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A verification of One-dimensional degenerate model in Monte-Carlo simulation of SRAM

SRAM蒙特卡罗模拟中一维简并模型的验证

基本信息

批准号：
22K11963
负责人：
牧野博之
金额：
$ 2.08万
依托单位：
Osaka Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

令和4年度は、第一段階としてSRAMの書き込み動作における一次元縮退モデルの妥当性の検証に注力した。一次元縮退モデルが成立する理由として、記憶回路を構成する6個のトランジスタのうちの特定のものが動作不良に対して支配的に効いていることが推測されるため、まず6個のトランジスタのしきい値電圧(Vth)を個別にばらつかせたモンテカルロシミュレーション(MC)を行った。その結果、支配的に効く2つのトランジスタを特定することができたが、いずれの不良率も6個のトランジスタをばらつかせた実際の不良率より小さく、個々のトランジスタのばらつきだけでは説明がつかないことが判明した。この結果に基づいて理論的考察を進め、上記二つのトランジスタのVthの相対的なずれが一定以上になった際に書き込み不良が起きることを突き止め、上記二つのVthの確率分布から、畳み込み積分によって不良率の分布を算出する式を導出した。この式は一次元のガウス分布となっており、一次元縮退モデルが成立することが示されたが、式から算出される不良率は6個のトランジスタをすべてばらつかせた場合の不良率よりも大きく、式の精度が不十分であることが分かった。そこで、さらなる高精度化の検討を行い、この誤差が二つのトランジスタの不良に対する動作限界の違いに起因することを突き止め、動作限界をそろえる一種の正規化を行うことで、新たな不良率の分布式を導出した。この式は、分布が一次元であることを示すとともに、6個のトランジスタをすべてばらつかせた実際の不良率とよく一致することが確かめられ、目標としていた一次元縮退モデルの妥当性が示された。本研究成果は、2022年度電気関係学会関西連合大会において発表した。なお、研究に当たっては回路シミュレータとしてHSPICE(Synopsys社製)を導入することにより、高精度の回路シミュレーションを実施した。

In the fourth year, the first level of SRAM operation was reduced to the first level of SRAM validity. The reason why the memory circuit is established is that the memory circuit is composed of six different types of components, and the specific components of the components are not suitable for the operation of the control components. The memory circuit is composed of six different types of components, and the voltage (Vth) of the components is determined by the memory circuit. The result of the test is that the number of defects in the test is 6. The number of The results are based on the theoretical investigation, the above two records of the relative Vth, the above two records of the Vth accuracy distribution, the above two records of the Vth integration, the calculation of the distribution of the defective rate, and the above two records of the Vth accuracy distribution. This formula is based on the one-dimensional distribution, one-dimensional regression, and one-dimensional regression. The formula calculates the defective rate. The formula calculates the defective rate. The precision of the formula is not very high. A new method of normalizing the error rate is proposed, which is based on the analysis of the error rate and the error rate. The formula is distributed in the first order, and the defect rate of the sixth order is consistent with the target. The results of this research will be presented at the 2022 Kansai Joint Conference of the Institute of Electrical Relations. In addition, the study of high precision loop systems is carried out by introducing high precision loop systems into HSPICE(Synopsys).