Etude de la sensibilité de technologies CMOS/BULK et CMOS/SOI partiellement désertée très largement sub-microniques dans l'environnement radiatif terrestre
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As the dimensions and operating voltages of semiconductor devices are continually reduced to satisfy the increasin demand for higher density and lower, their sensitivity to Soft Error Rates (SER) increases. These non destructive events correspond to a radiation-induced loss of ligical information in a memory cell. In the terrestrial environment, the two major sources of radiations are the atmospheric neutrons and the alpha particles resulting from the natural radioactivty. This study aims at comparing the Soft Error Rates et ground level in Ultra Deep Sub-Micron (UDSM) bulk and commercial Silicon On Insulator (SOI) technologies. Experimental SER tests are perfomed using different irradiation facilities : the Los Alamos neutron source, mono-energic sources of protons and neutrons and radioactive alpha sources, respectively located in the US, Canada and France. Results are given for SRAMs in the CMOS 250, 180, 130 and 90 nm technological nodes. They are used to state on the robustness difference between bulk and SOI up-to-date technologies. The modelling part relies on the rectangular Parallelepiped simulation methodology. Two probalistic Monte-Carlo codes, for the neutrons and alpha particles, were developed and calibrated to determine the key parameters driven the sensitivity of highly integrated technologies. These tools allow to investigate the influence on SER of the critical charge, the sensitive volume, the bipolar effect in SOI and the multiple bit upset rates. Finally, SER predictions are given for future 65 nm technology nodes and a promisingtechnology architecture (Fully Depleted SOI). Hence, the sensitivty of Bulk and SOI technologies is compared down to the 65 nm technological node.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 découle