29、集成电路多层金属化与未来互连系统解析

集成电路多层金属化与未来互连系统解析

1. 引言

在半导体产品的发展中,互连技术起着至关重要的作用,尤其是对于专用集成电路(ASIC)和微处理器类型的产品而言。随着设备和互连数量的不断增加,互连问题的识别和解决变得越发困难,需要借助计算机辅助设计(CAD)工具来精准定位潜在的延迟路径并实施相应的补救措施。

2. 多层金属化的关键要素

2.1 金属化层数

不同类型的产品所需的金属化层数有所不同。内存产品最多只有三层金属化。而对于 ASIC 产品,过去十年中,等效门数量和金属化层数呈现出一定的发展趋势。预计到 1995 年,MOS ASIC 产品将拥有超过 100 万个等效门和五层互连;到 2000 年,将接近 1000 万个等效门和七层金属化。不过,实际情况是互连层数超过六层后并不会大幅增加。引入第三层金属化时,面积减少和性能提升约为 20%;添加第四层时,改善幅度约为 10%,更高层的改善效果则更小。超过六层后,良率损失的代价将无法弥补封装密度和性能的微小提升,因此金属化层数不太可能大幅超过六层。若能成功应用高导电性金属和低介电常数($\epsilon_r$)的电介质,金属特征尺寸可以进一步缩小,从而推迟对更多层金属化的需求。

为了充分利用有限的互连密度,金属化系统的每一层都需要针对特定长度的线路进行优化。在典型的集成电路中,超过一半的互连长度小于 1 毫米,这些短线路适合在较薄且间距较细的较低层实现,因为短互连的延迟主要由驱动晶体管决定,而非线路电阻。相反,上层互连应针对长线路进行优化,金属应更厚更宽,以最小化电阻和信号延迟。为了便于层间互连,需要堆叠和自对准的接触孔和过孔。

2.2 互连金属

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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