GenAI 重塑半導體的未來

面對摩爾定律（Moore's Law）趨緩的巨大挑戰，半導體產業迫切需要新的突破點。這本書正是為了解決這個每年耗費產業數百億美元的「效率黑洞」而生。
《AI與機器學習賦能的晶片設計與製程協同優化》旨在為讀者提供一套可實踐的DTCO.ML框架，展示如何運用 Machin Learning（ML）與 Generative AI（GenAI）技術，為晶片製程注入新的加速力。掌握製程變異性並優化晶片能效，徹底擺脫耗時、昂貴的實體試產（Tape-out）試錯循環。
您將學會：透過數據驅動，將良率（Yield）提升從依賴漫長試錯轉變為可預測、可控制的快速回報（Accelerated ROI）；在每一次產品迭代中，實現顯著的能效（Energy Efficiency）飛躍；以及如何為您的團隊贏得數個月的產品上市時間（TTM）競爭優勢。
無論您是渴望提升效率的晶片設計工程師、製程研發專家，或是尋求產業「再加速」策略的管理者，本書都將為您提供經過驗證的AI 賦能策略與執行藍圖。掌握DTCO 的未來，從這裡開始。

陳世豪（Hock Chen）博士

現任DigWise Technology執行長。
陳博士是將機器學習和GenAI應用於半導體製程優化領域的先驅。他曾擔任DipSci Technology執行長，專注於利用機器學習技術，提升晶片製程的監控和生產效率。陳博士的研究核心，在於將GenAI應用於晶片設計、低功耗優化及製程設計協同優化（DTCO）。他於2012年獲得國立清華大學電腦科學博士學位。

推薦序
AI 驅動的半導體晶片設計能效與生產力革命

第一部分： 設計與製程協同優化（Design Technology Co-Optimization, DTCO）

第1 章 DTCO 概述與發展
1.1 為生產力而設計（Design for Productivity）的核心理念
1.2 極致能效設計方法論（Design for Ultimate Efficiency）
1.3 DTCO 的未來發展方向

第2 章 推動DTCO 的關鍵挑戰與策略
2.1 DTCO 實施面臨的主要挑戰
2.2 設計方法創新需求
2.3 生產力優化平台建置

第3 章 晶片能效與生產力優化實踐
3.1 項目啟動前的準備工作
3.2 客製化元件與時序策略（Timing Signoff Strategy）
3.3 製程優化分析技術
3.4 補償機制的設計與實施
3.5 近臨界電壓技術的需求與挑戰

第二部分：DTCO.ML ™：機器學習驅動的半導體流程優化

第4 章 機器學習與DTCO 的融合（DTCO.ML ™）
4.1 虛擬晶圓數據建模（Virtual Silicon）
4.2 迴歸模型的構建與推論
4.3 數據追蹤與產能優化的應用

第5 章 元件庫特徵萃取與分析系統（Library Metric Extraction, libMetric ™）
5.1 元件時序與功耗建模
5.2 標準元件特徵萃取（Cell Feature Extraction）
5.3 RO Simulation
5.4 標準元件庫批量PPA 基準評估

第6 章 晶片內感測器設計與整合（GRO Compiler）
6.1 目標導向的RO 設計
6.2 SPICE-Silicon 相關性分析
6.3 製程追蹤與調整
6.4 晶片內局域電壓分析
6.4.1 晶片內局域電壓分布監測
6.4.2 補償策略制定
6.4.3 動態時序餘量警示與布局
6.5 GRO 自動化工具與驗證流程

第7 章 數據分析與機器學習平台（Copernic ™）
7.1 數據標準化與可視化實踐
7.2 多維資料的跨域映射
7.3 設計流程整合策略
7.3.1 WAT-aware Timing Re-K
7.3.2 WAT-CP 映射與相關性分析
7.3.3 OCV Analysis
7.4 晶片內變異性（OCV）分析與設計餘量優化
7.5 後矽製程分析與優化（Post-Silicon Analysis and Optimization）

第8 章 晶片性能評等策略與優化（Binning-PG ™）
8.1 晶片評等與分箱策略對生產力的影響
8.2 晶片體質的分析與挑戰
8.3 分箱策略生成（Binning Policy Generation, Binning-PG ™）
8.4 策略生成自動化與優化
8.5 晶片內自分級應用（On-chip Self-binning）

第三部分：DTCO.GenAI ™：生成式AI 驅動的晶片設計創新

第9 章 生成式AI 與DTCO 融合（DTCO.GenAI ™）
9.1 傳統建模方法的局限性分析
9.2 按圖索驥：Multivariate Normal Distribution
9.3 虛擬晶片數據在DTCO 中的實際應用（DTCO.VS）

第10 章 DTCO.VS 虛擬晶圓數據生成技術（Virtual Silicon）
10.1 資料集準備
10.2 基於生成對抗網路的虛擬晶片數據（GAN-based Virtual Silicon, GAN-VS）
10.2.1 GAN 模型
10.2.2 GAN 模型性能評估
10.3 基於擴散模型的虛擬晶片數據（Diffusion Model-based Virtual Silicon, DM-VS）
10.3.1 去噪擴散概率模型（Denoising Diffusion Probabilitic Model）
10.3.2 Diffusion 模型性能評估

第11 章 Generative AI 驅動的晶片能效優化與建模
11.1 WAT 超分辨率（WAT Super Resolution, WATSR）
11.2 高效矽製程偏移建模（High-Efficiency SPICESilicon Bias Modeling, He-SSBM）
11.2.1 One-shot SPICE-Silicon N/P Correlation的設計原理
11.2.2 設計與防守策略優化
11.3 高效蒙地卡羅仿真近似（High-Fidelity Generative Monte Approximation, HΣ-GMA）
11.3.1 傳統Monte Carlo 方法的限制
11.3.2 生成式神經網路的創新應用

第12 章 結論與展望
12.1 機器學習與AI 賦能DTCO：革新晶片設計與製程優化（DTCO.ML ™）
12.2 生成式AI 驅動優化的未來趨勢（DTCO. GenAI ™）
12.3 創新EDA 開發與未來展望

附　錄
開源資源表列
參考文獻表列
專業術語表