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World File Search System摩尔定律
有关物理设计自动化进步的特刊
物理设计自动化一直是高质量和成本效益的集成电路设计的关键促进技术。集成电路制造过程和应用的最新进展为物理设计带来了许多新的挑战。摩尔定律继续将过程光刻的限制推向深纳米制度，以提高领域，性能和力量。此外，超过现实的技术添加了各种设备，并采用异质集成以实现更好的系统级功率绩效成本折衷和更高的设计功能。因此，工具需要处理各种新兴过程技术的复杂设计限制和目标，例如高级光刻，2.5D/3D异质集成，FinFET/多门设备，光子设备，超导电路电路和量子电路。物理设计也是满足功率，时机，可靠性和硬件安全性越来越严格的要求的关键设计阶段。
工业机器人对神经形态计算的需求
摘要 — 随着摩尔定律走向极限，可用于处理应用程序的计算能力的增长速度也同样停滞不前。这意味着机器人、人工智能和高性能空间计算等计算密集型任务需要创新的方法来满足其不断增长的计算需求。解决计算瓶颈的一种创新方法是将计算和内存结合在一起，而不是冯·诺依曼计算模型，在基于事件的异步计算范式中具有更高的并行度。神经形态计算就是这样一种从大脑中汲取灵感的范式。能源和计算效率、异步和基于事件的处理是神经形态计算的显著特征，是计算密集型任务值得探索的领域。在本文中，作者探讨了神经形态计算在机器人领域的可能性和好处，并确定了可能有益于机器人领域的可能研究方向。
BACUS-新闻通讯-2022 年 8 月.pdf
大多数演讲反映了过去 3 年光刻技术前沿的发展。3 年前人们还在讨论 EUV 光刻技术如何证明自己在半导体量产中的地位，而现在这已成为常态。这一点在 imec 总裁兼首席执行官 Luc van den Hove 的第一次主题演讲中表现得尤为明显。在展望 2036 年时，他谈到了“摩尔定律的无尽演进”，并解释说我们今天正处于第五次颠覆性创新浪潮的黎明。这一新兴的第五次深度科技浪潮建立在人工智能、材料科学、生物学和半导体等技术的融合之上，几乎颠覆了我们所生活的世界的方方面面。凭借强大的集成能力、可大规模生产和低成本，半导体将成为几乎所有深度科技创新的核心。
VLSI 设计 (R20A0419)
第一单元简介：集成电路技术简介——摩尔定律、微电子演进、制造：NMOS、CMOS（n 阱、p 阱、双管）MOS 晶体管的基本电气特性：I DS - V DS 关系、MOS 晶体管阈值电压-V T 、品质因数-ω 0 、跨导- gm 、g ds ；传输晶体管、NMOS 反相器、由另一个 NMOS 反相器驱动的 NMOS 反相器的上拉与下拉比（Z=4:1）、各种上拉、CMOS 反相器的分析和设计。第二单元 VLSI 电路设计流程：VLSI 设计流程（Y 图）、MOS 层、棒图、设计规则和布局、基于 Lambda(λ) 的导线、触点和晶体管设计规则、NMOS 和 CMOS 反相器和门的布局图 MOS 电路的缩放、缩放的局限性
“量子计算”对意大利来说也是一个机会
传统计算机的进步与电路的逐渐小型化息息相关。在业界，这一过程被称为摩尔定律：“微电路的复杂性，例如以每个芯片的晶体管数量来衡量，每 18 个月翻一番（因此每 3 年增加四倍）。近年来，这一进程似乎有所放缓，直到最近一家大型美国跨国公司宣布，推出采用2纳米技术的新型芯片，与目前的7纳米或5纳米芯片相比，旨在在相同能耗下将性能提高45%，或在保持相同性能水平的情况下实现75%的节能。这是在全球半导体生产危机中该领域的一次创新飞跃，它将提高性能并降低总体功耗，使电子设备运行速度更快，计算性能更高，同时保持更低的能耗（即更长的电池寿命）。
