ZlibBoost：一个高效且灵活的开源框架，用于标准单元特性分析

《ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems》：ZlibBoost: An Efficient and Flexible Open-Source Framework for Standard Cell Characterization

半导体设计库参数化需求迫切，现有开源工具存在功能局限、效率低下和精度不足等问题。本文提出ZlibBoost开源框架，采用模块化前后端分离架构，支持机器学习模型集成与多仿真器兼容，实验验证其在准确性和效率上显著提升，适用于学术研究及工业实践。

　　

摘要

随着VLSI设计的日益复杂化以及向更小工艺节点的过渡，准确且高效的库特性分析已成为现代设计工作流程中的关键环节。现有的开源工具通常受到功能限制、效率低下和精度不足的制约，无法满足当今的设计挑战。本文分析了当前开源工具的不足之处，并介绍了ZlibBoost这一新型开源框架，该框架旨在提供灵活性和高性能。其模块化设计（前端与后端分离）以及用户友好的界面，使得定制变得轻松自如，同时支持机器学习模型的集成和扩展了模拟器的兼容性。通过引入多种关键特性，显著提升了库特性分析的准确性和效率。实验结果证明了ZlibBoost能够满足学术研究和实际应用的需求，使其成为推动半导体设计进步的强大工具。