背面电源传输网络 我们的 BS-PDN 结构如图 1 所示,其中 PDN 利用了几乎 100% 的 BSM 资源,将电源布线资源与正面的信号分离。A. 背面 DC-DC 转换器:片上 DC-DC 单元转换器 (UC) 提供高效转换和块级电压调节 [3]。封装寄生效应会导致不必要的 IR 压降/反弹,影响正面 (FS) 和 BS-PDN。相反,片上 UC 可以减轻封装和键合带来的压降;然而,它们的大尺寸使它们不适合 FS 集成。相比之下,背面提供了足够的空间,可以实现密集的 UC 集成而不会造成布线拥塞。B. BS-UC 的集成:我们的 4:1 背面 UC(BS-UC)将 3.3V 降至 0.7V 的片上电源电压。为了分离两个电压域,添加了两个额外的背面金属层 MB3 和 MB4(见表 I)。MB3 专用于 BS-UC 布线;MB4 用于为 BS-UC 提供 3.3V VDD 和 0V VSS 输入。图 2 显示了我们的 BS-UC 堆叠。我们的电压域去耦确保 MB4 和 MB2 层之间没有连接,从而保留了 BS-PDN 配置。对于 BS-UC 放置,我们应用了交错策略以实现紧凑性。BS-UC PDN 金属层击穿和 BS-UC 放置如图 3 所示。C. BS-UC 的好处:BS-UC 降低了最坏情况下的动态 IR 降和逐层最小电压降(见图 4)。最后,去耦策略可以实现更高的 C4/微凸块密度,而不会产生显著的电源焊盘面积开销。
多晶硅拉伸试样在北卡罗来纳州微电子中心 (MCNC) 制造,并在约翰霍普金斯大学应用物理实验室进行测试准备。MCNC 的 DARPA 支持的多用户 MEMS 工艺 (MUMP) 是制造表面微机械设备常用的典型工艺。两层多晶硅用于形成 MEMS 设备的结构元件。多晶硅层由磷硅酸盐玻璃 (PSG) 牺牲层隔开,并通过一层氮化硅与支撑硅基板隔离。最后的金属层定义了设备的电触点。当设备制造完成后,PSG 层会溶解在蚀刻溶液中以释放机械结构。
增加受控原子和量子比特的数量的一个基本前提是允许应用相应量信号的微结构,例如B.通过整合微波线路。这是通过叠加结构实现的,类似于多层电路板。 PTB 结构由一组厚金属导体层组成,这些层彼此通过电介质隔开,并通过通孔选择性地相互连接。原则上,金属层的数量是不受限制的,因为每一层都具有高度精确的整体平面化。该工艺仅使用符合环境超高真空对原子和离子捕获的严格要求以及低温操作的材料;此外,该结构的高频特性非常优异。
摘要:本文报告了应用卢瑟福背散射光谱 (RBS) 研究硅中植入的铁和钴原子的分布曲线随辐射剂量和退火温度变化的结果。研究了热退火对铁、钴,特别是氧的分布的影响。作者强烈建议,在某些热处理条件下,通过施加特定的辐射剂量,所谓的外延硅化物将在单晶表面形成,这些硅化物可以起到导电层或金属层的作用。可以考虑使用 RBS 方法来分析掺杂剂的拓扑分布和杂质的相互作用。关键词:杂质、分布、影响、热退火、植入原子、薄层、深度、辐射剂量、结构、薄膜 ________________________________________________________________________________________ 1. 简介
增加受控原子和量子比特的数量的必要先决条件是允许应用相应数量信号的微结构,例如B. 通过整合微波线。这是通过叠加的结构实现的,类似于多层电路板。PTB 结构由一组厚金属导体层组成,这些层彼此通过电介质隔开,并通过通孔选择性地相互连接。金属层的数量原则上是不受限制的,因为每一层都具有高度精确的整体平面化。该工艺仅使用与环境超高真空以及低温操作对原子和离子捕获的严格要求相兼容的材料;此外,该结构的高频特性非常优异。
Sandia 的 CMOS7 技术是一种战略性抗辐射、3.3 伏、350 纳米、绝缘体上硅 (SOI) CMOS 工艺,适用于定制、高可靠性数字、模拟和混合信号 ASIC。CMOS7 是一种具有 5 个金属层的 24 掩模级工艺。模拟和混合信号应用的选项包括金属-绝缘体-金属 (MIM) 电容器和 N+ 多晶硅电阻器。Sandia 使用 350 纳米几何结构来优化模拟电路的性能,从而实现比小几何设备更好的设备匹配、更高的电源电压、更低的泄漏和更宽的信号动态范围。经过适当设计和制造,较大的设备在温度波动、冲击和辐射的扩展操作环境中可以更加坚固耐用。
Sandia 的 CMOS7 技术是一种战略性抗辐射、3.3 伏、350 纳米、绝缘体上硅 (SOI) CMOS 工艺,适用于定制、高可靠性数字、模拟和混合信号 ASIC。CMOS7 是一种具有 5 个金属层的 24 掩模级工艺。模拟和混合信号应用的选项包括金属-绝缘体-金属 (MIM) 电容器和 N+ 多晶硅电阻器。Sandia 使用 350 纳米几何结构来优化模拟电路的性能,从而实现比小几何器件更好的器件匹配、更高的电源电压、更低的泄漏和更宽的信号动态范围。经过适当设计和制造,较大的器件在温度波动、冲击和辐射的扩展操作环境中可以更坚固耐用。
抽象的光学接近校正(OPC)是确保现代VLSI制造业印刷能力的重要步骤。已经提出了基于机器学习的各种OPC方法来追求性能和效率,这些方法通常是数据驱动的,几乎不涉及OPC问题的任何特定考虑,从而导致潜在的性能或效率瓶颈。在本文中,我们提出了Camo,这是一种基于加固学习的OPC系统,该系统专门整合了OPC问题的重要原理。迷彩明确涉及相邻段的移动之间的空间相关性和用于运动动作选择的OPC启发的调制。实验都是通过层图案和金属层图案进行的。结果表明,迷彩胜过学术界和行业的最先进的OPC发动机。