全栈式K库解决方案Liberal，赋能数字IC设计

引言

数字集成电路设计中，单元库和IP库宛如一块块精心打磨的“积木”，是数字IC设计的重要基础。从标准单元库（Standard Cell）、输入输出接口（I/O Interface）、存储器单元（如 SRAM、ROM等），到大量数模混合 IP（如物理层接口 PHY、锁相环 PLL 等）——这些模块经过“K 库”流程，形成预先定义好、经过参数特征化的标准模块集合，方可被数字 IC 设计流程所调用。设计师无需从零开始，直接调用这些“积木”，即可高效搭建复杂的电路系统，从而大幅提升设计效率与可靠性。

K库，全称为“Library Characterization” （库特征参数提取），正是赋予这些“积木”生命力的关键步骤。它通过电路仿真，提取出单元在各种工况下的时序、功耗、噪声等核心特性参数，最终形成逻辑信息模型文件（如Liberty格式文件）。这些模型文件是后续数字设计流程——综合、布局布线、时序签核和功耗签核——不可或缺的输入，直接决定了芯片的性能、功耗和良率。可以说，没有高质量的K库，就没有成功的数字芯片。

在此背景下，华大九天Empyrean Liberal®应运而生，以其高效精确的特征化提取能力，AI智能化技术和全面的单元库质量验证功能，构建了业界领先的全栈式K库解决方案，为数字集成电路设计提供了强大的赋能体系。

• • 全类型覆盖： 覆盖从标准单元库、输入输出接口、存储器Memory到复杂数模混合IP库，实现从基础单元到复杂设计的一站式支持；

• • 双平台支持：不仅能够在CPU上运行，更提供CPU-GPU协同加速能力，恰似战斗机配备的双引擎发动机，凭借多元异构释放极致算力，大幅提升特征化效率；

• • Signoff级全工艺认证：历经完整的系统级Certification流程，包括从成熟工艺到先进工艺节点，确保最终生成的Liberty文件严格满足业界签核（Signoff）级要求，为芯片设计质量筑牢根基。

挑战：工艺演进下的K库困境

1 模型复杂度爆炸

随着工艺节点的不断推进和设计复杂度的显著提升。K库的类型、数目急剧增加，特征化模型描述也愈发复杂：

• • 对于90nm以上成熟工艺，NLDM（非线性延时模型）和NLPM（非线性功耗模型）即可满足基础标准单元需求，K库对象通常为普通基础单元。

• • 进入40-90nm工艺后，需引入CCS（复合电流源延时模型），以应对电阻主导的互连效应。

• • 当工艺发展至16-28nm先进节点，CCS全面替代NLDM，并扩展出CCSN（噪声模型）与CCSP（功耗模型）。同时出现了Multi-Bit Cell和PB/PM多电压域单元等复杂单元。

• • 至16nm以下尖端工艺，模型不仅需要CCS/CCSN/CCSP，进一步叠加了LVF格式的统计时序分析内容。各种多元化、定制化的特殊单元库设计对K库能力要求甚高。

2 工艺角覆盖激增

PVT（工艺/电压/温度）组合从早期的几种扩展至数十种，先进工艺下更是常常多达上百种。多维参数组合，使得K库任务量呈指数级增长，对特征化工具的性能提出严峻挑战。例如：

• • 电压范围：从0.6V到1.2V 的多电压域；

• • 阈值电压：涵盖ULVT、LVT、SVT、HVT等多种阈值电压类型；

• • MOS管长度：包含不同尺寸的MOS管；

• • 温度范围：从-40℃到125℃的不同温度条件；

3 单元类型复杂多样

K库范围不仅包括常规的STD标准单元库，还涵盖了定制单元、I/O单元、Memory存储器单元以及IP库等。

• • 定制单元：先进工艺条件下，为了追求极致性能和功耗，越来越多的定制化或特殊结构单元需要进行特征化提取。例如：高速CDC单元、脉冲锁存器、动态触发器等。

• • I/O 单元：一些I/O 接口库，例如GPIO通用输入输出接口，LVDS低压差分信号、Flash-IO等。

• • Memory：SRAM、ROM等存储单元规模庞大，结构规则但有大量重复单元，传统方法仿真效率低下；其读/写时序、功耗、稳定性的精确提取至关重要且计算密集。

