TSMC 180nm PDK 模拟电路设计自动化工具集（gm/ID 查找表生成 + GUI 器件尺寸规划）。
本项目基于 gmIdNeoKit，对 TSMC 180nm 工艺库的 1.8V 和 5V MOS 器件（nch / pch / nch_5v / pch_5v）进行 Spectre （Cadence IC617）扫描仿真、数据提取，生成 gm/ID 查找表，并通过 PyQt5 GUI 完成器件尺寸的交互式规划。
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├── GUI/ # PyQt5 GUI 应用（基于查找表的 MOS 尺寸规划与优化）
│ ├── gmIdSizingGuiVp1.py # GUI 主程序
│ ├── gmIdSizingGuiVp1.ui # Qt Designer UI 源文件
│ ├── LupMos.py # MOS 器件数据解析与插值
│ ├── const.py # 常量定义
│ ├── runGmIdSizing.py # GUI 启动入口
│ ├── png2ico.py # png → ico 图标转换脚本
│ ├── gmId.ico / gmId.png # 应用图标
│ ├── gmIdSizing.desktop # Linux 桌面入口
│ ├── setup.iss # Inno Setup 打包脚本
│ ├── BUILD.md # 构建命令说明
│ └── README.org # GUI 原始说明文档
├── lookup_funs/ # Python 查找表查询 API 与使用文档
│ ├── lookup_table.py # 核心模块（LookupTable / lookup / lookupVGS / loadmat）
│ ├── ekv_extract.py # EKV 参数提取
│ ├── xtract_demo.py # EKV 提取示例
│ ├── plot_demo.py # gm/ID 绘图示例
│ └── LOOKUP_README.md # API 使用指南
├── pipeline.sh # 1.8V 器件逐 L 流水线（仿真 → 提取 → 清理）
├── pipeline_5v.sh # 5V 器件逐 L 流水线（仿真 → 提取 → 清理）
├── config_tsmc18.py # 1.8V 器件扫描参数配置
├── config_tsmc18_5v.py # 5V 器件扫描参数配置
├── run_sim.py # 1.8V 器件 Spectre 并行仿真
├── run_sim_5v.py # 5V 器件 Spectre 并行仿真
├── extract_new.py # 统一数据提取脚本（1.8V + 5V），生成 .mat 查找表
├── psf_reader.py # PSF 格式仿真结果读取器
└── gmId_tsmc18_Demo.png # 工具截图
| 组件 | 环境要求 |
|---|---|
| Spectre 扫描仿真 | VMware 虚拟机 + CentOS 6.5 + Cadence Virtuoso IC 6.1.7 |
| 数据提取 & .mat 生成 | Python 3.6.8（CentOS 6.5 上从源码编译安装）或 Windows 本地 Python |
| GUI 应用 | 预构建安装包开箱即用（推荐）；或 Python 3.x + PyQt5, pyqtgraph, h5py, scipy, numpy |
| 查找表 API | Python 3.x + numpy, scipy, h5py |
| Pipeline（推荐） | Bash + Python + tmpfs（RAM disk），需要 root 权限挂载 |
注意：CentOS 6.5 过于老旧，Python 3.6.8 需从源码编译。更高版本的 Python 理论上也可工作，但未完整测试。
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 虚拟机内存 | ≥ 20 GB（推荐 24 GB） |
| 宿主机内存 | 建议 ≥ 32 GB |
| 持久化磁盘 | ≥ 150 GB（.mat 文件总计约 135 GB） |
| Pipeline tmpfs | 1.8V: 13 GB / 5V: 16 GB（需从可用内存中分配） |
使用 pipeline.sh 和 pipeline_5v.sh，逐 L 增量处理——每级栅长 L 独立走完 仿真→提取→清理 流程，5 个工艺角并行。原始仿真数据放在 RAM disk 上，提取完即删除，不占用持久化磁盘。
# 在虚拟机中执行（需要 root 权限以挂载 tmpfs）
sudo bash pipeline.sh
sudo bash pipeline_5v.sh编辑脚本顶部的
MATDIR变量可修改 .mat 输出目录，RAMDIR变量指定 RAM disk 挂载点。
也可手动分步执行。extract_new.py 支持 --srcdir（原始仿真数据目录）和 --outdir（.mat 输出目录）分离，适配 RAM disk 场景。
# 1.8V 器件（指定 corner 和输出目录）
python run_sim.py tt --fine --outdir /path/to/raw
