Key points are not available for this paper at this time.
Le modèle MOSFET prédictif est essentiel pour la recherche précoce en conception de circuits. Pour prédire avec précision les caractéristiques des CMOS à l'échelle nanométrique, il est nécessaire d'inclure des effets physiques émergents, tels que les variations de processus et les corrélations physiques entre les paramètres du modèle. De plus, les prédictions entre les générations de technologies doivent être fluides pour permettre des extrapolations continues. Dans ce travail, une nouvelle génération de modèle technologique prédictif (PTM) est développée pour atteindre ces objectifs. Basé sur des modèles physiques et des données de silicium en phase précoce, le PTM de CMOS en masse pour les nœuds technologiques de 130 nm à 32 nm est généré avec succès. En ajustant dix paramètres, le PTM peut être facilement personnalisé pour couvrir une large gamme d'incertitudes de processus. L'exactitude des prédictions du PTM est vérifiée de manière exhaustive : pour le NMOS, l'erreur de I on est de 2 % et pour le PMOS, elle est de 5 %. De plus, le nouveau PTM saisit correctement les sensibilités au processus dans le régime nanométrique. Une page web a été créée pour la publication du PTM (http://www.eas.asu.edu/~ptm).
Zhao et al. (Thu,) ont étudié cette question.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: