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2022 年 LSI 监管报告
SSM 中 LSI 部门的结构反映了持续的整合趋势，尽管 2021 年的整合速度比前几年要慢。从 2014 年底（SSM 成立之初）到 2021 年底，LSI 的数量从 3,167 多家减少到 2,089 家左右，其中德国、奥地利和意大利占了大部分。仅在 2021 年，这一数字就减少了约 90 个实体。与此同时，2021 年 LSI 部门的总资产负债表增长了 4.1%，与重要机构 (SI)（3.8%）的增长速度相似。这反映了贷款组合的温和增长和央行现金余额的大幅增加，但各国之间存在很大差异。一般而言，家庭存款是 LSI 的主要资金来源，约占总负债（包括股权）的 45%；然而，与贷款账簿的结构一样，各国的资金状况也存在很大差异。 2022 年，总资产迄今继续强劲增长。2022 年第二季度，总资产与 2021 年底相比增长 2.4%，达到 4.91 万亿欧元，而只有少数国家的资产与 2021 年第二季度相比有所下降。
集成电路和超大规模集成电路系统技术硕士
科目名称 代码 LTP 学分 学时 第一学期 VLSI 系统的数学基础 EC6L051 3-0-0 3 3 模拟 CMOS VLSI 设计 EC6L052 3-1-0 4 4 数字集成电路设计 EC6L053 3-1-0 4 4 选修课-I 3-0-0/3-1-0 3/4 3/4 选修课-II 3-0-0/3-1-0 3/4 3/4 设计和仿真实验室-I EC6P051 0-0-3 2 3 半导体器件实验室 EC6P052 0-0-3 2 3 研讨会-I EC6S051 0-0-3 2 3 总计 23/25 26/28 第二学期 VLSI 设计的 CAD EC6L054 3-0-0 3 3 VLSI 测试EC6L055 3-0-0 3 3 选修课-III 3-0-0/3-1-0 3/4 3/4 选修课-IV 3-0-0/3-1-0 3/4 3/4 选修课-V 3-0-0/3-1-0 3/4 3/4 设计与仿真实验室-II EC6P053 0-0-3 2 3 可重构计算实验室 EC6P054 0-0-3 2 3 研讨会-II EC6S052 0-0-3 2 3 总计 21/24 24/27 第三学期论文第一部分 EC6D051 0-0-0 16 16 研究评论论文-I EC6D052 0-0-0 4 4 总计 20 20 16 16 研究评论论文-II EC6D054 0-0-0 4 4 总计 20 20 课程总学分 84/89 90/96
用于信号和图像处理的 VLSI 架构（...
硬件描述语言 (HDL)、Verilog 和 VHDL 在将这些算法转换为实时应用时起着至关重要的作用。在此阶段，必须将算法转换、综合并映射到给定的技术上。此外，还必须满足设计的面积、速度和功率约束要求。只有对数字电路设计有很好的理解，才有可能实现这一点。因此，本高端研讨会将介绍信号和图像处理领域中各种算法的 VLSI 架构。因此，本课程的目标是： 介绍信号和图像处理中使用的一些重要算法
第五届利用人工智能技术进行数据管理的国际研讨会论文集：LSI：一种学习型二级索引结构
与传统的 B 树相比，学习索引结构已被证明具有良好的查找性能和空间消耗。但是，大多数学习索引研究都集中在主索引设置上，其中基础数据是排序的。在这项工作中，我们研究学习索引是否在二级索引设置中保持其优势。我们引入了学习二级索引 (LSI)，这是首次尝试使用学习索引来索引未排序的数据。LSI 的工作原理是在排列向量上构建学习索引，这允许使用随机访问对未排序的基础数据执行二分搜索。我们还用指纹向量增强了 LSI，以加速相等查找。我们表明 LSI 实现了与最先进的二级索引相当的查找性能，同时空间效率提高了 6 倍。
AI/ML/DL 算法及其在 VLSI 设计技术中的应用
3 助理教授，ECE 系，DSCE，班加罗尔，卡纳塔克邦 4 M.Tech。项目指导，教授兼系主任，ECE 系，DSCE，班加罗尔，卡纳塔克邦 摘要 本文简要回顾了可用于 VLSI 设计技术的 AI/ML 算法和应用。由于分析和开发可能减少由扩大工艺变异性带来的设计复杂性并缩短芯片制造周转时间的技术显然将成为纳米领域集成电路 (IC) 行业的一个问题。用于这些活动的传统方法大多是手动的，这需要时间和资源。相反，由于人工智能 (AI) 独特的学习策略，超大规模集成 (VLSI) 设计和测试可以利用各种新的自动化方法。利用自动学习算法，AI 和机器学习 (ML) 算法减少了理解和处理不同抽象级别内和跨不同抽象级别数据所需的时间和精力，从而提高了 IC 产量并加快了生产周转时间。本文研究了以前用于 VLSI 设计和生产的自动化 AI/ML 方法。本文介绍的工作是 PG (M.Tech) 学生的技术研讨会报告，这是 PG 课程第二学期每个学生必须就任何主题进行的研讨会的一部分。关键词：VLSI、设计、CMOS、芯片、晶体管 1.简介在微电子领域，CMOS 技术长期占据主导地位。在单个芯片上，制造的晶体管数量急剧增加。由于晶体管经过多代技术不断缩小尺寸，这些设备的密度和性能得到了提高，这极大地促进了微电子产业的发展。现代超大规模集成 (VLSI) 技术使得在单个芯片上实现复杂的数字系统成为可能。随着晶体管尺寸变小，半导体制造工艺的复杂性增加。随着我们越来越接近原子尺寸，简单的缩放不可避免地会走到尽头。即使这些器件很小，其性能的几个方面也会随着时间的推移而下降，例如泄漏增加、增益降低以及对制造工艺波动的敏感性增加。制造差异的急剧增加严重影响了电路的功能，导致相同尺寸的晶体管性能不一致。这会影响电路的传播延迟，其表现为随机变量，使时序收敛程序更加困难，并大大降低芯片产量。设计流程中需要采用未来技术节点的经济实惠的设计和先进的设计技术进行更精细的优化，以保持 VLSI 系统的性能趋势，以应对工艺变化增加带来的日益严峻的挑战，设计复杂性和芯片集成度。电子设计自动化 (EDA) 工具在克服设计复杂性方面的有效性