# 5V 器件
python run_sim_5v.py tt --fine --outdir /path/to/raw# 提取 .mat 查找表（可在 Windows 本机执行）
python extract_new.py --voltage 18 --fine --srcdir /path/to/raw --outdir /path/to/mat --workers 5
python extract_new.py --voltage 5v --fine --srcdir /path/to/raw --outdir /path/to/mat --workers 5from lookup_funs.lookup_table import loadmat, lookup, lookupVGS
nch = loadmat("D:\\tsmc18_lookup\\tsmc18-nch-tt.mat")
gm_id = lookup(nch, 'GM_ID', 'VGS', 0.6, 'VDS', 0.9, 'L', 0.35)
VGS = lookupVGS(nch, 'GM_ID', 15, 'L', 0.35)详细 API 文档见 lookup_funs/LOOKUP_README.md。
cd GUI
pip install PyQt5 pyqtgraph h5py scipy numpy
python runGmIdSizing.py| 文件 | 大小 |
|---|---|
| 1.8V 器件单 .mat 文件（nch 或 pch, fine） | ~4.44 GB / 个 |
| 1.8V 器件全部 .mat（5 corner × 2 type） | ~44.4 GB |
| 5V 器件单 .mat 文件（nch 或 pch, fine） | ~9 GB / 个 |
| 5V 器件全部 .mat（5 corner × 2 type） | ~89.8 GB |
| 总计持久化磁盘需求 | ≥ 150 GB（含临时文件余量） |
| Pipeline tmpfs（1.8V） | 13 GB（RAM disk，随 L 清理不累积） |
| Pipeline tmpfs（5V） | 16 GB（RAM disk，随 L 清理不累积） |
Pipeline 模式下原始仿真数据完全存放在 RAM disk（tmpfs）上，每个 L 提取完成后立刻删除，因此不占用持久化磁盘空间。.mat 文件大小的大幅增长源于精细 L 网格（1.8V: 12→51 点, 5V: 12→55/57 点）和更丰富的保存信号（22 个 OP 参数）。
| 流程 | 仿真时间 |
|---|---|
| 1.8V 器件完整扫描（51 L × 17 VSB × 5 corner） | ~5.5 小时 |
| 5V 器件完整扫描（57 L × 21 VSB × 5 corner） | ~11.5 小时 |
IO 瓶颈：使用 VMware 共享文件夹（hgfs）作为输出目录会显著降低 IO 速度（耗时3x~10x），建议使用虚拟机内部磁盘或 tmpfs 作为原始数据暂存目录，仅在最终 .mat 文件完成后复制到 Windows。
RAM disk 模式：
pipeline.sh通过 tmpfs 将原始仿真数据放在内存中，每 L 提取完即删除，大幅减少磁盘 IO。需确保虚拟机内存 ≥ 20 GB（建议 24 GB），宿主机可用内存 ≥ 32 GB。
直接下载 gmIdSizing_Setup.exe 安装包运行即可，无需安装 Python 解释器及依赖库，开箱即用。
也可使用 Python 脚本启动：
pip install PyQt5 pyqtgraph h5py scipy numpy后执行python runGmIdSizing.py，建议有二次开发需求的用户使用。
优先使用预构建的 .deb 包。若你的发行版或架构不支持 .deb（如 Fedora、Arch、ARM 等），可直接通过 Python 脚本启动：
pip install PyQt5 pyqtgraph h5py scipy numpy
python runGmIdSizing.py详见 GUI/README.org，概要如下：
- 加载数据：点击
Sel选择 .mat 文件所在目录 → 选择文件 →Set设定 - 设置栅长：选择
Ldes（期望栅长）、Lref（参考栅长）、Lchk（检查栅长） - 绘图：点击
Plot查看 Vstar / Id / Vgs / GmId 关系曲线 - 器件尺寸规划：支持 Syn（偏置计算）、Cal（参数核算）、Opt（跨 L 优化）三种模式
- gmIdNeoKit — fengqzHD 前辈创建的 GUI 应用（进行了些许 bug 修复与界面调整）
- Paul G.A. Jespers & Boris Murmann — gm/ID 方法学及 gm/ID Starter Kit
欢迎模拟电路设计相关探讨、问题反馈或功能建议。
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|---|---|
| 邮箱 | zz6zz666@qq.com |
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