Monte Carlo — Variation de procédé
L'analyse par Monte Carlo des variations de procédé quantifie l'impact des incertitudes de fabrication sur les performances des circuits à l'aide d'échantillonnages statistiques. À mesure que la technologie des semi-conducteurs évolue, les variations de procédé (longueur de grille, épaisseur d'oxyde, fluctuations de dopage) créent des incertitudes significatives en termes de délai, de puissance et de fuite. Les méthodes de Monte Carlo échantillonnent l'espace des variations aléatoires, permettant une caractérisation statistique du rendement, des marges de synchronisation et de la fiabilité. Essentiel pour les nœuds technologiques modernes.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/electrical-engineering/monte-carlo-process-variation
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