静态时序分析(Static Timing Analysis,STA)是大规模集成电路设计中非常重要的一环,它能验证设计在时序上的正确性,并决定芯片是否能在要求的频率下正常工作。由于片上偏差的存在,芯片中器件的制造情况和实际的工作环境相对于仿真时序库有所偏离,对芯片的静态时序分析造成了较大的影响。所以,如何基于芯片的具体情况,研究快速精确的时序分析方法,对芯片的后端设计至关重要。本文基于16nm工艺下图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)后端物理设计中的静态时序分析需求,使用EDA工具Innovus和PrimeTime,考虑片上偏差对静态时序分析的影响,研究工程上不同时序分析方法在GPU芯片中的实现方式,并对比时序分析结果,最终实现了GPU后端设计中高精度、高收敛速度的静态时序分析。本文首先在GPU中采用芯片变化相关的静态时序分析方法,相比传统最好最差方法实现了GPU芯片中片上偏差影响的计算。然后,为了优化芯片变化相关方法的时序收敛速度,研究并应用了高阶片上偏差分析方法。最后,为了进一步提高静态时序分析的精确度和速度,对16nm工艺下新提出的统计学片上偏差分析方法进行了研究,并结合GPU芯片的具体情况,提出了基于统计学片上偏差方法的时序分析流程,实现了其在GPU后端设计中的应用,得到了最优的结果。不同分析方法的时序结果对比表明,芯片变化相关方法相比最好最差方法的时序违例总和变差61.4%,时序优化时间增加约1.2倍,说明芯片变化相关方法考虑了片上偏差,同时也使得GPU芯片的时序收敛速度变慢。高阶片上偏差方法相比芯片变化相关方法的时序违例总和约优化了30.4%,更有利于GPU芯片的收敛,但同时牺牲了约87.9%的静态时序分析时间,使得GPU芯片整体的设计周期加长。基于统计学片上偏差方法的时序分析相比高阶片上偏差方法所得最差时序违例优化约29.1%、时序违例总和优化约46.7%、后端设计中总时序优化时间减少约54.9%,表明统计学片上偏差分析方法提高了GPU的时序收敛速度,同时异常时序结果以及PrimeTime的校准分析结果表明统计学片上偏差方法精度更高,验证了本文最终基于统计学片上偏差方法实现了16nm工艺GPU芯片中最优的静态时序分析。