【ZiDongHua 之“自動化學院派”收錄關鍵詞： 北京大學 機器學習 電子設計自動化】
　　
　　北大EDA | iMoB v3.0 Release 2025 Q2版本升級！基于機器學習建模到電路仿真的一站式解決方案
　　
　　產品背景
　　
　　隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和5G等新興技術的迅猛發(fā)展，集成電路正向小型化、高頻率和高功率的方向加速。與此同時，新材料和新結構的涌現(xiàn)，推動了半導體領域的創(chuàng)新，但目前仍然缺乏完善的器件模型和有效的驗證手段來評估這些新材料在電路中的性能，這使得快速建立相應的器件模型變得尤為緊迫。
　　
　　在前期iMoB基礎上，無錫北京大學電子設計自動化研究院研發(fā)推出了iMoB v3.0 Release 2025 Q2?？蓪崿F(xiàn)從數(shù)據(jù)到建模再到電路仿真的一站式解決方案，支持多個電路仿真工具，并集成了開源的電路仿真工具?？纱蟠蠹铀俨牧蠑?shù)據(jù)到電路模型的轉換過程從而加速新材料在實際應用中的開發(fā)和部署。此次發(fā)布中，我們以仿真獲得的FinFET數(shù)據(jù)為例，詳細介紹了使用iMoB進行器件建模和電路仿真的新功能。
　　
　　01
　　
　　iMoB v3.0 Release 2025 Q2全新版本介紹
　　
　　iMoB v3.0 Release 2025 Q2 中，在前期iMoB的I-V模型基礎上，集成了C-V模型從數(shù)據(jù)到建模再到電路仿真的一站式解決方案。新增C-V模型DC仿真功能，可精確模擬器件電容隨電壓的變化特性，支持C-Vgs（柵壓） 和 C-Vds（漏壓） 曲線仿真。新增環(huán)形振蕩器瞬態(tài)仿真模塊，為C-V模型提供動態(tài)驗證平臺，確保模型在電路級應用中的收斂性和時序準確性。
　　
　　在神經(jīng)網(wǎng)絡構建功能中，我們引入了可視化選項卡與結構圖展示，該方法顯著提升了交互性與可視化效果，使用戶在設置每一層參數(shù)（如激活函數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量、輸入輸出等）時，能夠實時看到對應的網(wǎng)絡結構圖，并支持交互式地添加、刪除或修改網(wǎng)絡層，顯著提升了使用的靈活性與直觀性，降低了學習門檻，也更方便調試與驗證結構設計的合理性。
　　
　　iMoB v3.0 Release 2025 Q2 提供7nm節(jié)點-FinFET樣例數(shù)據(jù)、C-V仿真網(wǎng)表及環(huán)形振蕩器仿真網(wǎng)表。
　　
　　02
　　
　　iMoB 各版本對比
 
　　
　　03
　　
　　iMoB 建模流程
　　
　　支持器件模型集成的定制化
　　
　　步驟01
　　
　　導入測試數(shù)據(jù)
　　
　　步驟02
　　
　　設置神經(jīng)網(wǎng)絡結構(選項卡/腳本)
　　
　　步驟03
　　
　　采用機器學習求解參數(shù)
　　
　　步驟04
　　
　　根據(jù)求解參數(shù)預測數(shù)據(jù)
　　
　　步驟05
　　
　　對比測試數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)
　　
　　步驟06
　　
　　生成Verilog-A
　　
　　步驟07
　　
　　進行SPICE仿真
　　
　　04
　　
　　iMoB 主要功能介紹
　　
　　1 設置神經(jīng)網(wǎng)絡和訓練（可采取3種方式）
　　
　　調控選項卡設置神經(jīng)網(wǎng)絡及訓練
　　
　　采用默認腳本模板進行自定義設置
　　
　　加載用戶自定義腳本
　　
　　調控可視化選項卡設置神經(jīng)網(wǎng)絡及訓練
　　
　　采用可視化選項卡界面進行神經(jīng)網(wǎng)絡的設計，幫助用戶更方便靈活地構建自定義神經(jīng)網(wǎng)絡。用戶可通過選項卡逐步配置各層參數(shù)（如輸入輸出、激活函數(shù)、優(yōu)化器等），軟件會自動生成網(wǎng)絡結構圖，直觀展示層級與連接關系。支持交互式調整網(wǎng)絡結構，方便快速嘗試和優(yōu)化模型。該功能對器件建模等非編程用戶友好，同時也提升了開發(fā)者的建模效率與靈活性。
 
　　
　　采用選項卡設置神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，用戶通過選項卡設置機器學習訓練的參數(shù)（例如：訓練次數(shù)、學習率、損失函數(shù)等等），此外，iMoB將訓練過程可視化，實時監(jiān)測訓練過程中訓練集和測試集的精度。
　　
　　采用默認腳本模板進行自定義設置
　　
　　加載腳本模板，iMoB 為用戶提供了人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練腳本的模板示例，保留了與數(shù)據(jù)加載、輸入輸出等相關的基本結構，便于用戶了解整體流程，用戶可基于現(xiàn)有模板進行自定義擴展與修改，以適配特定建模需求。
　　
　　加載用戶自定義腳本
　　
　　加載腳本模板，iMoB 為用戶提供了人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練腳本的模板示例，保留了與數(shù)據(jù)加載、輸入輸出等相關的基本結構，便于用戶了解整體流程，用戶可基于現(xiàn)有模板進行自定義擴展與修改，以適配特定建模需求。
　　
　　加載自定義腳本文件，用戶可配置本地編輯器編輯腳本導入iMoB進行訓練。
　　
　　Nmos CV訓練結果：
 
　　
　　Pmos CV訓練結果：
　　
　　2 一鍵生成Verilog-A
　　
　　用戶導入測試數(shù)據(jù)，訓練完成后，可一鍵生成Verilog-A文件，用于SPICE仿真。
　　
　　3 仿真網(wǎng)表
　　
　　1、提供默認網(wǎng)表
　　
　　軟件內置默認的器件仿真網(wǎng)表、環(huán)形振蕩器仿真網(wǎng)表。
　　
　　2、支持新建網(wǎng)表
　　
　　新建網(wǎng)表時用戶可調控選項卡選擇模型文件、輸出文件，生成的網(wǎng)表模板將包含上述信息，無需用戶手動添加。
　　
　　3、用戶自定義網(wǎng)表
　　
　　支持用戶配置編輯器進行網(wǎng)表編輯，加載自定義網(wǎng)表。
　　
　　4 進行SPICE仿真
　　
　　模型和網(wǎng)表完成后，可進行一站式SPICE仿真，默認采用ngspice,同樣支持用戶配置其他仿真器進行仿真。
　　
　　使用訓練生成的模型進行C-V、反相器和環(huán)形振蕩器瞬態(tài)仿真。仿真結果采用開源工具gnuplot進行畫圖，如下所示：
　　
　　電容特性：
　　
　　最后，歡迎您與我們聯(lián)系，進一步了解或試用iMoB v3.0 Release 2025 Q2，如果您有器件模型開發(fā)的需求，歡迎聯(lián)系我們，我們會提供為您定制的器件模型開發(fā)及一站式器件參數(shù)提取服務。