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随着市场上移动设备的增加,移动芯片的功耗问题越来越受到重视,高功耗对系统的影响十分严重。系统的性能包含了系统的续航能力和运行速度。由于移动设备携带的电池容量是有限的,并且移动设备不能像桌面设备那样可以随时接通电源充电,所以高功耗就意味着短续航。芯片长期发热会对芯片的可靠性造成影响,长时间大负荷工作,会导致芯片发烫甚至烧毁。另外大功耗会导致严重的电压降,致使工作频率下降,影响系统性能。为了保证芯片的性能,前端设计者在在设计时发现芯片的功耗问题越早越好。RTL级功耗估计已经在工业界大量使用,但是RTL级功耗估计结果与门级功耗结果差距普遍在50%以上。为了在RTL阶段就能快速得到一个相对准确的功耗估计值,本论文使用RTL级功耗估计工具PowerArtist,分别从器件设计角度、电路角度和电源管理角度提出了提升功耗估计精准度的方法。从器件设计角度,提出了设置多阈值电压单元类型和设置工艺库的方法提高功耗估计精准度;从电路角度,提出在90nm以下使用PACE模型来提高功耗估计精确度的方法;从电源管理角度提出了在功耗估计过程中加入UPF的方法。另外,由于时钟树上的功耗占总功耗比重较大,本论文提出了专门针对提高时钟树上功耗估计精准度的方法,即在时钟树上不同位置指定插入不同buffer类型和数量的方法。以业界公认的Power Singoff工具PrimeTimePX得到的门级功耗估计值为标准,对比RTL级功耗估计值来修正各种级别的参数设置,提升RTL级功耗估计精确度。量化了RTL级功耗估计与门级功耗估计之间的差距。本论文基于英特尔14nm制程下移动基带芯片,提出了六种提高RTL级功耗估计精度的方法,这六种方法使RTL级功耗估计与门级功耗估计之间的总体差距从50%左右降到了15%左右。从器件角度,指定多种阈值电压单元使静态功耗估计精确度提高了15%;从电路角度,使用PACE模型信息可以使功耗精准度提高到2.6%;从电源管理角度,在功耗估计流程中加入UPF可以使总功耗的精确度提高到3.8%;指定时钟树上缓冲器可以把功耗精确度提高到2.5%到15%。本文的项目来源是英特尔14nm制程4G移动基带芯片,应用上述方法,使得RTL阶段的的功耗结果与PTPX的结果差距控制在在15%以内。这些方法和结论已经大规模运用到当前的项目中。