Les mécanismes de fuite dans les nœuds avancés des semi-conducteurs sont de plus en plus régis par une variabilité structurelle localisée, y compris la rugosité des bords de ligne (LER), les fluctuations géométriques stochastiques, les états d'interface et les concentrations de champ localisées. À mesure que les dimensions se rapprochent des limites physiques, ces perturbations induisent des distributions de fuite sensibles aux queues qui sont difficiles à capturer à l'aide d'abstractions électrostatiques de barrière de moyenne conventionnelles. Ce travail introduit un cadre d'abstraction statistique structurelle basé sur le concept de configurations de conduction réalisables à faible coût. Au lieu de résoudre explicitement l'intégralité du spectre des chemins de transport microscopiques, le cadre proposé agrége statistiquement le comportement de conduction spatial localisé en un descripteur de multiplicité compact désigné par Nₑff. Un flux de travail de post-traitement algorithmique est également établi pour démontrer comment les configurations de conduction localisées peuvent être isolées des distributions spatiales dérivées de TCAD à l'aide de méthodes de clustering basées sur la densité. Le cadre est destiné à fonctionner comme une couche d'abstraction légère positionnée entre la physique détaillée du transport et les flux de travail d'ingénierie de niveau supérieur, y compris l'analyse consciente de la variabilité, la caractérisation des queues de fuite, le dépistage des rendements et l'optimisation co-technologique de conception (DTCO). L'argument central de ce travail est modeste mais pratique : la variabilité de fuite des nœuds avancés nécessite de plus en plus une couche d'abstraction statistique structurelle intermédiaire capable de compresser des champs physiques distribués de haute dimension en métriques d'ingénierie gérables sur le plan computationnel.
Mei Guo (Sun,) a étudié cette question.
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