基于机器学习的SRAM位单元的优化设计方法、装置、介质及终端

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本申请提供基于机器学习的SRAM位单元的优化设计方法、装置、终端及介质，通过采集SRAM位单元真实参数，并对SRAM位单元中的多种参数进行排列组合并进行仿真的方法获得性能参数。基于SRAM位单元的真实参数和性能参数构建尺寸预测模型，以实现对SRAM位单元尺寸的预测。通过自动化流程降低了人为调参过程出现误差的可能性，并且提高了设计的可靠性和一致性，为SRAM位单元设计提供了高效、准确的设计工具，从而大幅降低了设计的时间成本、人力成本和经济成本，加速了SRAM位单元的开发过程，同时提高了SRAM位单元设计的灵活性。