摘要：提出了基于神经网络的逻辑门退化延迟模型。根据逻辑门延迟数据特征,采用神经网络BP算法,对仿真样本数据进行训练,获得7种基本逻辑门延迟退化计算方法以及网络模型参数。基于45nm CMOS工艺进行验证,模型计算值与Spice仿真数据的误差不超过5%。在此基础上,提出NBTI效应下的电路路径延迟退化计算流程,并编写计算程序,对基本逻辑门构成的任意组合逻辑电路(ISCAS85)进行NBTI退化分析,获得路径时序的NBTI退化量。采用该模型,可在电路设计阶段预测电路时序,为高性能、高可靠性数字集成电路的设计提供重要依据。

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