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Enregistrement W3118188372 · doi:10.1116/6.0000617

Novel physics-based tool-prototype for electromigration assessment in commercial-grade power delivery networks

2020· article· en· W3118188372 sur OpenAlexaff
Sofya Torosyan, Armen Kteyan, Valeriy Sukharev, Jun-Ho Choy, Farid N. Najm

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Nanotechnology and Microelectronics Materials Processing Measurement and Phenomena · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCopper Interconnects and Reliability
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromigrationVoltage dropInterconnectionMonte Carlo methodPower network designVoltageDrop (telecommunication)GridElectronic circuitElectronic engineeringMaterials scienceComputer scienceElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recently developed novel methodology for electromigration (EM) failure assessment in power/ground grids of integrated circuits is employed in the electronic design automation tool prototype. The tool performs the analysis of stress evolution in interconnect trees for detecting EM-induced voiding locations and tracks resistance increase in the voided wires based on a physics-based model of voiding kinetics. Increased resistances of the branches of power/ground networks lead to a voltage drop increase in grid nodes. The instance in time when a designer-specified voltage-drop threshold is reached defines the EM-induced time-to-failure. Monte-Carlo simulation, performed around the core engine that simulates the stress over time using randomly generated atomic diffusivities and critical stress values, leads to the mean-time-to-failure of the grid, along with voiding probabilities of the interconnect branches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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