Notice bibliographique
Résumé
In most of the electronics and communication devices such as mobile, video phone and handheld video games low power and high density SRAM (Static Random Access Memory) is a favor. On the other hand, integration of many functions such as digital, memory, RF and analog circuits is necessary in near future. Scaling is one of the solutions to increase density of memories and functionality of integrated circuits. However, the increase of leakage current, process complexity and process variation of parameters limit scaling. This limitations force us to think about new dimension in integrated circuits. Three dimensional integrated circuits can solve some of the problems. They can give us low power, high density memories and high functionality circuits in same area of planar ICs. Different technologies can be merged in different layers of 3DIC to finally make a high performance system. In this thesis we realize SRAM cells in 3DIC to increase the capacity and performance of them. In chapter 2 we will introduce different memories and particular case SRAM. The principle of operation and design metrics are discussed in this chapter. Then in chapter 3 we talk about 3DIC and its advantages and disadvantages. Heat generation is main issue in 3DIC. New 3DIC fabrication technology called µ-Czochralski Process is introduced. Next in chapter 4 we design SRAM cells using analytic approach and we confirm the design by circuit simulation tools. Different SRAM cells and sense amplifier and output buffers are designed in this chapter. To fabricate design circuits we need layout for SRAM cells. In chapter 5 we extensively look to the design rules for SRAM circuits in one layer and two layers of silicon. Using double gate and H-Gate transistors to increase the performance of SRAM cells are discussed in this chapter. Then in chapter 6 we show fabrication process flow of one layer and two layers single grain silicon devices. Finally fabricated circuits are characterized electrically and results are reported in chapter 7.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».