当前位置:首页 > 报告详情

机器学习辅助的SRAM软错误率表征:机遇与挑战.pdf

上传人: 芦苇 编号:651836 2025-05-01 30页 3.10MB

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要探讨了机器学习辅助的SRAM软错误率(SER)特性研究,针对传统SER模拟的挑战,提出了一种基于主动学习的分类器构建方法,并使用12nm FinFET SRAM进行了验证。核心数据表明,该方法在达到80%和85%的准确性时,所需的训练数据分别减少了41%和31%,显著提高了训练效率。文章还提到了未来研究方向,包括使用测量数据验证多细胞错误(MCUs)的SER估计,扩展方法以考虑在同一细胞内多个晶体管受到粒子撞击的事件,以及加速TCAD模拟等。
"如何通过机器学习提高SRAM软错误率估计的准确性?" "active learning在半导体器件软错误率估计中的应用前景如何?" "如何利用机器学习技术优化TCAD仿真流程?"
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