现代 VLSI 设备基础知识
这是一本经典且被广泛采用的教材的第三版，经过了彻底更新，非常适合实际晶体管设计和课堂教学。国际知名的作者涵盖了各种最新发展，详细讨论了现代 VLSI 器件的基本属性和设计，以及影响性能的因素。书中约有 25% 的内容为新内容，内容范围已扩展到高 k 栅极电介质、金属栅极技术、应变硅迁移率、MOSFET 的非 GCA（渐进沟道近似）建模、短沟道 FinFET 和 SOI 上的对称横向双极晶体管。章节已重新组织，将附录整合到正文中，以实现更流畅的学习体验，并包含大量额外的章末家庭作业练习（+30%），让学生参与实际问题并测试他们的理解。对于学习高级半导体器件课程的高年级本科生和研究生以及半导体行业中从事硅器件工作的专业人士来说，这是一本完美的教材。
引文：Dong, Mark, Heim, David, Witte, Alex, Clark, Genevieve, Leenheer, Andrew J 等人。2022 年。“用于 VLSI 的压电光机械悬臂调制器
摘要：可见波长超大规模集成 (VLSI) 光子电路有可能在量子信息和传感技术中发挥重要作用。可扩展、高速、低损耗的光子网格电路的实现取决于可靠且精心设计的可见光子元件。本文我们报告了一种基于压电驱动机械悬臂的低压光学移相器，该移相器是在 CMOS 兼容的 200 毫米晶圆可见光子平台上制造的。我们展示了差分操作中 6 V π -cm 的线性相位和幅度调制、-1.5 dB 至 -2 dB 的插入损耗以及 700 nm - 780 nm 范围内高达 40 dB 的对比度。通过调整选定的悬臂参数，我们演示了一个低位移和一个高位移装置，两者均表现出从直流到峰值机械共振的几乎平坦的频率响应，分别在 23 MHz 和 6.8 MHz，通过共振增强 Q~40，进一步将工作电压降低至 0.15 V π -cm。
神经形态VLSI设计课程
30 多年来，神经形态 VLSI 设计一直是一个研究领域。它始于尝试构建可以模拟眼睛和耳蜗等各个大脑区域功能的硅芯片 [1]。随着摩尔定律达到物理极限，业界正在寻求通过探索更好的算法（如神经启发（神经形态））来提高硅电路效率。这包括英特尔进军神经形态芯片 Loihi [2] 的尝试。此前，IBM 推出了神经形态芯片 True North [3]。True North 是一种具有神经元和突触阵列的神经处理器。除了作为神经处理器之外，Loihi 芯片还可以像人脑一样动态学习。这些芯片不仅可用于模拟大脑的各个区域，还可用于构建专用的机器学习硬件 [4] 和构建神经假体。尽管途径众多，但很少有大学提供这样的课程。因此，我们决定在我们的大学开设这门课程。本课程包括教授低功耗设计、亚阈值模式电路、混合信号芯片、将多个芯片组合成一个系统以实现神经形态硬件、背景神经科学和计算模型。
超大规模集成电路互连和纳米级器件的进步
阿塔尔·比哈里·瓦杰帕伊 - 印度信息技术与管理学院瓜廖尔分校 (ABV-IIITM Gwalior) 是印度首屈一指的学院，由印度政府人力资源与开发部 (MHRD) 于 1997 年创办，是信息技术与管理领域的卓越中心。它是上述领域提供优质高等教育的领先学院，位于印度中央邦北部的瓜廖尔市。学院活动旨在通过高度竞争的学术环境以及学院与企业界之间的密切互动来发展探究和研究文化。学院与业界保持着活跃的联系。学院通过了 ISO 9001:2008 和 NAAC “A” 认证。它还被印度政府宣布为国家重要学院。在 2017 年印度尼西亚大学评估的 UI 绿色指标世界大学排名中，该学院在全球排名第 164 位，在印度排名第 1 位。该学院在 2022 年绿色排名中还位列印度第 6 位，NIRF 工程类别排名为第 78 位。
技术尖头 - vlsi-2022-final.pdf
近年来，IMEC开发了其埋藏的电力导轨（BPR）技术，将晶体管下的功率导轨推动了较低的IR下降和增加路由密度的双重好处，因为信号路线和动力路线不再存在路线冲突。此处IMEC通过新颖的路由方案报告了缩放的FinFET，从而通过BPR从两个晶圆侧启用了功率连接。在VIAS模式接触到P/N S/D-EPI和BPR之后的前沿，在单个金属化步骤中使用优化的Prectean进行，同时保留良好的接触接口。晶圆翻转后，粘合和极度变薄，高度缩放的323nm深纳米 - 直通式 - 抗数（NTSV）在BPR上土地，具有紧密的覆盖控制和不变的BPR耐药性。通过将动力输送网络转移到背面，它提供了较少的动态和静态IR降低，从2NM设计规则下为低功率64位CPU生成的芯片电源热图预测。p/nmos在背面处理后显示出相似甚至上级离子-IOFF，并且添加了额外的退火，以进行VT恢复，移动性和BTI改进。