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集成电路制造工艺波动与对准套刻技术(特邀)
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作者 张利斌 韦亚一 《光学学报(网络版)》 2025年第13期93-113,共21页
集成电路芯片制造技术是现代社会的核心和基础,对芯片设计图形的准确制造需要克服图形分辨率、图层间对准套刻精度和芯片制造产率等方面的困难,特别是芯片制造过程中的套刻误差已经成为芯片良率的主要影响因素。对套刻误差的起因、测量... 集成电路芯片制造技术是现代社会的核心和基础,对芯片设计图形的准确制造需要克服图形分辨率、图层间对准套刻精度和芯片制造产率等方面的困难,特别是芯片制造过程中的套刻误差已经成为芯片良率的主要影响因素。对套刻误差的起因、测量方法、反馈算法、控制要素等进行详细综述,让工程师以更全面的视角看待这一问题尤为重要。本文综述了芯片制造过程中的对准套刻技术难点,特别是先进工艺对套刻误差的指标需求,工艺波动所带来的套刻精度下降、测量准确性降低和匹配误差控制难度增加等,并梳理了提升套刻精度和控制质量的一系列方法和算法,从测量方法、补偿模型、标识筛选、人工智能综合、自对准工艺等角度梳理了影响套刻的因素、降低套刻误差和提升工艺鲁棒性的方法。通过剖析工艺波动和芯片套刻误差之间的关系,为我国集成电路装备和工艺开发提供参考,并以多要素协同发展的方式提升芯片制造良率。 展开更多
关键词 集成电路 对准套刻 工艺波动 测量和反馈 人工智能
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SVM算法在硬件木马旁路分析检测中的应用 被引量:6
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作者 佟鑫 李莹 陈岚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1643-1651,共9页
集成电路(ICs)面临着硬件木马(HTs)造成的严峻威胁。传统的旁路检测手段中黄金模型不易获得,且隐秘的木马可以利用固硬件联合操作将恶意行为隐藏在常规的芯片运行中,更难以检测。针对这种情况,该文提出利用机器学习支持向量机(SVM)算法... 集成电路(ICs)面临着硬件木马(HTs)造成的严峻威胁。传统的旁路检测手段中黄金模型不易获得,且隐秘的木马可以利用固硬件联合操作将恶意行为隐藏在常规的芯片运行中,更难以检测。针对这种情况,该文提出利用机器学习支持向量机(SVM)算法从系统操作层次对旁路分析检测方法进行改进。使用现场可编程门阵列(FPGA)验证的实验结果表明,存在黄金模型时,有监督SVM可得到86.8%的训练及测试综合的平均检测准确率,进一步采用分组和归一化去离群点方法可将检测率提升4%。若黄金模型无法获得,则可使用半监督SVM方法进行检测,平均检测率为52.9%~79.5%。与现有同类方法相比,验证了SVM算法在指令级木马检测中的有效性,明确了分类学习条件与检测性能的关系。 展开更多
关键词 硬件木马 旁路检测 支持向量机 有监督学习 半监督学习
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一种计算机系统内存扩展方案
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作者 郝晓冉 陈岚 +1 位作者 倪茂 潘磊 《中国科学院大学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2021年第3期423-432,共10页
在计算机系统中,当DRAM内存空间即将用尽时,操作系统将启动内存交换机制将内存中不常用的数据换出至底层存储设备(如硬盘)中,当此数据再次被访问时需将其重新换入至内存中。内存数据的换入换出通常以页(4 KB)为单位进行,当被换出的内存... 在计算机系统中,当DRAM内存空间即将用尽时,操作系统将启动内存交换机制将内存中不常用的数据换出至底层存储设备(如硬盘)中,当此数据再次被访问时需将其重新换入至内存中。内存数据的换入换出通常以页(4 KB)为单位进行,当被换出的内存页中包含其他热点数据时,会造成频繁的内存数据换入换出,带来冗余的系统I/O操作,影响系统性能。针对这一问题,利用SSD扩展DRAM内存空间,提出一种以对象为粒度的内存管理方案,在选择被换出内存数据时可以对象为单位,降低热点数据被换出内存的可能性,从而减少不必要的系统I/O操作。与Linux内存交换机制相比,本文提出的内存管理方案可以提升最高73.3%的系统性能。 展开更多
