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當(dāng)前位置:首頁 > EDA > 電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化
[導(dǎo)讀]隨著7nm及以下工藝節(jié)點(diǎn)的普及,負(fù)偏置溫度不穩(wěn)定性(NBTI/PBTI)和熱載流子注入(HCI)效應(yīng)已成為影響芯片長期可靠性的關(guān)鍵因素。本文提出一種基于物理機(jī)理的老化感知時(shí)序收斂方法,通過建立BTI/HCI聯(lián)合老化模型,結(jié)合靜態(tài)時(shí)序分析(STA)與動(dòng)態(tài)老化追蹤技術(shù),實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)階段到簽核階段的全流程老化防護(hù)。實(shí)驗(yàn)表明,該方法可使芯片在10年壽命周期內(nèi)的時(shí)序違規(guī)率降低92%,同時(shí)保持小于5%的面積開銷。


隨著7nm及以下工藝節(jié)點(diǎn)的普及,負(fù)偏置溫度不穩(wěn)定性(NBTI/PBTI)和熱載流子注入(HCI)效應(yīng)已成為影響芯片長期可靠性的關(guān)鍵因素。本文提出一種基于物理機(jī)理的老化感知時(shí)序收斂方法,通過建立BTI/HCI聯(lián)合老化模型,結(jié)合靜態(tài)時(shí)序分析(STA)與動(dòng)態(tài)老化追蹤技術(shù),實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)階段到簽核階段的全流程老化防護(hù)。實(shí)驗(yàn)表明,該方法可使芯片在10年壽命周期內(nèi)的時(shí)序違規(guī)率降低92%,同時(shí)保持小于5%的面積開銷。


引言

1. 先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)的老化挑戰(zhàn)

BTI效應(yīng):

NBTI(PMOS晶體管):閾值電壓隨時(shí)間漂移(ΔVth≈50mV/10年@7nm)

PBTI(NMOS晶體管):氧化層陷阱電荷積累導(dǎo)致性能退化

HCI效應(yīng):

高電場下載流子注入柵氧化層,引發(fā)界面態(tài)缺陷

時(shí)序關(guān)鍵路徑退化率可達(dá)15%-20%(10年@1.2V工作電壓)

2. 現(xiàn)有老化防護(hù)技術(shù)的局限性

技術(shù)方案 防護(hù)效果 面積開銷 設(shè)計(jì)復(fù)雜度 適用階段

電壓/頻率降額 中等 0% 低 簽核后

保護(hù)環(huán)(Guard Ring) 弱 5%-10% 中 版圖階段

時(shí)序余量預(yù)留 低 0% 高 設(shè)計(jì)初期

動(dòng)態(tài)老化補(bǔ)償 高 15%-20% 極高 運(yùn)行時(shí)


BTI/HCI聯(lián)合老化建模

1. 物理機(jī)理驅(qū)動(dòng)的退化模型

(1) NBTI/PBTI模型

基于反應(yīng)-擴(kuò)散理論建立閾值電壓漂移模型:


先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)BTI/HCI效應(yīng)建模:老化感知的時(shí)序收斂方法


參數(shù)說明:

A:材料相關(guān)系數(shù)(7nm工藝下PMOS≈0.03mV/s)

τ:特征時(shí)間常數(shù)(與氧化層厚度相關(guān))

β:應(yīng)力依賴指數(shù)(通常取0.25-0.35)

E

a

:激活能(NBTI≈0.6eV,PBTI≈0.8eV)

(2) HCI模型

采用冪律模型描述界面態(tài)密度增長:


先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)BTI/HCI效應(yīng)建模:老化感知的時(shí)序收斂方法

關(guān)鍵參數(shù):

C:工藝相關(guān)常數(shù)(7nm NMOS≈1e12 cm?2·s?1)

α:柵壓指數(shù)(通常取2.5-3.5)

δ:漏電流指數(shù)(1.2-1.8)

2. 聯(lián)合老化效應(yīng)仿真框架

python

# 簡化版老化仿真?zhèn)未a

class AgingSimulator:

   def __init__(self, tech_node, temp, voltage):

       self.tech_node = tech_node  # 工藝節(jié)點(diǎn)(nm)

       self.temp = temp          # 工作溫度(K)

       self.voltage = voltage    # 工作電壓(V)

       

       # 初始化老化參數(shù)

       self.bti_params = self._load_bti_params(tech_node)

       self.hci_params = self._load_hci_params(tech_node)

       

   def simulate_aging(self, circuit, time_years):

       # 1. 初始化電路狀態(tài)

       for cell in circuit.cells:

           cell.initial_delay = self._calculate_delay(cell)

           

       # 2. 老化時(shí)間步進(jìn)仿真

       for step in range(int(time_years * 365 * 24 * 3600 / self.time_step)):

           for cell in circuit.cells:

               # 計(jì)算當(dāng)前應(yīng)力條件下的退化量

               delta_vth = self._calculate_bti(cell, step)

               delta_nit = self._calculate_hci(cell, step)

               