• • IP：物理层接口、通用串行总线、锁相环、低压差稳压器、数模转换器等复杂IP模块往往包含模拟/混合信号电路，其K库需要处理连续信号、混合仿真域、复杂的互作用和非理想效应，难度和耗时远超纯数字单元。

华大九天Liberal家族：高效精准的K库Signoff工具

面对以上严峻挑战，Liberal家族推出了从标准单元库、I/O、存储器到混合信号IP等四大品类。除了K库本身，华大九天更构建了业内领先的“特征化-验证”一体化闭环流程，建立了强大的单元库质量验证工具链，包括Qualib（单元库/IP质量验证工具）、XTime（高精度时序仿真分析工具）以及Liberty API（Python API接口）等。这种“K库+验库”的深度整合与无缝衔接，正是Liberal作为真正完整解决方案的核心竞争力所在。Liberal家族产品本身具有以下特点：

1 Signoff签核级别的高精度单元库特征化提取

• • 高精度引擎：内置高性能电路仿真引擎ALPS，提供快速且具有SPICE级签核精度的仿真数据，确保模型准确性是设计的坚实后盾。

• • 全面模型支持：支持业界所有主流时序/功耗模型格式，包括NLDM, NLPM，CCS, CCSN, CCSP, LVF等，满足不同工艺设计的签核要求。

2 AI加速的单元库特征化提取

Liberal AI基于给定PVT条件下的特征库作为训练数据，利用机器学习算法构建特征化模型，预测其余PVT工艺角下的单元库，而无需依赖SPICE仿真。Liberal AI能够以比传统流程快10-100倍的速度产生满足设计精度的新PVT工艺角下的单元库，为设计人员提供了极大的便利。

3 单元库质量验证

• • 工具内部丰富的单元库质量验证功能：可以比较两个单元库的数据、属性和结构一致性，检查不同模型之间（例如CCS和NLDM）的数据精度，进行电压/温度敏感性分析和内差值的精度校验，以及约束时间的检查与更新等。

• • 全生态的“K库+验库”工具链：Liberal结果通过Qualib实现签核级单元库/IP模型质量验证（涵盖语法规则、时序/功耗模型一致性、电学约束完整性等）；利用XTime进行关键时序路径SPICE级时序仿真比对，确保Liberty模型与晶体管级电路行为严格一致；同时提供Liberty API开放接口，支持用户基于Python灵活开发定制化验库脚本。这套“K库+验库”工具链，为Signoff签核提供可追溯的验证依据。

4 高性能并行适配与多元异构加速

• • 高性能并行：采用高效的分布式并行调度技术，最多可支持高达 200,000核并行运算，将海量的仿真任务并行处理，满足K库特有的多任务并行计算与协同的需求。

• • 国产化生态适配：深度兼容鲲鹏处理器生态系统。

• • 异构计算赋能的加速：Liberal不仅支持在CPU上运行，还支持GPU和DCU（深度计算处理器）等异构计算平台，从而进一步大幅提升K库效率，缩短研发周期。

技术创新推动产业发展

Liberal的高精度也得到了实际的客户端验证。某国内知名半导体公司采用Liberal作为K库方案，在14nm工艺K库开发项目中，Liberal的CCS模型精度如下图所示，其最大延迟误差严格控制在0.7%以内，大部分数据更分布在0.3%以内，高精度特性充分满足了客户对时序分析的要求。

先进工艺下Liberal K库之CCS模型精度

实测结果显示，Liberal 单元库特征化提取精度契合业界Signoff签核标准。其提供的高精度数据，为最终芯片设计在时序收敛及可靠性方面筑牢根基，成为强有力的保障支撑。

结语

在先进工艺与AI芯片爆发的双重机遇下， K库已不单是一个必经的技术环节，而是一把直接决定产品上市速度和最终竞争力的钥匙。Liberal作为华大九天的代表工具，正在以“效率+精度+智能”全新范式重塑单元库特征化流程，以精准K库数据筑牢数字设计基石，高效赋能用户团队。我们坚信，在Liberal的助力下，数字集成电路设计行业必将迎来更加辉煌的明天。