-consuming and resource-intensive. In contrast, the unique learning strategies of artificial intelligence (AI) provide numerous exciting automated approaches for handling complex and data-intensive tasks in very-large-scale integration (VLSI) design and testing. Employing AI and machine learning (ML) algorithms in VLSI design and manufacturing reduces the time and effort for understanding and processing the data within and across different abstraction levels via automated learning algorithms. It, in turn, improves the IC yield and reduces the manufacturing turnaround time. This paper thoroughly reviews the AI/ML automated approaches introduced in the past towards VLSI design and manufacturing. Moreover, we discuss the scope of AI/ML applications in the future at various abstraction levels to revolutionize the field of VLSI design, aiming for high-speed, highly intelligent, and efficient implementations

Una aproximación multinivel para el diseño sistemático de circuitos integrados de radiofrecuencia.

Tesis reducida por acuerdo de confidencialidad.En un mercado bien establecido como el de las telecomunicaciones, donde se está evolucionando hacia el 5G, se estima que hoy en día haya más de 2 Mil Millones de usuarios de Smartphones. Solo de por sí, este número es asombroso. Pero nada se compara a lo que va a pasar en un futuro muy próximo. El próximo boom tecnológico está directamente conectado con el mercado emergente del internet of things (IoT). Se estima que, en 2020, habrá 20 Mil Millones de dispositivos físicos conectados y comunicando entre sí, lo que equivale a 4 dispositivos físicos por cada persona del planeta. Debido a este boom tecnológico, van a surgir nuevas e interesantes oportunidades de inversión e investigación. De hecho, se estima que en 2020 se van a invertir cerca de 3 Mil Millones de dólares solo en este mercado, un 50% más que en 2017. Todos estos dispositivos IoT tienen que comunicarse inalámbricamente entre sí, algo en lo que los circuitos de radiofrecuencia (RF) son imprescindibles. El problema es que el diseño de circuitos RF en tecnologías nanométricas se está haciendo extraordinariamente difícil debido a su creciente complejidad. Este hecho, combinado con los críticos compromisos entre las prestaciones de estos circuitos, tales como el consumo de energía, el área de chip, la fiabilidad de los chips, etc., provocan una reducción en la productividad en su diseño, algo que supone un problema debido a las estrictas restricciones time-to-market de las empresas. Es posible concluir, por tanto, que uno de los ámbitos en los que es tremendamente importante centrarse hoy en día, es el desarrollo de nuevas metodologías de diseño de circuitos RF que permitan al diseñador obtener circuitos que cumplan con especificaciones muy exigentes en un tiempo razonable. Debido a las complejas relaciones entre prestaciones de los circuitos RF (por ejemplo, ruido de fase frente a consumo de potencia en un oscilador controlado por tensión), es fácil comprender que el diseño de circuitos RF es una tarea extremadamente complicada y debe ser soportada por herramientas de diseño asistido por ordenador (EDA). En un escenario ideal, los diseñadores tendrían una herramienta EDA que podría generar automáticamente un circuito integrado (IC), algo definido en la literatura como un compilador de silicio. Con esta herramienta ideal, el usuario sólo estipularía las especificaciones deseadas para su sistema y la herramienta generaría automáticamente el diseño del IC listo para fabricar (lo que se denomina diseño físico o layout). Sin embargo, para sistemas complejos tales como circuitos RF, dicha herramienta no existe. La tesis que se presenta, se centra exactamente en el desarrollo de nuevas metodologías de diseño capaces de mejorar el estado del arte y acortar la brecha de productividad existente en el diseño de circuitos RF. Por lo tanto, con el fin de establecer una nueva metodología de diseño para sistemas RF, se han de abordar distintos cuellos de botella del diseño RF con el fin de diseñar con éxito dichos circuitos. El diseño de circuitos RF ha seguido tradicionalmente una