参数化建模提升测试芯片效率：自适应调整的克隆多峰优化策略

本文主要探讨了"种群自适应调整的克隆多峰函数优化"在超大规模集成电路（VLSI）测试芯片设计中的应用，特别是在优化生成测试芯片效率方面的重要作用。研究背景指出，测试芯片作为检测和评估工艺性能的基础单元，其设计在工艺开发过程中占据核心地位，因为这直接影响到产品的成功率。按照ITRS的报告，工艺从研发到产品化需要长期的时间，而测试芯片设计需不断迭代，传统的人工版图设计方法，如通过SKILL或Tcl脚本手工创建参数化PCells，存在耗时且人力需求大的问题。 为了克服这些挑战，论文提出了一种创新的方法，即通过参数化建模和版图编辑器作图来批量设计测试结构。这种方法将测试结构的关键尺寸、线宽、线间距、图层配置等参数化，将其转化为可自动处理的输入，显著提高了设计效率。这种参数化建模技术分为两步：首先，根据实验设计的需求定义参数，然后利用版图编辑器生成具有可变特性的测试结构。 作者开发了一套针对工艺开发包的测试芯片，并通过实际实验验证了这种新型设计方法的有效性和高效性。相比于传统的手动设计，这种方法缩短了设计周期，降低了设计难度，对于大规模集成电路工艺中的测试结构生成具有显著优势，有助于工艺的稳定性和成品率提升。 这篇论文的研究成果不仅提升了测试芯片设计的自动化水平，还为集成电路制造行业的工艺开发提供了更为高效和精确的解决方案，对于推动行业进步和技术发展具有重要意义。