GaN 高开关速度导致的寄生电感 GaN 的使用频率高于老化功率 MOSFET 所能承受的频率,这使得寄生电感在电源转换电路中的劣化效应成为焦点 [1]。这种电感妨碍了 GaN 超快速开关能力的全部优势的发挥,同时降低了 EMI 产生。对于大约 80% 的电源转换器使用的半桥配置,寄生电感的两个主要来源是:(1) 由两个功率开关器件以及高频总线电容器形成的高频功率环路,以及 (2) 由栅极驱动器、功率器件和高频栅极驱动电容器形成的栅极驱动环路。共源电感 (CSI) 由环路电感中栅极环路和功率环路共有的部分定义。它由图 1 中的箭头指示。
我们报告了用于新兴低温量子电子学平台的布洛赫晶体管 (BT) 的开发情况。BT 是一种完全量子非耗散设备,有助于将量化电流精确传输到电路,I =2 efn(其中 n 是整数,e 是电子电荷,f 是微波频率)。它在经典电子学中没有类似物,但它是量子电子学所必需的。量化电流的幅度可通过四个控件进行调整:栅极或偏置电压以及微波的频率或幅度。该设备具有在布洛赫振荡范围内工作的约瑟夫森结、隔离电磁电路和微波馈电引线。BT 在 ∼ 5 µ V 的偏置下工作,可以提供高达 10 nA 的量化电流。
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NPN 硅平面外延晶体管,适用于 GHz 范围内的宽带应用,例如模拟和数字蜂窝电话、无绳电话(CT1、CT2、DECT 等)、雷达探测器、卫星电视调谐器 (SATV)、MATV/CATV 放大器和光纤系统中的中继放大器。
晶体管及其使用,以及随之而来的半导体,是人类最伟大的技术成就之一。它们在计算、通信、交易和健康方面的日常使用中,是一股社会力量。在这次 75 周年庆典中,我在这里分享了晶体管成长过程中的一些经验教训。技术领域的新手和年轻人可能会发现这些小插曲很有趣,甚至很有用。关于晶体管的历史和未来,已经有很多文章进行了论述。通过将静态能量转换为信号能量的简单方法,它成为逻辑转换和通信的物理工具,即使不放大,它也是稳定性的重要反馈工具。它可以变形为多种形式,当它与其他结构结合在一起时,它会扩展到新功能。由于它内部有浮动电荷存储,因此它是一种准非易失性存储器;由于有电容器,因此它是一种快速且密集的动态存储器;当与其他晶体管配对时,它就变成了一种非常快速的静态存储器。静态随机存取存储器甚至具有自我意识这一不寻常的基本特性。它保持其状态,需要类似的交叉耦合元素来更改它或探测其状态。现代时代是由技术社会变革所造成的,这些变革源于发明、其发展以及它所衍生的新方向:与智力/学习或身体健康相关的追求正在展开,还有许多我们尚无法看到的追求。许多人已经写过这些转变。推测、想象和思想的互动是人类进化的重要食粮。出生于
摘要:固体中热传输的动态调整在科学上吸引了电子设备中热传输控制的广泛应用。在这项工作中,我们演示了一个热晶体管,该设备可以使用外部控制来调节热流,该设备通过拓扑表面状态在拓扑绝缘体(TI)中实现。通过使用沉积在Ti膜上的薄电介质层的光控来实现热传输的调整。使用微拉曼温度法测量栅极依赖性导热率。在室温下,晶体管的开/关比为2.8,可以通过光门传感进行连续,重复地以数十秒钟的速度切换,并且通过电控速度更快。这样的热晶体管具有较大的开/关比和快速切换时间,为未来电子系统中的主动热管理和控制提供了智能热设备的可能性。关键字:热晶体管,热开关,静电门,拓扑绝缘子
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摘要 - 在本文中,我们提出了一个基于性能,稳定性,稳定性,稳定性,稳定性,稳定性之间的折叠式晶体管晶体管(CNT)效果晶体管(CNFET)基于基于5-NM技术节点的静态静态随机访问mem-Ory(SRAM)设计。除了尺寸优化外,还评估并对CNFET SRAM性能改善(包括CNT密度,CNT直径和CNFET频率)在内的物理模型参数进行了评估和优化。优化的CNFET SRAM与基于亚利桑那州立大学的最先进的FinFET SRAM细胞[ASAP 7-nm FinFET预测技术模型(PTM)]库进行了比较。我们发现,与FinFET SRAM细胞相比,所提出的CNFET SRAM细胞的读取,编写EDP和静态功率分别提高了67.6%,71.5%和43.6%,其稳定性稍好。CNT互连都被认为是组成全碳基SRAM(ACS)阵列,该阵列将在本文的第二部分中进行讨论。实现并使用具有铜互连的7 nm FinFET SRAM单元进行比较。
在获取外部数据中必不可少的作用,通过这些智能任务(例如推理,学习和决策)可以完成。随着科学和技术的进步,尽管敏感性,设备大小和传感器的检测模式已得到很大改善,但对外部变化做出响应的方法主要是在被动模式下,也就是说,即,收集大量冗余数据,然后将它们传输到远程计算平台,例如云服务器等云服务器,以进一步处理。[2 - 4]随着智能任务的复杂性增加,被动模式会导致时间延迟和数据传输和处理能源消耗过多,并最终拖延了感觉系统的时间和能量效率。解决这些问题的有效方法之一是使用边缘计算能力开发智能的感官系统,通过这些感官系统可以在终端在本地完成收集数据的分析和处理。[3]
图S6:左:在不同偏置电压处的传输功能。中心:完整计算和零偏置近似的电流 - 电压特性。右:从较大电压范围内的零偏置近似值的电流电压特性。