A Hierarchical Framework for Thermal Modelling of Electronic Devices: From Atoms to Chips
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we provide an overview of a hierarchical computational framework to predict thermal transport in electronic devices through integration of physics-based models at different length scales. Information from atomistic simulations at the smallest length scales are transferred to upper levels of the hierarchy, up to thermal models for the chip. The proposed methodology includes five levels of length scales in electronic devices, namely (i) atomistic level, (ii) thin film and nanowire level, (iii) transistor and logic gate level, (iv) functional block level, and (v) chip level. At the first level of the hierarchy, properties of energy carriers in a semiconductor material (e.g., phonons) are obtained from atomistic level simulations, such as Molecular Dynamics (MD) and Lattice Dynamics (LD) calculations. At the second level, thermal transport in thin silicon films is modelled using a Lattice Boltzmann Method (LBM) for phonons. The outcome of these simulations is a size-dependent thermal conductivity for silicon films. At the third level of the hierarchy, these effective thermal conductivities are used in thermal modelling of logic gates. Detailed structures of different types of logic gates are reconstructed based on different manufacturing technologies (MOSFET and FinFET) at different technology nodes. Since the characteristic sizes of different parts of the logic gates are comparable to the mean free path of energy carriers, we use the size-dependent, effective thermal conductivities that were calculated at lower levels of the hierarchy to build simulation models for the logic gates. Based on these models, we calculate an equivalent thermal conductance for the logic gates, which would then be used in the upper level simulations to determine an equivalent thermal conductance for different functional blocks of the die based on their internal structure and the number and type of logic gates found in each functional block. Overall, the proposed hierarchical model enables us to include the effect of atomistic-level physics into package-level simulations, and thus, have an accurate prediction of thermal transport in an electronic device.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».