몬테 카를로 방법으로 공정변이를 고려한 효율적인 노화 분석
Effective Process Variation-Aware Aging Analysis using Monte-Carlo Method
- 주제(키워드) aging analysis , monte carlo , process variation
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김주호
- 발행년도 2015
- 학위수여년월 2015. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000055653
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
CMOS 기술이 발전함에 따라 공정 변이와 노화 현상은 회로의 신뢰성 및 생산성을 위해 반드시 고려되어야 할 중요한 설계 요소 중 한가지가 되었다. 본 논문에서는 공정 변이와 노화 현상 사이의 영향을 분석하고, 회로의 신뢰성을 위해 몬테 카를로 (Monte Carlo) 방법으로 공정 변이 (Process Variation)를 고려한 효율적인 노화 분석 방법을 제안한다. 우선 공정 변이가 Hot Carrier Injection(HCI)과 Negative Bias Temperature Instability(NBTI)와 같은 노화 현상에 미치는 영향을 분석하였고, 주성분 분석법 (Principle Component Analysis)과 독립 성분 분석법 (Independent Component Analysis)이 포함된 몬테 카를로 기반의 트랜지스터 레벨 시뮬레이션을 사용하여 공정 변이와 노화 현상 간의 상관 관계를 고려해 주었다. 그리고 플립플롭의 노화를 분석하여 디자이너에게 가이드를 제공할 수 있도록 하였다. 제안하는 방법은 16nm 공정에서 Inverter, NAND, NOR 게이트를 사용하여 검증되었고 공정 변이로는 초기 문턱 전압, 산화막 두께, 채널 길이 및 너비를 고려하였다. 공정 변이를 고려한 노화 현상(HCI와 NBTI)에 영향을 받은 문턱 전압의 분포는 정규 분포가 아닌 비정규 분포로 나타남을 볼 수 있었다. 또한 공정 변이와 노화 현상 간의 상관 관계를 무시한 기존의 방법에 비해 본 논문에서 제안한 주성분 분석법이 정확도를 2% 증가시켰으며, 비정규의 특성을 반영할 수 있는 독립 성분 분석법이 주성분 분석법에 비해 노화 현상에 의한 long-tail 특성을 더 잘 반영함을 볼 수 있었다. 플립플롭 노화 분석을 위해서 28나노 공정 플립플롭을 사용했다.
more초록/요약
As CMOS technology scales, process variations and aging effects have become a major issue for circuit reliability. In this dissertation, I propose a new process variation aware aging analysis using Monte-Carlo method. I analyzed the effects of process variations on aging effects such as hot carrier injection(HCI) and negative bias temperature instability(NBTI). Using Monte-Carlo based transistor–level simulations including principal component analysis(PCA) and independent component analysis(ICA), the correlations between process variations and aging effects are considered. And guides are presented by Aging effects analysis of flip-flop. The proposed method conducted on Inverter, NAND and NOR gates in 16nm process. For process variations, I considered initial threshold voltage, oxide thickness, channel length, and width. The process variation aware of the threshold voltage distribution that is affected by aging effects is non-Gaussian distribution. The accuracy of analysis using the PCA is improved 2% compared to other methods in which the correlations are ignored. The aging analysis using the ICA for non-Gaussian parameters well reflects the long-tail characteristics by aging effects compared to the PCA. I considered 28nm process flip-flop For Aging effects analysis of Flip-flop.
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