半导体参数提取挑战 - 半导体器件模型日益复杂，传统优化算法易陷入局部最优解，导致提取结果不理想 [1] - 现代半导体模型参数高度耦合，传统方法需拆解为多个子步骤，耗时数天至数周 [1] - 典型模型含上百个非线性参数，不同工作条件下表现差异大，调整工作量极大 [6] 传统方法的局限性 - 梯度优化算法（如Newton-Raphson、LM）依赖初始值，易受局部最优解限制 [7][9] - 非凸优化空间中，传统算法因噪声敏感性和梯度不明确导致收敛困难 [9][12] - 工程师需人工分模块处理并反复试验，过程低效且无法验证全局最优性 [11] ML Optimizer技术突破 - 采用不依赖梯度的机器学习方法，对非凸空间更具鲁棒性，能逼近全局最小值 [12] - 可同时优化40+参数和多个目标曲线，试验次数减少至300-6000次 [13][16][17] - 内置cost function增强收敛性，支持log scale优化（如1e-13至1e-3量级数据） [18] 实际应用效能 - 二极管模型：300次试验实现三参数拟合，克服传统梯度优化初始值依赖问题 [16] - GaN HEMT模型：27个参数在6000次试验内完成拟合，耗时仅几分钟 [17] - BSIM4 Re-centering：一步完成多目标拟合，提升制程规格变化的响应速度 [19] - DC/CV同步提取：合并传统分步流程，1000次试验实现id-vg等曲线全局优化 [20] 行业价值 - 建模时间从数天缩短至数小时，显著提升EDA仿真效率 [29] - 支持BSIM4、ASM-HEMT等复杂模型，实现参数提取全自动化 [13][18][29] - 已集成至IC-CAP 2025软件，推动半导体设计流程革新 [23]