半导体行业的快速演进推动了器件结构的不断升级,尤其在新材料和先进架构的引入下,模拟和设计电路所依赖的紧凑型模型变得更加复杂和精细。现代半导体器件,如氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMT)和先进CMOS晶体管,其模型通常包含数百个相互关联的参数。这些参数间复杂的非线性关系使得传统基于梯度的优化算法难以高效完成全局参数提取,导致建模过程耗时长且易陷入局部最优,严重影响设计周期与产品性能的验证。传统方法如牛顿-拉弗森或者Levenberg-Marquardt优化算法对初始参数的依赖性强,且在面对高度非线性和相关性强的多参数空间时表现不佳,模型调优工作需要工程师耗费大量时间进行反复迭代、小幅调整,且结果往往难以保证达到全局最优。这种低效且繁琐的流程,制约了新器件的快速推向市场和设计创新。为解决上述难题,机器学习技术尤其是基于衍生自由(derivative-free)的优化方法应运而生。
机器学习优化器通过自适应学习策略,能够在高维参数空间内智能导航,避免陷入局部极小值,并通过自动调整搜索步长和平衡探索与利用,极大提升了全局优化的能力。Keysight开发的机器学习优化器(ML Optimizer)正是这一趋势的代表产品,专注于紧凑型设备模型的参数提取,支持一次性处理超过四十个参数的复杂模型。该工具结合了遗传算法的局部优势及机器学习的全局学习能力,具备强大的噪声鲁棒性和非凸问题适应性,显著降低了对初始猜测的依赖,从而缩短了建模时间并减少设计人员的手动介入。机器学习优化器不仅能够实现更准确、更全局的模型拟合,也因其自动化流程显著减少了人为错误,提升了模型开发的稳定性和可重复性。在实际应用中,ML Optimizer已经在多种器件模型上取得突破性成果。例如,在GaN HEMT器件的DC模块优化中,面对尺寸为4×50微米的复杂设计,仅需不到六千次试验即实现ID误差小于0.00125的优异拟合效果。
对MOSFET的BSIM4模型实施重心调整及DC与CV曲线的联合拟合,实现了多个仿真曲线和参数的单步全局优化,极大地减少了迭代次数并提升拟合精度。更前沿的应用案例将在即将推出的Device Modeling MBP 2026版本中体现,采用四步序列化自动提取流程,覆盖大尺寸、长度阵列、宽度阵列及小尺寸器件,能够稳健地在多样行为和宽广尺寸范围内实现高质量拟合。随着紧凑型模型参数数量的激增以及器件性能对建模准确性的严格要求,传统基于梯度的局部优化已难以满足需求。机器学习的引入不仅带来了优化算法策略的深刻变革,更促进了自动化建模流程的快速发展。机器学习优化器的集成大幅度简化了传统繁琐的手工调参过程,缩短了产品从设计到验证的周期,并推动了半导体工艺和设计方法的创新。展望未来,随着人工智能技术的不断进步和算力的提升,基于机器学习的紧凑型模型优化必将成为行业标配。
融合更多领域知识的多任务学习和元学习方法将进一步提升优化效率和模型泛化能力。再结合云计算和分布式计算资源,自动化建模流程的规模化和智能化将更加彻底,使设计团队能够应对更加多样和复杂的器件结构,满足6G通信、汽车电子、物联网及量子计算等前沿领域对半导体器件的严苛要求。总之,机器学习赋能的紧凑型模型优化正在引领器件建模迈向一个全新的智能时代。它不仅解决了传统优化算法面临的瓶颈,还为半导体技术创新提供了强大助力。借助智能优化算法的强大能力,设计师能够更快、更准确地建立高质量模型,提升产品性能和可靠性,加速半导体行业的创新步伐,助力科技走向更加智能和高效的未来。 。
