[發明專利]用于評估稀有失效事件的電路良率分析方法及系統有效
| 申請號: | 201810325304.3 | 申請日: | 2018-04-12 |
| 公開(公告)號: | CN108694273B | 公開(公告)日: | 2023-08-08 |
| 發明(設計)人: | 許諾;王敬;崔祐晟;江正平 | 申請(專利權)人: | 三星電子株式會社 |
| 主分類號: | G06F30/398 | 分類號: | G06F30/398 |
| 代理公司: | 華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 劉培培;黃隸凡 |
| 地址: | 韓國京畿道水*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 評估 稀有 失效 事件 電路 分析 方法 系統 | ||
一種用于評估稀有失效事件的電路良率分析方法及其系統,其可提高重要性采樣蒙特卡羅(ISMC)模擬效率及準確性。所述方法包括:執行初始采樣,以檢測在多維度參數空間中分別位于一個或多個失效區處的失效樣本;產生失效樣本沿每一維度在離散值處的分布;識別所述失效樣本;執行變換以將所述失效樣本投影到變換空間中的所有維度中;以及針對所述參數空間中的每一維度來分類失效區的類型。
技術領域
本揭露的一些實施例大體來說涉及集成電路(IC)良率分析以及執行集成電路良率分析的系統,集成電路良率分析包括一種通過減少對影響產品良率的一個或多個稀有失效事件(failure?event)進行識別及分析所需的模擬的次數來提高重要性采樣蒙特卡羅(importance?sampling?Monte?Carlo,ISMC)模擬的效率及準確性的方法。
背景技術
在集成電路(integrated?circuit,IC)良率分析的領域中,當存在許多工藝變化性來源時(例如,當存在多于100個工藝變化性來源時),對極稀有失效事件(即,很少發生的失效事件)進行評估已變得越來越具有挑戰性。這些情況可被歸類為高維度問題,其中維度的數目是指不同電路中的工藝變化性來源的數目。
不同的工藝變化性來源可因例如與將被分析良率的電子電路對應的代表性單元中具有數十或數百個晶體管而造成。另外,每一個晶體管可具有多個特性,其中,一個或多個晶體管的一個或多個特性可因工藝變化性而極大地偏離預期形式。
作為更具體的實例,靜態隨機存取存儲器(static?random?access?memory,SRAM)的動態性能規范可通過對實際電路設計模擬進行測試而得到評估。為對靜態隨機存取存儲器的動態規范進行評估,可能需要包括對所分析的靜態隨機存取存儲單元與未選擇的/虛設的相鄰單元的連接進行分析。由于不能在可接受數目的所模擬樣本中收斂到穩定的稀有失效率,因此將相鄰單元引入到分析中會本質上導致高維度問題,從而使傳統的重要性采樣(importance?sampling,IS)方法將不足以檢測并識別極稀有失效事件。
失效率在“高西格瑪”尾部(“high-sigma”tail)(例如,6σ或高于6σ)的分布處頗為重要,這是因為陣列需要數十億的壽命循環,且由于即使只有少量單元的失效便可為災難性的。為確保在基于模擬的評估/生效階段中捕獲極其稀有失效事件,在實際中,可需要多于1e11次標準蒙特卡羅(Monte?Carlo,MC)模擬,此可使恒定采樣預算緊繃。
另外,現有的重要性采樣方法一般來說因“維度災難(the?curse?ofdimensionality)”而不穩定且不準確,這意味著對于任何類型的采樣來說,樣本的準確性或覆蓋范圍(coverage)與待分析的維度/工藝變化性來源的數目成反比。在給定恒定數目的樣本條件下,如果樣本散布在極高維度的空間中,則覆蓋范圍的基數(basis)將非常小。另外,已證明代理模型(surrogated?model)及其他采樣方式在分析大數目的維度時會失效,這是因為它們一般來說不能準確地檢測失效區。
作為另一實例,對于一些新興技術(例如,自旋轉移力矩磁性隨機存取存儲器(spin-transfer-torque?magnetic?random-access-memory,STT-MRAM))來說,自由層(free?layer)與被釘扎層(pinned?layer)之間極小的初始磁化角(例如,近似為零的初始角)會引起內在的裝置寫入操作失效/寫入誤差率(write-error-rate,“WER”)。因此,無法直接應用重要性采樣(IS)函數的傳統最優化方法,這是因為在高西格瑪區處無法使用移位的或被重新塑形的高斯采樣來捕獲稀有失效區。
因此,提供用于在較少數目的所模擬樣本中識別稀有失效事件的新方法可為有用的。
發明內容
本揭露的一些實施例提供用于提高重要性采樣蒙特卡羅(ISMC)模擬效率及準確性的方法以及執行所述方法的系統。
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