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龙图腾网获悉珠海凌烟阁芯片科技有限公司申请的专利制程对IR压降分布的影响预估方法、系统、终端及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118551724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410615001.0，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权制程对IR压降分布的影响预估方法、系统、终端及介质是由李宏俊;刘咸铭;吴伟;鄂松昙设计研发完成，并于2024-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本制程对IR压降分布的影响预估方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明提供的制程对IR压降分布的影响预估方法、系统、终端及介质，具体涉及芯片设计技术领域，方案包括：获取在目标制程下生产的待估IR压降分布图；利用训练好的目标深度学习模型对待估IR压降分布图进行预估，获得优化后的IR压降分布图，且利用预流片后得到的目标制程对应的真实IR压降分布图及预设的电路特性指标阈值对目标深度学习模型进行训练。该方案利用目标制程对应的真实IR压降分布图训练目标深度学习模型，既能提高训练效率，又使得训练好的目标深度学习模型能够精准且高效地预测集成电路的IR压降分布，对优化IR压降分布图，指导电路设计、优化或故障诊断，提高集成电路的成品率具有重要的生产应用价值。

本发明授权制程对IR压降分布的影响预估方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.制程对IR压降分布的影响预估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取在目标制程下生产的待估IR压降分布图，其中待估IR压降分布图是初次流片生成的同批次的部分或所有晶圆上的裸片的IR压降分布图，或是已生产出的集成电路的局部或者整体的IR压降分布图，或是其他待检测的集成电路的模块或整体的IR压降分布图； 利用训练好的目标深度学习模型对所述待估IR压降分布图进行预估，获得优化后的IR压降分布图，所述训练好的目标深度学习模型是利用预流片后得到的所述目标制程对应的真实IR压降分布图及预设的所述目标制程对应的电路特性指标阈值对目标深度学习模型进行训练得到，所述电路特性指标阈值是根据目标制程对应的集成电路工艺设计标准设置的； 所述目标深度学习模型的训练过程包括： 获取预流片得到的目标制程对应的集成电路制造工艺和设计规则下生产出的批量的半导体集成电路制作所用的硅晶片中的所有裸晶真实IR压降分布图，利用相同批次生产的集成电路中所有晶圆的真实IR压降分布图作为训练集训练所述目标深度学习模型，获得更新后的目标深度学习模型； 利用所述更新后的目标深度学习模型生成更新后的IR压降分布图，并测量所述更新后的IR压降分布图的电路特性指标值； 将所述电路特性指标值和预设的电路特性指标阈值进行对比，并根据对比结果迭代优化所述更新后的目标深度学习模型，获得训练好的目标深度学习模型； 所述电路特性指标值包括集成电路中与IR压降分布相关的性能指标，包括集成电路中电源和地网络上电压变化情况，和或集成电路中电流和电阻的大小的变化情况； 在所述获得优化后的IR压降分布图之后，还包括： 根据所述优化后的IR压降分布图，确定所述待估IR压降分布图所对应的各个传感器在集成电路内的摆放点。

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