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3 篇 process control ...
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1 篇 yield prediction
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1 篇 corner lots
1 篇 product characte...

机构

3 篇 univ politehn bu...
2 篇 infineon technol...
1 篇 infineon technol...

作者

3 篇 david emilian
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3 篇 英文

检索条件"主题词=Process Control Monitor parameters"

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Machine Learning-Based Local Sensitivity Analysis of Integrated Circuits to process Variations 27

Machine Learning-Based Local Sensitivity Analysis of Integra...

引用

27th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (IEEE ICECS)

作者： Sandru, Elena-Diana David, Emilian Pelz, Georg Univ Politehn Bucuresti Bucharest Romania Infineon Technol Bucharest Romania

This paper presents a local sensitivity analysis methodology of circuit performances, i.e. Electrical parameters (EPs), with manufacturing process variations, based on modelling the EPs dependence on the process Contr... 详细信息

ISBN: (纸本)9781728160443

关键词： Local Sensitivity Analysis process control monitor parameters Corner Lots Product Characterization

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Modeling the Dependencies between Circuit and Technology parameters for Sensitivity Analysis using Machine Learning Techniques 16

Modeling the Dependencies between Circuit and Technology Par...

引用

16th International Conference on Synthesis, Modeling, Analysis and Simulation Methods and Applications to Circuit Design (SMACD) / 15th Conference on PhD Research in Microelectronics and Electronics (PRIME)

作者： Sandru, Elena-Diana Burileanu, Corneliu David, Emilian Buzo, Andi Pelz, Georg Univ Politehn Bucuresti Bucharest Romania Infineon Technol Neubiberg Germany

ISBN: (纸本)9781728112015

The sensitivity of integrated circuit parameters regarding manufacturing process variation represents a very important ongoing topic in the semiconductor industry. Establishing the functional relationship between them at an early stage, i.e. simulation, would create an advantage in terms of circuit improvement and eventually high production yield. This paper presents a methodology for finding the influence of technology parameters (i.e. process control monitor parameters) on device performance. The methodology is based on Machine Learning algorithms and Bayesian Optimization framework with the purpose of modelling the functional dependencies between technology and circuit parameters. The experimental results prove that the device performance is highly sensitive to technology parameters variation and this dependency can be modelled.

关键词： sensitivity analysis process control monitor parameters modeling dependencies between technology and circuit parameters

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Pre-Silicon Yield Estimation using Machine Learning Regression 26

Pre-Silicon Yield Estimation using Machine Learning Regressi...

引用

26th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS)

作者： Sandru, Elena-Diana David, Emilian Pelz, Georg Univ Politehn Bucuresti Bucharest Romania Infineon Technol Neubiberg Germany

ISBN: (纸本)9781728109961

Early (pre-silicon) yield estimation with regard to technology variations represents a cost-effective solution in the semiconductor industry. This paper presents preliminary results on a yield estimation methodology that models and uses the Electrical parameters dependence on the manufacturing process variation, namely the process control monitor parameters.

关键词： yield prediction process control monitor parameters modeling dependencies between technology and circuit parameters

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