随着半导体工艺进入纳米时代,负偏置温度不稳定性等机制对电路造成的影响将不可忽略,在这些失效机理长时间的作用下,电路中的老化情况会随之加剧,当老化超过一定阈值时将导致电路无法正常工作。为了能够对电路老化进行检测,部分业内人士充分利用了机器学习算法能够通过分析现有数据来达到精确判断测试数据类别的优点,并在老化分析时得到了较理想的结果。本文以负偏置温度不稳定性导致的电路老化为研究基础,将开源精简指令集处理器软核作为样本电路,并成功设计由Prime Time功耗仿真和机器学习算法构成的集成电路老化预测平台,完成了精简指令集处理器中的老化预测。本文研究了负偏置温度不稳定性导致失效的基本原理,分析了随着时间增加,该失效机理对于电路延时的影响,进而提出了基于功耗信息进行电路老化分析的研究方案,并结合Spectre工具得到了本设计中所用标准单元15年内的延时信息。为了模拟集成电路正常工作功耗,设计了Prime Time功耗仿真和机器学习算法构成的集成电路老化预测平台,并结合负偏置温度不稳定性导致的延时变化规律,得到了老化后的功耗数据。并利用主成分分析算法完成了功耗数据的降维工作。然后将处理后的数据送入神经网络算法构成的数据分析平台完成了功耗数据的分析和训练工作。在完成两种算法的评估之后最终选择反向传播人工神经网络算法在现场可编程门阵列平台进行硬件实现。本文选择开源精简指令集处理器作为老化试验的样本电路,并完成了基于该处理器软核的数字电路设计全流程工作,得到处理器的数字版图,然后利用Prime Time工具进行了时序检查,并通过后仿真对功能和时序进行了验证,最终利用所搭建的预测平台完成了该电路的老化预测工作。实验结果表明,将输出误差容忍限设为0.5时,反向传播人工神经网络算法与基于粒子群优化的神经网络算法均能达到较理想的分类准确率。基于粒子群优化的神经网络算法运行时间约为反向传播人工神经网络算法的3倍,且所用激活函数较为复杂,故选择反向传播人工神经网络算法在现场可编程门阵列平台中完成模型的搭建。当输入不同的测试数据进行现场可编程门阵列模型测试时,该模型均能得到与仿真同样的输出结果,并成功预测电路老化。