引言

數字集成電路設計中，單元庫和IP庫宛如一塊塊精心打磨的“積木”，是數字IC設計的重要基礎。從標準單元庫（Standard Cell）、輸入輸出接口（I/O Interface）、存儲器單元（如 SRAM、ROM等），到大量數模混合 IP（如物理層接口 PHY、鎖相環 PLL 等）——這些模塊經過“K 庫”流程，形成預先定義好、經過參數特征化的標準模塊集合，方可被數字 IC 設計流程所調用。設計師無需從零開始，直接調用這些“積木”，即可高效搭建復雜的電路系統，從而大幅提升設計效率與可靠性。

K庫，全稱為“Library Characterization”（庫特征參數提?。?，正是賦予這些“積木”生命力的關鍵步驟。它通過電路仿真，提取出單元在各種工況下的時序、功耗、噪聲等核心特性參數，最終形成邏輯信息模型文件（如Liberty格式文件）。這些模型文件是后續數字設計流程——綜合、布局布線、時序簽核和功耗簽核——不可或缺的輸入，直接決定了芯片的性能、功耗和良率?？梢哉f，沒有高質量的K庫，就沒有成功的數字芯片。

在此背景下，華大九天Empyrean Liberal應運而生，以其高效精確的特征化提取能力，AI智能化技術和全面的單元庫質量驗證功能，構建了業界領先的全棧式K庫解決方案，為數字集成電路設計提供了強大的賦能體系。

全類型覆蓋：覆蓋從標準單元庫、輸入輸出接口、存儲器Memory到復雜數?；旌螴P庫，實現從基礎單元到復雜設計的一站式支持；

雙平臺支持：不僅能夠在CPU上運行，更提供CPU-GPU協同加速能力，恰似戰斗機配備的雙引擎發動機，憑借多元異構釋放極致算力，大幅提升特征化效率；

Signoff級全工藝認證：歷經完整的系統級Certification流程，包括從成熟工藝到先進工藝節點，確保最終生成的Liberty文件嚴格滿足業界簽核（Signoff）級要求，為芯片設計質量筑牢根基。

挑戰：工藝演進下的K庫困境

1模型復雜度爆炸

隨著工藝節點的不斷推進和設計復雜度的顯著提升。K庫的類型、數目急劇增加，特征化模型描述也愈發復雜：

對于90nm以上成熟工藝，NLDM（非線性延時模型）和NLPM（非線性功耗模型）即可滿足基礎標準單元需求，K庫對象通常為普通基礎單元。

進入40-90nm工藝后，需引入CCS（復合電流源延時模型），以應對電阻主導的互連效應。

當工藝發展至16-28nm先進節點，CCS全面替代NLDM，并擴展出CCSN（噪聲模型）與CCSP（功耗模型）。同時出現了Multi-Bit Cell和PB/PM多電壓域單元等復雜單元。

至16nm以下尖端工藝，模型不僅需要CCS/CCSN/CCSP，進一步疊加了LVF格式的統計時序分析內容。各種多元化、定制化的特殊單元庫設計對K庫能力要求甚高。

2工藝角覆蓋激增

PVT（工藝/電壓/溫度）組合從早期的幾種擴展至數十種，先進工藝下更是常常多達上百種。多維參數組合，使得K庫任務量呈指數級增長，對特征化工具的性能提出嚴峻挑戰。例如：

電壓范圍：從0.6V到1.2V 的多電壓域；

閾值電壓：涵蓋ULVT、LVT、SVT、HVT等多種閾值電壓類型；

MOS管長度：包含不同尺寸的MOS管；

溫度范圍：從-40℃到125℃的不同溫度條件；

3單元類型復雜多樣

K庫范圍不僅包括常規的STD標準單元庫，還涵蓋了定制單元、I/O單元、Memory存儲器單元以及IP庫等。

定制單元：先進工藝條件下，為了追求極致性能和功耗，越來越多的定制化或特殊結構單元需要進行特征化提取。例如：高速CDC單元、脈沖鎖存器、動態觸發器等。

I/O 單元：一些I/O 接口庫，例如GPIO通用輸入輸出接口，LVDS低壓差分信號、Flash-IO等。

Memory：SRAM、ROM等存儲單元規模龐大，結構規則但有大量重復單元，傳統方法仿真效率低下；其讀/寫時序、功耗、穩定性的精確提取至關重要且計算密集。

IP：物理層接口、通用串行總線、鎖相環、低壓差穩壓器、數模轉換器等復雜IP模塊往往包含模擬/混合信號電路，其K庫需要處理連續信號、混合仿真域、復雜的互作用和非理想效應，難度和耗時遠超純數字單元。

