【摘要】：隨著集成電路產(chǎn)品在各個領域的大規(guī)模應用,如航空、醫(yī)療與工業(yè)等,對其可靠性也提出了更高的要求。然而,隨著半導體器件特征尺寸的不斷縮小與集成度的不斷提高,電路的高可靠設計面臨諸多新的挑戰(zhàn)。因此,提高電路的可靠性是一項非常重要的工作,它直接關系到人們生命財產(chǎn)的安全,而可靠性評估是實現(xiàn)電路高可靠設計的有效前提之一。面對當前超大規(guī)模的集成電路,傳統(tǒng)基于仿真建模的方法在計算復雜度上稍顯不足。本文基于深度學習模型提出了一種新的電路可靠性預測方法,首先,分析了影響電路可靠性的主要因素,并提取了相關電路特征。接著,結合電路特征集與深度學習模型的特點,基于精確的E-PTM模型構建了一種有針對性的數(shù)據(jù)采集方法。然后,基于有監(jiān)督學習模式構建了一種面向電路可靠性預測的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型。最后,分析并優(yōu)化了特征數(shù)據(jù)集和模型配置,提高了預測模型的預測精度。最后,在ISCAS85和74系列基準電路上開展了實驗,結果表明,盡管本文所提方法的計算精度稍低于Monte Carlo方法和E-PTM模型方法,但其時空開銷近似為常數(shù)。此外,本文方法還可在構思階段便實現(xiàn)對電路可靠性的預測,它是一種非常有效的近似計算方法,可大幅降低計算的功耗。
【圖文】：

浙江工業(yè)大學碩士學位論文1.2 國內外研究現(xiàn)狀1.2.1 集成電路的可靠性現(xiàn)狀自上世紀末以來，隨著集成電路工藝技術的迅速發(fā)展，CMOS（Complementary MetOxide Semiconductor）器件特征尺寸不斷的縮小，集成電路規(guī)模不斷增大，集成度不斷上升（見圖 1-1），使其性能得到不斷的提高。為了提高性能的同時降低制造成本，集成電路技術中引入了大量新材料、新工藝和新的器件結構。這些發(fā)展給集成電路帶來了新的機遇，，但也給集成電路可靠性的保證和提高帶來了巨大的挑戰(zhàn)[14]。

浙江工業(yè)大學碩士學位論文onte Carlo 方法是一種近似的電路可靠性評估方法故障發(fā)生概率，并針對產(chǎn)品所有可能的故障情形，以模擬器件的故障情況，然后在不同的輸入值下，產(chǎn)品的失效率[30]。該方法在一定程度上反映了產(chǎn)品 Carlo 方法的模擬過程。在模擬次數(shù)越大的情況下，的電路，實驗次數(shù)的增加會帶來時間開銷大幅上升
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN402;TP181

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本文編號：2699470