디바이스 모델링 IC-CAP

반도체 장치 모델링에는 다양한 자극에 반응하는 반도체 장치 및 회로의 전기적 동작을 시뮬레이션하는 정밀한 수학적 모델을 만드는 작업이 포함됩니다. 장치 모델에는 특정 매개변수 또는 계수가 포함된 방정식 세트가 포함되어 있습니다. 매개변수 값을 결정하는 것은 모델 방정식이 측정된 데이터에 밀접하게 맞는지 확인하기 위해 직접 추출 또는 최적화 기술을 포함하는 세심한 프로세스입니다.

반도체 장치 모델링은 집적 회로(IC) 내에서 트랜지스터, 다이오드, 커패시터와 같은 반도체 장치의 동작을 나타내는 수학적 모델을 제공하는 프로세스 설계 키트(PDK)의 기초를 형성합니다. 반도체 장치 크기가 나노미터 규모로 줄어들면서 새로운 물리적 현상이 발생하면서 장치 동작이 점점 더 복잡해졌습니다. 정확한 모델을 통해 설계 엔지니어는 비용이 많이 드는 물리적 프로토타입 제작으로 가기전에 장치의 동작을 시뮬레이션하고 예측할 수 있습니다.

장치 모델링은 다음 범주로 분류됩니다.

• 물리 기반 모델: 엔지니어는 기본적인 물리 법칙에 의존하는 물리 기반 장치 모델의 정확성을 인식합니다. 한 가지 예는 반도체 장치의 전위 분포를 설명하는 Poisson's 방정식의 2D 솔루션입니다.
  
• 경험적 모델: 실험 데이터에 방정식을 적용하여 파생된 이 모델은 이론적인 기초보다 실제적인 예측 가능성을 우선시합니다. 예를 들어, Curtice 경험적 모델은 금속 반도체 전계 효과 트랜지스터(MESFET) 및 고전자 이동도 트랜지스터(HEMT)의 I-V 특성을 설명합니다.
  
• 반경험적 모델: 이 모델은 물리적 원리와 경험적 데이터를 결합합니다. 예를 들어 Gummel-Poon은 BJT(바이폴라 접합 트랜지스터)에 대한 반경험적 모델입니다.
  
• 테이블 기반 모델: HP Root FET 모델과 같은 테이블 기반 모델은 측정된 데이터를 보간하여 다양한 조건에서 장치 동작을 시뮬레이션합니다.
  
• 인공 신경망(ANN) 모델: 이 모델은 인공 지능 알고리즘을 사용하여 데이터로부터 학습하고 반도체 장치 동작을 예측합니다. 예를 들어 DynaFET 모델은 신경망을 적용하여 전계 효과 트랜지스터(FET)의 동적 동작과 비선형성을 시뮬레이션합니다.
  

오늘날의 업계 표준 트랜지스터를 모델링하는 것은 엄청난 양의 데이터가 관련된 복잡하고 시간이 많이 걸리는 과정입니다. SPICE(Integrated Circuit Emphasis) 모델 라이브러리를 사용하여 시뮬레이션 프로그램의 품질을 추출하고 검증하는 데 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 프로세스 기술이 발전함에 따라 모델 라이브러리에는 지속적인 업데이트가 필요합니다. 또한 wide bandgap 반도체를 채택하려면 질화갈륨(GaN) 장치에 대한 robust model을 사용하여 열 및 동적 메모리 효과를 비롯한 고도의 비선형 장치 동작을 시뮬레이션해야 합니다.

반도체 소자 모델링에는 정확성과 효율성을 보장하기 위한 4가지 기본 단계가 포함됩니다.

• 데이터 측정 및 분석: 이 초기 단계에서는 장치의 물리적, 전기적 특성을 측정하므로 광범위한 데이터 수집이 필요합니다. 측정을 위한 일반적인 다이를 선택하는 절차는 프로세스 개발 단계에 따라 다릅니다.
  
• 매개변수 추출: 이 단계에는 다양한 조건에서 장치의 동작을 정의하는 DC, CV, S-매개변수 및 잡음과 같은 중요한 매개변수를 추출하는 작업이 포함됩니다. 모델링 엔지니어의 과제는 수학적 모델 표현이 측정된 데이터와 일치하도록 모델의 매개변수를 추출하기 위해 반복 가능하고 강력한 절차를 구현하는 것입니다.
  
• 모델링: 이 단계에서는 추출된 매개변수를 사용하여 장치의 동작을 정확하게 나타내는 수학적 모델을 만듭니다.
  
• 모델 검증: 모델을 검증하면 사용자가 사용할 수 있게 되기 전에 모델의 신뢰성이 보장됩니다. 측정된 데이터에 대한 모델의 정확성을 검증하는 것 외에도 모델링 엔지니어는 여러 편향, 형상 및 주파수 조건에 걸쳐 모델을 시뮬레이션하여 견고성을 테스트해야 합니다.