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申请/专利权人：杭州芯晓电子科技有限公司
摘要：一种基于梯度下降算法优化电源网络去耦合电容的方法，包括：对全芯片进行动态电压降仿真，确定出现电压降问题的器件或区域；根据出现电压降问题的器件或区域，确定去耦合电容的位置和初始值；将器件工作电压作为约束量、去耦合电容的电容值作为特征量，建立梯度优化的成本函数，并确定成本权重参数的数值；采用梯度下降算法优化所述去耦合电容，得到去耦合电容的数值。本发明通过仿真获取电压降问题区域，在问题区域附近插入去耦合电容，基于梯度下降算法，对去耦合电容的大小进行优化，保持满足电压降要求，同时去耦合电容数值尽可能小，以修复电源网络电压降过大的问题。
主权项：1.一种基于梯度下降算法优化电源网络去耦合电容的方法，其特征在于，包括以下步骤：对全芯片进行动态电压降仿真，确定出现电压降问题的器件或区域；根据出现电压降问题的器件或区域，确定去耦合电容的位置和初始值；将器件工作电压作为约束量、去耦合电容的电容值作为特征量，建立梯度优化的成本函数，并确定成本权重参数的数值；采用梯度下降算法优化所述去耦合电容，得到去耦合电容的数值；所述梯度优化的成本函数表达式为： ，其中，为成本函数，表示成本函数优化的特征量为去耦合电容的电容值，为第个器件的电压降，为最大允许电压降阈值，、为成本权重参数，为第个去耦合电容的电容值；所述采用梯度下降算法优化所述去耦合电容，得到去耦合电容的数值的步骤，进一步包括：设置初始去耦合电容值，初始学习率，器件电流波形，收敛阈值；逐个特征量进行全电路动态电压降仿真；依据仿真结果，获取对应的成本函数值，并计算梯度；判断梯度绝对值，如果小于设定的收敛阈值，则成功退出，否则进行下一步；计算新的学习率，根据新的学习率和梯度更新特征量；进行下一轮迭代计算，得到优化的去耦合电容的数值；所述动态电压降仿真，进一步包括：根据电路网表进行矩阵方程填充，电阻、电容填充在所述矩阵方程等号左侧的系数矩阵中，节点电压填充在所述矩阵方程等号左侧的未知向量中，器件电流波形填充在所述矩阵方程等号右侧的向量中，得到矩阵方程；采用LU分解法求解所述矩阵方程，得到电路中每个节点的电压值。
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