25、先进超低功耗半导体器件的现状与未来展望

先进超低功耗半导体器件的现状与未来展望

1. 晶体管设计的重要性

在半导体领域,晶体管设计至关重要。一个中央处理单元(CPU)芯片中包含无数电路,而每个电路又有大量晶体管。因此,工程师在半导体行业中首要关注的就是晶体管设计。

晶体管制造涉及众多步骤和超过100道工艺,可分为前端工艺(如制造晶体管、用金属线连接晶体管、分类等)和后端工艺(如组装、故障测试)。这就使得前端工程师和后端工程师的合作尤为关键,同时,晶体管设计师、电路设计师、生产部门和测试部门之间的协作也极为重要。

不同部门之间可能会存在权衡问题,例如设计部门为了降低生产成本、提高晶体管和电路性能,可能会将故障率放在次要位置;而测试部门则会将故障率作为首要考虑因素,因为故障率和良品率是决定微芯片最终生产成本的关键因素。这种各部门协同合作的理念被称为设计技术协同优化(DTCO)。

2. DTCO的挑战与意义

在半导体行业竞争日益激烈的背景下,实现DTCO并非易事。尽管在众多工程师的努力下,制造设备的成本有所下降,但降低微芯片的生产成本并生产出优质的微芯片仍需付出巨大努力。

添加一个简单且低成本的制造工艺(如湿蚀刻和氧化),都可能对微芯片的最终制造成本和良品率产生重大影响。因此,所有半导体工程师都应实现DTCO。

3. 晶体管设计的物理限制

晶体管设计面临的一个严重限制是其物理厚度。特别是在最近的3/5纳米技术节点中,栅极长度(Lgate)已低于18纳米,“12 - 18纳米”的栅极长度已接近其极限,难以无限缩小。例如,两个硅(Si)原子之间的距离为0.54纳米,所以栅极长度不可能小于0.54纳米,因为制造比硅原子还小的

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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