Process / pipelineStatistical circuit analysis

Monte Carlo -prosessivaihteluanalyysi

Monte Carlo -prosessivaihteluanalyysi kvantifioi valmistuksen epävarmuuksien vaikutuksen piirin suorituskykyyn tilastollisen otannan avulla. Puolijohdeteknologian skaalautuessa prosessivaihtelut (portin pituus, oksidipaksuus, seosainevaihtelut) aiheuttavat merkittäviä epävarmuuksia viiveessä, tehonkulutuksessa ja vuodossa. Monte Carlo -menetelmät ottavat otoksia satunnaisesta vaihtelutilasta, mahdollistaen saannon, ajoitusmarginaalien ja luotettavuuden tilastollisen karakterisoinnin. Välttämätön nykyaikaisille teknologiasolmuille.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  1. Fishman, G. S. (1996). Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications. Springer-Verlag. DOI: 10.1007/978-1-4757-2553-7
  2. Nassif, S. R. (2003). Modeling and analysis of manufacturing variations. In Proc. CICC (pp. 223-228). IEEE. DOI: 10.1109/cicc.2001.929760
  3. 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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/electrical-engineering/monte-carlo-process-variation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Tähän viittaavat

ScholarGateMonte Carlo Process Variation (Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/electrical-engineering/monte-carlo-process-variation · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026