Monte-Carlo-Prozessvariation
Die Monte-Carlo-Prozessvariation quantifiziert mithilfe statistischer Stichproben den Einfluss von Fertigungsunsicherheiten auf die Schaltungsleistung. Mit der Skalierung der Halbleitertechnologie führen Prozessvariationen (Gatelänge, Oxiddicke, Dotierstoffschwankungen) zu erheblichen Unsicherheiten bei Verzögerung, Leistung und Leckstrom. Monte-Carlo-Methoden stichprobenartig den Raum der zufälligen Variationen und ermöglichen die statistische Charakterisierung von Ausbeute, Timing-Margen und Zuverlässigkeit. Wesentlich für moderne Technologieknoten.
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Quellen
- Fishman, G. S. (1996). Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications. Springer-Verlag. DOI: 10.1007/978-1-4757-2553-7 ↗
- Nassif, S. R. (2003). Modeling and analysis of manufacturing variations. In Proc. CICC (pp. 223-228). IEEE. DOI: 10.1109/cicc.2001.929760 ↗
- Agarwal, A., Blaauw, D., Zolotov, V., & Sundareswaran, S. (2005). Statistical timing analysis with dual-Vth devices. IEEE Transactions on VLSI Systems, 13(3), 319-328. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/de/electrical-engineering/monte-carlo-process-variation
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