Variazione di Processo Monte Carlo
L'analisi della Variazione di Processo Monte Carlo quantifica l'impatto delle incertezze di produzione sulle prestazioni del circuito mediante campionamento statistico. Con la scalabilità della tecnologia dei semiconduttori, le variazioni di processo (lunghezza del gate, spessore dell'ossido, fluttuazioni del drogante) creano incertezze significative in termini di ritardo, potenza e dispersione. I metodi Monte Carlo campionano lo spazio delle variazioni casuali, consentendo la caratterizzazione statistica della resa, dei margini di temporizzazione e dell'affidabilità. Essenziale per i moderni nodi tecnologici.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/it/electrical-engineering/monte-carlo-process-variation
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