MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7018226052

Cryogenic CMOS Compact Modeling for Cryo-Electronic Applications

2023· dissertation· en· W7018226052 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundUniversity of Waterloo
Mots-clésQuantum computerQubitQuantum technologyQuantum circuitQuantum annealingQuantumQuantum sensorQuantum networkCoherence (philosophical gambling strategy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum computing holds the promise of a monumental leap in computational power, enabling the resolution of previously insurmountable problems with astonishing speed compared to classical computers. \nEmerging computing paradigms, including Shor's factoring algorithm, Grover's searching algorithm, quantum simulations, protein folding, and more, stand on the brink of feasibility, thanks to quantum computers. \nHowever, despite impressive recent advancements in quantum computing, demonstrated systems featuring anywhere between a few to around a hundred physical qubits remain significantly distant from achieving quantum supremacy over classical computing, which demands the utilization of millions of physical qubits. \nThis formidable challenge is known as the scaling problem. \n \nImplementing large-scale quantum computing systems is faced with numerous hurdles, particularly \nwhere each qubit necessitates precise control under extremely low cryogenic temperatures (<1 K). \nComplementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) technology, the cornerstone of classical computer scaling, emerges as a promising solution for scaling quantum computers. \nCMOS technology offers deep miniaturization and versatility, functioning seamlessly at both room temperature (RT) and cryogenic temperatures (cryoT). \nCMOS is compatible with the spin qubits in semiconductor quantum dots (one of the various methods of implementing qubits that exhibit long coherence time) offering integration compatibility especially from the fabrication perspective. \nIt is this kind of tight integration that may ultimately hold the key to resolving the quantum scaling problem, bridging the gap between the current state of quantum computing and its promising potential. \n \nNevertheless, current circuit design environments lack support for operating temperatures \nnear cryoT. \nThis lack of support is centered in the often overlooked component known as the compact model. \nCompact models act as the blueprint that informs circuit simulators of how circuit elements behave under various operating conditions. \nThis component is composed of simplified mathematical formulas that bridge the gap between the element's physical model and simulation engines. \nIn order to obtain accurate simulation results necessary for cryo-circuits design the compact model must be accurate. \nTo obtain precise simulation results necessary for cryo-circuit design, it is imperative to understand and incorporate the effects of cryoT on metal-oxide-semiconductor field-effect-transistors (MOSFETs) into the compact model. \n \nThis thesis is one of the first attempts to develop cryogenic MOSFET compact model based on virtual source concept, through theoretical investigation and experimental validation. \nThe cold temperature effects on MOSFETs are studied and integrated into the existing MIT virtual-source model (MVS), expanding its temperature range to include deep cryoT in the range of few Kelvin. \nTo achieve this, sample devices from multiple commercial technology nodes are characterized in RT down to deep cryoT. \nThe thesis outlines the measurement setup and explores a range of predicted and unexpected cryogenic phenomena within the transistor. \nGood agreement between experimental data and modeled data is obtained between 300 K and 4 K for 20, 28, and 65 nm bulk CMOS technology nodes. \n \nHowever, merely developing a cryogenic compact model is insufficient for its adoption and practical deployment. \nExtraction and fitting tools are therefore developed alongside the model. \nTo support circuit design on industrial tools and validate the model, the compact model is implemented Verilog-A. \nSubsequently, a cryogenic circuit simulation is demonstrated using industry-standard electronic design automation (EDA) tools. \nThis demonstration underscores the viability of the model to facilitate cryo-circuit design for quantum computing, representing a significant step towards realizing the potential of quantum computing in practical applications.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUWSpace (University of Waterloo)Même sujetQuantum and electron transport phenomenaTravaux en français237 207