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微細ＭＯＳトランジスタにおけるＲＴＮ起因の特性ばらつきに関する研究

精细MOS晶体管中RTN引起的特性变化研究

基本信息

批准号：
13J04647
负责人：
粟野皓光
金额：
$ 2.18万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2013
资助国家：
日本
起止时间：
2013-04-01 至 2016-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

半導体製造プロセスの微細化にともない，集積回路の長期信頼性低下が問題視されている．本年度は，信頼性を考慮した回路設計を支援するべく，計算機による設計支援を可能とする要素技術を開発した．研究目的：トランジスタのスイッチング速度を経年劣化させるNegative bias temperature instability（NBTI）が集積回路の特性劣化を引き起こす要因として問題視されている．本年度の研究目的はフリップ・フロップ（FF）の故障確率が経時変化する様子をシミュレーションにより予測することである．昨年度は，static random access memory（SRAM）を対象としていた．今年度は，より複雑な回路においても，故障確率の経年変化が解析出来るよう，新たな手法を開発する．研究方法：建造物の信頼性評価のために開発されたSubset Simulation（SubSim）を拡張した，SubSim-ARの適用を検討する．説明のため，不良事象をF，建造物の設計パラメータをφで表す．設計変更が不良確率に与える影響を知るためには，色々なφに対してP(F|φ)を評価する必要があり，非効率的である．そこで，SubSim-ARが開発され，P(F|φ)のモンテカルロ近似を効率的に得ることが可能となった．今回は，設計パラメータを回路の年齢とみなす事で，SubSim-ARを歩留り解析へと応用する．研究成果：一般的な24トランジスタのDFFに対して，提案手法を使った場合と，独立に不良確率解析を行った場合とで，解析精度・時間を比較した．その結果，解析精度を殆ど損なうことなく，10倍程度の高速化が可能であることを明らかにした．

Semiconductor manufacturing is progressing in miniaturization, and the long-term low reliability of integrated circuits is a problem. This year, the circuit design support is based on the trust and confidence, and the computer design support is possible and the element technology is developed. Research purpose: Negative bias temperature Instability (NBTI) is caused by the deterioration of the characteristics of the integration loop and is caused by the problem. The purpose of this year's research is to determine the fault accuracy rate of Fault Fault (FF) When the time changes, the time will change, and the time will change. Last year, the static random access memory (SRAM) image was the same. This year, the circuit has been restored and the fault accuracy has changed every year, and the fault accuracy has changed every year, and new techniques have been developed. Research methods: Building reliability evaluation, Subset Simulation (SubSim), and SubSim-AR application. Explanation, undesirable phenomena, and design of the building. The design changes have a negative impact on the accuracy and accuracy, and the color and color are necessary and inefficient.そこで,SubSim-ARが开発され,P(F|φ)のモンテカルロapproximately efficient に得ることがpossibleとなった. This time, the design of the パラメータを loop is done in a timely manner, and the SubSim-AR analysis and analysis are done. Research results: General な24 トランジスタのDFF に対して, proposal technique を use った occasion と, independent poor accuracy analysis を line った occasion とで, analysis accuracy and time を comparison した. As a result, the analysis accuracy has been reduced, and it is possible to speed up the analysis by 10 times.