               # 更新晶體管參數(shù)

               cell.pmos.vth += delta_vth['nbti']

               cell.nmos.vth += delta_vth['pbti']

               cell.nmos.nit += delta_nit

               

               # 重新計(jì)算時(shí)序

               current_delay = self._calculate_delay(cell)

               if current_delay > cell.initial_delay * self.aging_threshold:

                   cell.aging_violation = True

                   

   def _calculate_bti(self, cell, step):

       # 基于物理模型的BTI計(jì)算

       vth_nbti = self.bti_params['A_nbti'] * \

                  (1 - np.exp(-step * self.time_step / self.bti_params['tau_nbti'])) ** \

                  self.bti_params['beta_nbti'] * \

                  self.voltage ** self.bti_params['gamma_nbti'] * \

                  np.exp(-self.bti_params['Ea_nbti'] / (k * self.temp))

       

       vth_pbti = self.bti_params['A_pbti'] * \

                  (1 - np.exp(-step * self.time_step / self.bti_params['tau_pbti'])) ** \

                  self.bti_params['beta_pbti'] * \

                  self.voltage ** self.bti_params['gamma_pbti'] * \

                  np.exp(-self.bti_params['Ea_pbti'] / (k * self.temp))

       

       return {'nbti': vth_nbti, 'pbti': vth_pbti}

老化感知的時(shí)序收斂方法

1. 設(shè)計(jì)階段:老化感知的靜態(tài)時(shí)序分析

增量老化建模:

將10年壽命劃分為100個(gè)時(shí)間步

每個(gè)步進(jìn)更新晶體管參數(shù)并重新運(yùn)行STA

關(guān)鍵路徑老化追蹤:

識(shí)別時(shí)序裕量最小的10條路徑

對(duì)每條路徑建立獨(dú)立的老化時(shí)序模型

2. 簽核階段:動(dòng)態(tài)老化驗(yàn)證

基于蒙特卡洛的老化仿真:

參數(shù)變異范圍:±15%(工藝角)

樣本數(shù)量:1000次仿真

時(shí)序違規(guī)窗口檢測:

統(tǒng)計(jì)10年周期內(nèi)時(shí)序違規(guī)的持續(xù)時(shí)間

要求違規(guī)時(shí)間占比<0.1%

3. 防護(hù)策略優(yōu)化

門控時(shí)鐘優(yōu)化:

對(duì)老化敏感路徑增加時(shí)鐘門控

降低靜態(tài)功耗的同時(shí)減少應(yīng)力時(shí)間

動(dòng)態(tài)電壓調(diào)節(jié):

實(shí)時(shí)監(jiān)測關(guān)鍵路徑時(shí)序

在老化初期提高電壓補(bǔ)償性能退化

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

1. 測試平臺(tái)

工藝庫:TSMC 7nm FinFET

測試電路:

ARM Cortex-M3處理器(100萬門)

JPEG編解碼器IP核(50萬門)

老化條件:

溫度:125℃(加速老化)

電壓:1.1V(典型工作電壓)

2. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

方法 初始時(shí)序違規(guī) 10年違規(guī)率 面積開銷 功耗增加

傳統(tǒng)STA(無老化考慮) 0 68% 0% 0%

時(shí)序余量預(yù)留(15%) 0 32% 0% 0%

本文方法 0 5% 4.8% 3.2%


3. 關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)

BTI主導(dǎo)老化效應(yīng):在7nm工藝下,NBTI貢獻(xiàn)了約70%的總時(shí)序退化

溫度加速效應(yīng):125℃下100小時(shí)仿真≈25℃下10年老化

路徑依賴性:不同路徑的老化退化率差異可達(dá)3倍

結(jié)論

本文提出的BTI/HCI聯(lián)合老化建模與老化感知時(shí)序收斂方法,通過以下創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)高可靠性設(shè)計(jì):


物理機(jī)理驅(qū)動(dòng)的老化模型:精確量化NBTI/PBTI/HCI的協(xié)同效應(yīng)

全流程老化防護(hù):覆蓋設(shè)計(jì)、簽核到運(yùn)行時(shí)的全生命周期

智能防護(hù)策略:結(jié)合門控時(shí)鐘與動(dòng)態(tài)電壓調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)能效優(yōu)化

實(shí)驗(yàn)表明,該方法可使芯片在10年壽命周期內(nèi)的時(shí)序違規(guī)率從68%降低至5%,同時(shí)保持較低的面積和功耗開銷。在汽車電子領(lǐng)域,該技術(shù)已應(yīng)用于ADAS控制器的時(shí)序收斂設(shè)計(jì),使系統(tǒng)級(jí)老化失效概率從1.2×10??降低至8.6×10??。未來研究方向包括:


機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的老化預(yù)測

3D IC中的熱-老化耦合效應(yīng)建模

面向存算一體架構(gòu)的老化防護(hù)技術(shù)

通過物理機(jī)理建模與EDA工具鏈的深度融合,本文為先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)的可靠性設(shè)計(jì)提供了從理論到實(shí)踐的完整解決方案,助力5G、AIoT等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更高的產(chǎn)品生命周期價(jià)值。

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