Application des systèmes de calcul à haute performance dans les études électrothermiques à l'échelle nanoscopique
Notice bibliographique
Résumé
La miniaturisation des MOSFETs a été le carburant de l'industrie semi-conducteur pour quelque dizaine d'années.L'industrie continuera, probablement, son développement à l'avenir en créant de nouveaux concepts et technologies.À long terme, pour arriver à une miniaturisation extrême en comparaison avec l'état de l'art, de nouveaux concepts de transistors sont prévus pour remplacer les MOSFETs conventionnelles.Même dans la prochaine décennie, des corrections dans la modélisation et conception des MOSFETs sont prévues.Au même temps que la miniaturisation arrive aux barrières physiques, de nouveaux phénomènes voient le jour.L'un de ces phénomènes est le transport balistique.Le transport balistique et les autres phénomènes reliés à physique quantique, qui devienne dominant quand les tailles de composant atteignent un certain niveau, ont besoin d'algorithmes de calcul très lourds pour être modélisés avec précision.L'utilisation des techniques de calcul à haute performance (HPC) est une solution prometteuse pour le problème de modélisation et conception de MOSFETs du futur.Dans ce travail, un outil de modélisation créé par les chercheurs à l'université de Perdue est employé comme un algorithme qui modélise de nouveaux effets de transport quantique dans les MOSFETs à double grille.Cet algorithme est parallélisé avec MA TLAB et exécuté sur une infrastructure HPC de consortium CLUMEQ, sous la plate-forme Calcul Canada.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».