estrategia basada en ecuaciones analíticas derivadas específicamente para cada circuito y que exige una gran experiencia del diseñador. Esto significa que el diseñador plantea una estrategia para diseñar el circuito manualmente y, tras varias iteraciones, normalmente logra que el circuito cumpla con las especificaciones deseadas. No obstante, conseguir diseños con prestaciones óptimas puede ser muy difícil utilizando esta metodología, ya que el espacio de diseño (o búsqueda) es enorme (decenas de variables de diseño con cientos de combinaciones diferentes). Aunque el diseñador llegue a una solución que cumpla todas las especificaciones, nunca estará seguro de que el diseño al que ha llegado es el mejor (por ejemplo, el que consuma menos energía). Hoy en día, las técnicas basadas en optimización se están utilizando con el objetivo de ayudar al diseñador a encontrar automáticamente zonas óptimas de diseño. El uso de metodologías basadas en optimización intenta superar las limitaciones de metodologías previas mediante el uso de algoritmos que son capaces de realizar una amplia exploración del espacio de diseño para encontrar diseños de prestaciones óptimas. La filosofía de estas metodologías es que el diseñador elige las especificaciones del circuito, selecciona la topología y ejecuta una optimización que devuelve el valor de cada componente del circuito óptimo (por ejemplo, anchos y longitudes de los transistores) de forma automática. Además, mediante el uso de estos algoritmos, la exploración del espacio de diseño permite estudiar los distintos y complejos compromisos entre prestaciones de los circuitos de RF. Sin embargo, la problemática del diseño de RF es mucho más amplia que la selección del tamaño de cada componente. Con el objetivo de conseguir algo similar a un compilador de silicio para circuitos RF, la metodología desarrollada en la tesis, tiene que ser capaz de asegurar un diseño robusto que permita al diseñador tener éxito frente a medidas experimentales, y, además, las optimizaciones tienen que ser elaboradas en tiempos razonables para que se puedan cumplir las estrictas restricciones time-to-market de las empresas. Para conseguir esto, en esta tesis, hay cuatro aspectos clave que son abordados en la metodología: 1. Los inductores integrados todavía son un cuello de botella en circuitos RF. Los parásitos que aparecen a altas frecuencias hacen que las prestaciones de los inductores sean muy difíciles de modelar. Existe, por tanto, la necesidad de desarrollar nuevos modelos más precisos, pero también muy eficientes computacionalmente que puedan ser incluidos en metodologías que usen algoritmos de optimización. 2. Las variaciones de proceso son fenómenos que afectan mucho las tecnologías nanométricas, así que para obtener un diseño robusto es necesario tener en cuenta estas variaciones durante la optimización. 3. En las metodologías de diseño manual, los parásitos de layout normalmente no se tienen en cuenta en una primera fase de diseño. En ese sentido, cuando el diseñador pasa del diseño topológico al diseño físico, puede que su circuito deje de cumplir con las especificaciones. Estas consideraciones físicas del circuito deben ser tenidas en cuenta en las primeras etapas de diseño. Por lo tanto, con el fin de abordar este problema, la metodología desarrollada tiene que tener en cuenta los parásitos de la realización física desde una primera fase de optimización. 4. Una vez se ha desarrollado la capacidad de generar distintos circuitos RF de forma automática utilizando esta metodología (amplificadores de bajo ruido, osciladores controlados por tensión y mezcladores), en la tesis se aborda también la composición de un sistema RF con una aproximación multinivel, donde el proceso empieza por el diseño de los componentes pasivos y termina componiendo distintos circuitos, construyendo un sistema (por ejemplo, un receptor de radiofrecuencia). La tesis aborda los cuatro problemas descritos anteriormente con éxito, y ha avanzado considerablemente en el estado del arte de metodologías de diseño automáticas/sistemáticas para circuitos RF.Premio Extraordinario de Doctorado U

