电路仿真是电路设计的关键环节,在集成电路工艺尺寸不断缩小的情况下,纳米级寄生效应增多,对集成电路的性能影响也在增大,大规模集成电路后仿真技术成为业界关注的热点之一。先进工艺下,随着电路设计规模的增大,电路仿真中线性方程组求解所占的时间比例大幅增加,导致电路验证时间越来越长,严重影响集成电路产品的设计时间和交付周期。本文针对高精度大规模集成电路设计验证需求,结合“核高基”国家重大专项课题建设,对电路并行仿真算法和应用技术开展研究,主要工作及贡献包括:1、针对大规模电路带来的矩阵规模急剧增大,导致计算时间和内存增大等问题,提出了一种考虑负载平衡的电路划分方法,解决矩阵并行运算负载不平衡问题,提高并行加速效果。在电路划分过程中,将电路结构及仿真运算量融入到电路超图建模中,将器件结构和计算量作为划分的重要因素,提高划分的质量。2、在电路划分成子模块后,采用底层子模块和顶层耦合电路两层计算的策略,进行仿真计算。针对底层子电路中稀疏矩阵线性方程组求解问题,提出了一种新颖的并行LU分解算法,采用自适应LU分解选择策略,减少分解过程中非零元填入,极大提高了LU分解效率。顶层矩阵求解采用广义极小残余（GMRES）法,提出了一种利用电路的结构特点的GMRES特殊预处理方法,大幅度提高GMRES方法的求解效率和收敛性。3、针对工业界大规模数模混合电路仿真应用需求,结合以上电路划分、并行LU分解及GMRES预处理等技术,领导开发了高精度快速并行的数模混合电路仿真工具ALPS。该工具能够协同仿真互相关联的数字电路与模拟电路,实现数字信号与模拟信号的自动转换与同步,在保持仿真精度的前提下解决大规模电路仿真中的容量和速度问题。ALPS已在国内外多个著名集成电路企业得到应用,实用结果表明ALPS具有比业界同类主流工具更好的性能、更强大的电路规模处理能力。