AI與機器學習賦能的晶片設計與製程協同優化(第1版)

推薦序
AI 驅動的半導體晶片設計能效與生產力革命

第一部分： 設計與製程協同優化（Design Technology Co-Optimization, DTCO）

第1 章 DTCO 概述與發展
1.1 為生產力而設計（Design for Productivity）的核心理念
1.2 極致能效設計方法論（Design for Ultimate Efficiency）
1.3 DTCO 的未來發展方向

第2 章 推動DTCO 的關鍵挑戰與策略
2.1 DTCO 實施面臨的主要挑戰
2.2 設計方法創新需求
2.3 生產力優化平台建置

第3 章 晶片能效與生產力優化實踐
3.1 項目啟動前的準備工作
3.2 客製化元件與時序策略（Timing Signoff Strategy）
3.3 製程優化分析技術
3.4 補償機制的設計與實施
3.5 近臨界電壓技術的需求與挑戰

第二部分：DTCO.ML ™：機器學習驅動的半導體流程優化

第4 章 機器學習與DTCO 的融合（DTCO.ML ™）
4.1 虛擬晶圓數據建模（Virtual Silicon）
4.2 迴歸模型的構建與推論
4.3 數據追蹤與產能優化的應用

第5 章 元件庫特徵萃取與分析系統（Library Metric Extraction, libMetric ™）
5.1 元件時序與功耗建模
5.2 標準元件特徵萃取（Cell Feature Extraction）
5.3 RO Simulation
5.4 標準元件庫批量PPA 基準評估

第6 章 晶片內感測器設計與整合（GRO Compiler）
6.1 目標導向的RO 設計
6.2 SPICE-Silicon 相關性分析
6.3 製程追蹤與調整
6.4 晶片內局域電壓分析
6.4.1 晶片內局域電壓分布監測
6.4.2 補償策略制定
6.4.3 動態時序餘量警示與布局
6.5 GRO 自動化工具與驗證流程

第7 章 數據分析與機器學習平台（Copernic ™）
7.1 數據標準化與可視化實踐
7.2 多維資料的跨域映射
7.3 設計流程整合策略
7.3.1 WAT-aware Timing Re-K
7.3.2 WAT-CP 映射與相關性分析
7.3.3 OCV Analysis
7.4 晶片內變異性（OCV）分析與設計餘量優化
7.5 後矽製程分析與優化（Post-Silicon Analysis and Optimization）

第8 章 晶片性能評等策略與優化（Binning-PG ™）
8.1 晶片評等與分箱策略對生產力的影響
8.2 晶片體質的分析與挑戰
8.3 分箱策略生成（Binning Policy Generation, Binning-PG ™）
8.4 策略生成自動化與優化
8.5 晶片內自分級應用（On-chip Self-binning）

第三部分：DTCO.GenAI ™：生成式AI 驅動的晶片設計創新

第9 章 生成式AI 與DTCO 融合（DTCO.GenAI ™）
9.1 傳統建模方法的局限性分析
9.2 按圖索驥：Multivariate Normal Distribution
9.3 虛擬晶片數據在DTCO 中的實際應用（DTCO.VS）

第10 章 DTCO.VS 虛擬晶圓數據生成技術（Virtual Silicon）
10.1 資料集準備
10.2 基於生成對抗網路的虛擬晶片數據（GAN-based Virtual Silicon, GAN-VS）
10.2.1 GAN 模型
10.2.2 GAN 模型性能評估
10.3 基於擴散模型的虛擬晶片數據（Diffusion Model-based Virtual Silicon, DM-VS）
10.3.1 去噪擴散概率模型（Denoising Diffusion Probabilitic Model）
10.3.2 Diffusion 模型性能評估

第11 章 Generative AI 驅動的晶片能效優化與建模
11.1 WAT 超分辨率（WAT Super Resolution, WATSR）
11.2 高效矽製程偏移建模（High-Efficiency SPICESilicon Bias Modeling, He-SSBM）
11.2.1 One-shot SPICE-Silicon N/P Correlation的設計原理
11.2.2 設計與防守策略優化
11.3 高效蒙地卡羅仿真近似（High-Fidelity Generative Monte Approximation, HΣ-GMA）
11.3.1 傳統Monte Carlo 方法的限制
11.3.2 生成式神經網路的創新應用

第12 章 結論與展望
12.1 機器學習與AI 賦能DTCO：革新晶片設計與製程優化（DTCO.ML ™）
12.2 生成式AI 驅動優化的未來趨勢（DTCO. GenAI ™）
12.3 創新EDA 開發與未來展望

附　錄
開源資源表列
參考文獻表列
專業術語表 

AI 驅動的半導體晶片設計能效與生產力革命

‧前言
在AI 生成時代，半導體產業正從傳統的良率提升，邁向以創新思維推動整體生產力優化。為在市場競爭中脫穎而出，晶片設計的焦點已不再局限於良率和成本效益，而是全面提升性能、產能與市場競爭力。本書將深入探討如何利用AI技術，全面優化設計餘量、時序簽核、測試策略、數據分析、製程配方調整、分箱策略（Binning Strategy）及系統層級補償方案，從而推動半導體設計與生產力的革新。

‧書籍定位
本書以晶片實體設計流程的視角切入，聚焦於機器學習技術（ML）在半導體產業與製程協同優化（DTCO）領域的應用。內容涵蓋從傳統機器學習到最前沿的生成式AI 技術（GenAI），全面探討如何有效提升晶片設計效能與生產力。

‧目標讀者
半導體產業人士：為晶片設計工程師、EDA 開發者及學術研究者，提供實例參考與技術洞見。
相關及跨領域的研究者：幫助加深對DTCO 技術的理解，並探索 AI 技術的應用潛力。

‧書籍架構
本書將介紹DTCO 的基本概念與原理，深入探討機器學習在設計與製程優化中的應用，並分析生成式 AI 如何塑造半導體設計的創新與未來發展。此外，我們將探討創新性 EDA 發展的潛力，探索新技術如何加速設計流程並提升效能。