🔍 同一个网表，三个工具三个答案——signoff 到底该信谁？

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📌 一个真实的困惑
同一份网表、同一套库、同一条约束，STA 工具 A 说时序过了，工具 B 说差 12ps，工具 C 直接报 40 个违例。三个 signoff 三个答案，最后签字只能靠"经验"——这不是玄学，是 correlation 没做。
🧩 差值从哪来
▍延迟模型不同：CCS 与 NLDM 在低电压、小尺寸单元上能差 5%~10%
▍RC 提取档位不同：同一版图，2.5D 与 3D field solver 根本不是一个量级
▍OCV / AOCV / POCV 的 derate 口径不同：拿 A 的悲观度去套 B 的模型，误差会叠加
▍IR-drop 是否反标：漏了这一项，签核永远偏乐观
🔧 让三个答案收敛成一个
✓ 先定基准：选一家做 golden，其余全部对齐它，别互相平均
✓ 冻结变量：同一份 SPEF、同一份 liberty、同一份 SDC，只换引擎
✓ 抓 20~30 条最差路径逐条比对，看差值集中在哪类 cell、哪段 net
✓ 把差值写成 derate 表回灌，让"工具差异"变成能签核的余量
💡 一句话
signoff 的可靠性不取决于工具多贵，而取决于你有没有把"差异"量化成数字。
你们的 signoff，是信一家还是并三家？评论区聊聊 👇