硅技术和组件 - CEA-Leti
在 CEA Tech 和 Leti 内部，硅技术和组件研究活动由两个部门共同承担，共有约 600 名研究人员：硅技术部门开展创新工艺工程解决方案和研究，全年 24/7 全天候运营，7,500 平方米的先进洁净室空间分为三个不同的技术平台。硅组件部门开展纳米电子和硅异质集成研究，重点关注两个主要领域：CMOS 器件的不断缩小，以扩展摩尔定律，实现更快、更便宜的计算能力，以及将新功能集成到 CMOS 中，例如传感器、功率器件、成像技术和新型内存，以实现新应用。本手册包含 47 份一页的研究摘要，涵盖了我们硅器件和技术部门重点领域的进展，重点介绍了 2015 年取得的新成果。
CTM-SRAF：基于连续传输掩模的约束感知亚分辨率辅助特征生成
引言在过去的几十年里，集成电路的特征尺寸按照摩尔定律不断缩小。光学光刻已进入低 k -1 区域[1]，[2]，所用光的波长仍为193 nm。因此，使用传统光刻工艺获得高图案保真度和掩模版可印刷性变得越来越具有挑战性。此外，印刷晶圆图像对光刻条件的微小变化变得高度敏感。为了缓解这些问题，对光学光刻中的分辨率增强技术 (RET) 的要求变得更加严格[3]，[4]。最广泛采用的 RET 之一是光学邻近校正 (OPC) [5]，[6]，[7]，[8]，[9]。传统OPC中，光刻掩模版针对主图案进行预失真处理，以补偿印刷晶圆图像的不良失真。然而，随着关键尺寸的缩小和目标图案的复杂化，仅使用OPC很难在足够的工艺窗口下获得令人满意的印刷图像。
CTM-SRAF：基于连续传输掩模的约束...
引言在过去的几十年里，集成电路的特征尺寸按照摩尔定律不断缩小。光学光刻已进入低 k -1 区域[1]，[2]，所用光的波长仍为193 nm。因此，使用传统光刻工艺获得高图案保真度和掩模可印刷性变得越来越具有挑战性。此外，印刷晶圆图像对光刻条件的微小变化变得高度敏感。为了缓解这些问题，对光学光刻中的分辨率增强技术 (RET) 的要求变得更加严格[3]，[4]。最广泛采用的 RET 之一是光学邻近校正 (OPC) [5]，[6]，[7]，[8]，[9]。传统OPC中，光刻掩模版针对主图案进行预失真处理，以补偿印刷晶圆图像的不良失真。然而，随着关键尺寸的缩小和目标图案的复杂化，仅使用OPC很难在足够的工艺窗口下获得令人满意的印刷图像。
快速 IC 设计空间探索的可行性预测
摘要：DARPA POSH 计划与研究界产生共鸣，并指出工程生产力已落后于摩尔定律，导致领先技术节点的 IC 设计成本过高。主要原因是完成设计实施需要大量计算资源、昂贵工具，甚至需要很多天的时间。然而，在此过程结束时，一些设计无法满足设计约束并变得无法布线，从而形成恶性电路设计循环。因此，设计人员必须在设计修改后重新运行整个过程。本研究采用机器学习方法自动识别设计约束和设计规则检查 (DRC) 违规问题，并通过迭代贪婪搜索帮助设计人员在漫长的详细布线过程之前识别具有最佳 DRC 的设计约束。所提出的算法实现了高达 99.99% 的设计约束预测准确率，并减少了 98.4% 的 DRC 违规，而面积损失仅为 6.9%。
VLSI 设计.pdf
小时量子与统计力学、波粒子对偶和薛定谔方程、自由和束缚粒子、准低维结构量子阱、线、点、低维系统的能带结构、量子限制、2D、1D 和 0D 结构中的态密度、异质结构和带隙工程、调制掺杂、应变层结构纳米级 MOSFET CMOS 技术的挑战、高 k 电介质和栅极堆栈、未来互连。MOSFET 作为数字开关、传播延迟、动态和静态功率耗散摩尔定律、晶体管缩放、恒定场缩放理论、恒定电压缩放、广义缩放、短沟道效应、反向短沟道效应、窄宽度效应、亚阈值传导泄漏、亚阈值斜率、漏极诱导势垒降低、栅极诱导漏极泄漏。