Optimization Design Flow of Integrated Circuits based on Machine Learning Approaches

Nowadays, the increased complexity of analog/digital circuits and the extremelly wide range of specifications tend to change how an integrated-circuit designer addresses circuit optimization. A traditional analog engineer likes to use some intuition when designing circuits, as a second step following paper-pencil analysis. However, the numerous parameters that influence the circuit IV in modern transistors do not provide good guesses. Moreover, an optimization based on multiple parameter sweep helps only when the design space is reduced, which is not the case in modern designs. The present thesis, developed at INTEL (in Munich site, Germany), addresses new paradigms of circuit optimization. The proposed work relies on the use of machine learning techniques applied to the design of complex CMOS systems

Tensor Computation: A New Framework for High-Dimensional Problems in EDA

Many critical EDA problems suffer from the curse of dimensionality, i.e. the very fast-scaling computational burden produced by large number of parameters and/or unknown variables. This phenomenon may be caused by multiple spatial or temporal factors (e.g. 3-D field solvers discretizations and multi-rate circuit simulation), nonlinearity of devices and circuits, large number of design or optimization parameters (e.g. full-chip routing/placement and circuit sizing), or extensive process variations (e.g. variability/reliability analysis and design for manufacturability). The computational challenges generated by such high dimensional problems are generally hard to handle efficiently with traditional EDA core algorithms that are based on matrix and vector computation. This paper presents "tensor computation" as an alternative general framework for the development of efficient EDA algorithms and tools. A tensor is a high-dimensional generalization of a matrix and a vector, and is a natural choice for both storing and solving efficiently high-dimensional EDA problems. This paper gives a basic tutorial on tensors, demonstrates some recent examples of EDA applications (e.g., nonlinear circuit modeling and high-dimensional uncertainty quantification), and suggests further open EDA problems where the use of tensor computation could be of advantage.Comment: 14 figures. Accepted by IEEE Trans. CAD of Integrated Circuits and System

Fast and Robust Design of CMOS VCO for Optimal Performance

The exponentially growing design complexity with technological advancement calls for a large scope in the analog and mixed signal integrated circuit design automation. In the automation process, performance optimization under different environmental constraints is of prime importance. The analog integrated circuits design strongly requires addressing multiple competing performance objectives for optimization with ability to find global solutions in a constrained environment. The integrated circuit (IC) performances are significantly affected by the device, interconnect and package parasitics. Inclusion of circuit parasitics in the design phase along with performance optimization has become a bare necessity for faster prototyping. Besides this, the fabrication process variations have a predominant effect on the circuit performance, which is directly linked to the acceptability of manufactured integrated circuit chips. This necessitates a manufacturing process tolerant design. The development of analog IC design methods exploiting the computational intelligence of evolutionary techniques for optimization, integrating the circuit parasitic in the design optimization process in a more meaningful way and developing process fluctuation tolerant optimal design is the central theme of this thesis. Evolutionary computing multi-objective optimization techniques such as Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II and Infeasibility Driven Evolutionary Algorithm are used in this thesis for the development of parasitic aware design techniques for analog ICs. The realistic physical and process constraints are integrated in the proposed design technique. A fast design methodology based on one of the efficient optimization technique is developed and an extensive worst case process variation analysis is performed. This work also presents a novel process corner variation aware analog IC design methodology, which would effectively increase the yield of chips in the acceptable performance window. The performance of all the presented techniques is demonstrated through the application to CMOS ring oscillators, current starved and xi differential voltage controlled oscillators, designed in Cadence Virtuoso Analog Design Environment

Surrogate based Optimization and Verification of Analog and Mixed Signal Circuits

Nonlinear Analog and Mixed Signal (AMS) circuits are very complex and expensive to design and verify. Deeper technology scaling has made these designs susceptible to noise and process variations which presents a growing concern due to the degradation in the circuit performances and risks of design failures. In fact, due to process parameters, AMS circuits like phase locked loops may present chaotic behavior that can be confused with noisy behavior. To design and verify circuits, current industrial designs rely heavily on simulation based verification and knowledge based optimization techniques. However, such techniques lack mathematical rigor necessary to catch up with the growing design constraints besides being computationally intractable. Given all aforementioned barriers, new techniques are needed to ensure that circuits are robust and optimized despite process variations and possible chaotic behavior. In this thesis, we develop a methodology for optimization and verification of AMS circuits advancing three frontiers in the variability-aware design flow. The first frontier is a robust circuit sizing methodology wherein a multi-level circuit optimization approach is proposed. The optimization is conducted in two phases. First, a global sizing phase powered by a regional sensitivity analysis to quickly scout the feasible design space that reduces the optimization search. Second, nominal sizing step based on space mapping of two AMS circuits models at different levels of abstraction is developed for the sake of breaking the re-design loop without performance penalties. The second frontier concerns a dynamics verification scheme of the circuit behavior (i.e., study the chaotic vs. stochastic circuit behavior). It is based on a surrogate generation approach and a statistical proof by contradiction technique using Gaussian Kernel measure in the state space domain. The last frontier focus on quantitative verification approaches to predict parametric yield for both a single and multiple circuit performance constraints. The single performance approach is based on a combination of geometrical intertwined reachability analysis and a non-parametric statistical verification scheme. On the other hand, the multiple performances approach involves process parameter reduction, state space based pattern matching, and multiple hypothesis testing procedures. The performance of the proposed methodology is demonstrated on several benchmark analog and mixed signal circuits. The optimization approach greatly improves computational efficiency while locating a comparable/better design point than other approaches. Moreover, great improvements were achieved using our verification methods with many orders of speedup compared to existing techniques