華大九天Liberal家族：

高效精準的K庫Signoff工具

面對以上嚴峻挑戰，Liberal家族推出了從標準單元庫、I/O、存儲器到混合信號IP等四大品類。除了K庫本身，華大九天更構建了業內領先的“特征化-驗證”一體化閉環流程，建立了強大的單元庫質量驗證工具鏈，包括Qualib（單元庫/IP質量驗證工具）、XTime（高精度時序仿真分析工具）以及Liberty API（Python API接口）等。這種“K庫+驗庫”的深度整合與無縫銜接，正是Liberal作為真正完整解決方案的核心競爭力所在。Liberal家族產品本身具有以下特點：

1Signoff簽核級別的高精度單元庫特征化提取

高精度引擎：內置高性能電路仿真引擎ALPS，提供快速且具有SPICE級簽核精度的仿真數據，確保模型準確性是設計的堅實后盾。

全面模型支持：支持業界所有主流時序/功耗模型格式，包括NLDM, NLPM，CCS, CCSN, CCSP, LVF等，滿足不同工藝設計的簽核要求。

2AI加速的單元庫特征化提取

Liberal AI基于給定PVT條件下的特征庫作為訓練數據，利用機器學習算法構建特征化模型，預測其余PVT工藝角下的單元庫，而無需依賴SPICE仿真。Liberal AI能夠以比傳統流程快10-100倍的速度產生滿足設計精度的新PVT工藝角下的單元庫，為設計人員提供了極大的便利。

3單元庫質量驗證

工具內部豐富的單元庫質量驗證功能：可以比較兩個單元庫的數據、屬性和結構一致性，檢查不同模型之間（例如CCS和NLDM）的數據精度，進行電壓/溫度敏感性分析和內差值的精度校驗，以及約束時間的檢查與更新等。

全生態的“K庫+驗庫”工具鏈：Liberal結果通過Qualib實現簽核級單元庫/IP模型質量驗證（涵蓋語法規則、時序/功耗模型一致性、電學約束完整性等）；利用XTime進行關鍵時序路徑SPICE級時序仿真比對，確保Liberty模型與晶體管級電路行為嚴格一致；同時提供Liberty API開放接口，支持用戶基于Python靈活開發定制化驗庫腳本。這套“K庫+驗庫”工具鏈，為Signoff簽核提供可追溯的驗證依據。

4高性能并行適配與多元異構加速

高性能并行：采用高效的分布式并行調度技術，最多可支持高達200,000核并行運算，將海量的仿真任務并行處理，滿足K庫特有的多任務并行計算與協同的需求。

國產化生態適配：深度兼容鯤鵬處理器生態系統。

異構計算賦能的加速：Liberal不僅支持在CPU上運行，還支持GPU和DCU（深度計算處理器）等異構計算平臺，從而進一步大幅提升K庫效率，縮短研發周期。

技術創新推動產業發展

Liberal的高精度也得到了實際的客戶端驗證。某國內知名半導體公司采用Liberal作為K庫方案，在14nm工藝K庫開發項目中，Liberal的CCS模型精度如下圖所示，其最大延遲誤差嚴格控制在0.7%以內，大部分數據更分布在0.3%以內，高精度特性充分滿足了客戶對時序分析的要求。

先進工藝下Liberal K庫之CCS模型精度

實測結果顯示，Liberal 單元庫特征化提取精度契合業界Signoff簽核標準。其提供的高精度數據，為最終芯片設計在時序收斂及可靠性方面筑牢根基，成為強有力的保障支撐。

結語

在先進工藝與AI芯片爆發的雙重機遇下， K庫已不單是一個必經的技術環節，而是一把直接決定產品上市速度和最終競爭力的鑰匙。Liberal作為華大九天的代表工具，正在以“效率+精度+智能”全新范式重塑單元庫特征化流程，以精準K庫數據筑牢數字設計基石，高效賦能用戶團隊。我們堅信，在Liberal的助力下，數字集成電路設計行業必將迎來更加輝煌的明天。

北京華大九天科技股份有限公司（簡稱“華大九天”）成立于2009年，一直聚焦于EDA工具的開發、銷售及相關服務業務，致力于成為全流程、全領域、全球領先的EDA提供商。

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