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Erschienen in:
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2016 | Supplement | Buchkapitel

Yield Optimization in Electronic Circuits Design

verfasst von : Angelo Ciccazzo, Gianni Di Pillo, Vittorio Latorre

Erschienen in: Progress in Industrial Mathematics at ECMI 2014

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this work we propose an approach that combines a Support Vector learning Machine with a Derivative-Free black box optimization algorithm in order to maximize the yield in the production of electronic circuits. This approach is tested on a circuit provided by ST-Microelectronics, to be employed in consumer electronics. The results of the approach are compared with the results of WiCkeD, a commercial software largely used for integrated circuits analysis.

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Fußnoten
1
MunEDA inc, WiCkeD, a Tool Suite for Nominal and Statistical Custom IC Design.
 
Literatur
1.
Boolchandani, D., Garg, L., Khandelwal, S., Sahula, V.: Variability aware yield optimal sizing of analog circuits using SVM-genetic approach. In: 2010 XIth International Workshop on Symbolic and Numerical Methods, Modeling and Applications to Circuit Design (SM2ACD), pp. 1–6 (2010)
2.
3.
Ciccazzo, A., Di Pillo, G., Latorre, V.: Support vector machines for surrogate modeling of electronic circuits. Neural Comput. Appl. 24, 69–76 (2014)CrossRef
4.
Ilumoka, A.A.: A modular neural network approach to microelectronic circuit yield optimization. Microelectron. Reliab. 38, 571–580 (1998)CrossRef
5.
Jing, M., Hao, Y., Zhang, J.F., Ma, P.J.: Efficient parametric yield optimization of VLSI circuit by uniform design sampling method. Microelectron. Reliab. 45, 155–162 (2005)CrossRef
6.
Liuzzi, G., Lucidi, S., Rinaldi, F.: Derivative-free methods for bound constrained mixed-integer optimization. Comput. Optim. Appl. 53, 505–526 (2012)MathSciNetCrossRefMATH
7.
Metadaten
Titel
Yield Optimization in Electronic Circuits Design
verfasst von
Angelo Ciccazzo
Gianni Di Pillo
Vittorio Latorre
Copyright-Jahr
2016
Buch
Progress in Industrial Mathematics at ECMI 2014

Print ISBN: 978-3-319-23412-0

Electronic ISBN: 978-3-319-23413-7

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-23413-7_60