AI與機器學習賦能的晶片設計與製程協同優化 (1版)

GenAI 重塑半導體的未來 面對摩爾定律（Moore's Law）趨緩的巨大挑戰，半導體產業迫切需要新的突破點。這本書正是為了解決這個每年耗費產業數百億美元的「效率黑洞」而生。 《AI與機器學習賦能的晶片設計與製程協同優化》旨在為讀者提供一套可實踐的DTCO.ML框架，展示如何運用 Machin Learning（ML）與 Generative AI（GenAI）技術，為晶片製程注入新的加速力。掌握製程變異性並優化晶片能效，徹底擺脫耗時、昂貴的實體試產（Tape-out）試錯循環。 您將學會：透過數據驅動，將良率（Yield）提升從依賴漫長試錯轉變為可預測、可控制的快速回報（Accelerated ROI）；在每一次產品迭代中，實現顯著的能效（Energy Efficiency）飛躍；以及如何為您的團隊贏得數個月的產品上市時間（TTM）競爭優勢。 無論您是渴望提升效率的晶片設計工程師、製程研發專家，或是尋求產業「再加速」策略的管理者，本書都將為您提供經過驗證的AI 賦能策略與執行藍圖。掌握DTCO 的未來，從這裡開始。

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