2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、集成電路中晶體管的特征尺寸不斷縮減,使得互連線中的電流密度逐漸增大,高電流密度促使互連線中的金屬原子發(fā)生遷移,原子遷移的不均衡導(dǎo)致了原子通量散度,形成了互連線中的原子堆積和空洞,進(jìn)而使互連線發(fā)生失效。這種由于金屬原子的不均勻分布導(dǎo)致的互連線失效的現(xiàn)象叫做電遷移,它是集成電路的可靠性設(shè)計(jì)中不可忽視的問(wèn)題。
  為衡量電遷移的大小,本文在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,利用有限元方法計(jì)算由電子風(fēng)力、應(yīng)力梯度驅(qū)動(dòng)力、溫度梯度驅(qū)動(dòng)力導(dǎo)致的原子通量散度。

2、然而有限元方法在計(jì)算超大規(guī)模電路的原子通量散度時(shí),需要消耗較多的資源和時(shí)間,而且電路版圖更改后,設(shè)計(jì)者需要重新構(gòu)建電路模型并仿真,這使得現(xiàn)有方法無(wú)法為電路的可靠性設(shè)計(jì)提供快速的指導(dǎo)。
  為了解決現(xiàn)有有限元方法在互連可靠性仿真中耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,本文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)應(yīng)用到有限元的互連可靠性分析中來(lái),以便在短時(shí)間內(nèi)得到互連線的電遷移特性。
  本文提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先進(jìn)的自動(dòng)模型產(chǎn)生(AMG)算法,并首次將該算法用于計(jì)

3、算金屬互連線的原子通量散度。該算法能自動(dòng)產(chǎn)生建模所需的數(shù)據(jù),判別采樣數(shù)據(jù)的分布,調(diào)整模型結(jié)構(gòu),以及在系統(tǒng)框架內(nèi)進(jìn)行模型的訓(xùn)練。該算法通過(guò)自適應(yīng)的模型訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)一步減少了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量,縮短了模型創(chuàng)建的時(shí)間。為驗(yàn)證該算法的高效性,本文以一個(gè)反相器為例,比較了AMG與傳統(tǒng)的手動(dòng)建模方法在互連可靠性分析中的不同。結(jié)果表明,本文提出的AMG算法在保證現(xiàn)有高精度的同時(shí)節(jié)省了51.3%的仿真時(shí)間和計(jì)算資源。針對(duì)仿真結(jié)果,本文詳細(xì)分析了溫度、電流、互

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