关键词 内存扩展 固态硬盘 访存密集型应用 混合内存
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基于有限域的通用掩码防御方案设计与实现 被引量:2
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作者 姜佳怡 冯燕 +2 位作者 唐啸霖 陈岚 李志强 《微电子学与计算机》 2024年第9期81-89,共9页
加密算法被广泛用来保护秘密信息,侧信道攻击通过捕获侧信道数据对加密算法进行攻击。相关功耗分析(Correlation Power Analysis,CPA)攻击具有易于捕获功耗数据、算法实现简单、攻击效率高等特点,是加密算法的重要威胁之一。掩码技术是... 加密算法被广泛用来保护秘密信息,侧信道攻击通过捕获侧信道数据对加密算法进行攻击。相关功耗分析(Correlation Power Analysis,CPA)攻击具有易于捕获功耗数据、算法实现简单、攻击效率高等特点,是加密算法的重要威胁之一。掩码技术是一种常用于防御功耗分析攻击的技术,这种技术在不修改算法本身功耗特点的情况下,引入随机数。掩码使算法中间值随机化,降低算法中间值与功耗数据的相关性,能够防御相关功耗分析攻击等。对有限域(Galois Field,GF)实现的高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)算法、SM4算法使用掩码技术进行防护,重点在于优化有限域求逆算法。针对AES算法、SM4算法分别提出一种有限域掩码算法,使用全掩码技术,其中包含一种通用的有限域求逆算法。该GF(28)上求逆算法共使用6个GF(24)乘法模块,2个GF(24)平方模块,2个GF(24)平方后乘常数模块和1个GF(24)求逆模块,求逆结果输出基本同步。实验结果表明,掩码算法有效提升了算法硬件实现的抗功耗攻击能力。 展开更多
关键词 AES算法 SM4算法 有限域 掩码 S盒
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基于模型的光学邻近效应修正应用技术(特邀)
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作者 郝芸芸 董立松 +5 位作者 粟雅娟 张利斌 苏晓菁 范泰安 马乐 韦亚一 《光学学报》 北大核心 2025年第5期1-13,共13页
基于模型的光学邻近效应修正是半导体制造中的关键技术,通过调整掩模图形来补偿光学邻近效应引起的图形失真,从而提高光刻精度。随着技术节点的演进,线边缘粗糙度成为影响器件性能和可靠性的重大挑战,需要更精确的光刻胶模型来预测和控... 基于模型的光学邻近效应修正是半导体制造中的关键技术,通过调整掩模图形来补偿光学邻近效应引起的图形失真,从而提高光刻精度。随着技术节点的演进,线边缘粗糙度成为影响器件性能和可靠性的重大挑战,需要更精确的光刻胶模型来预测和控制线边缘粗糙度。设计-工艺协同优化则通过在设计和制造过程中整合优化策略,解决了与缩小特征尺寸相关的多方面挑战,推动了掩模可制造性、光刻性能的提升。将描述光学临近效应物理现象的数学模型和新兴的机器学习算法相结合,有望进一步推动半导体技术的发展。 展开更多
关键词 光刻 光学邻近效应修正 设计-工艺协同优化 线边缘粗糙度
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基于广度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法
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作者 杨欣华 江一鹏 +7 位作者 李思坤 廖陆峰 张双 张利斌 张生睿 施伟杰 韦亚一 王向朝 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期131-141,共11页
提出一种基于广度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法。通过广度优先搜索算法得到所有图形数最少的关键图形组。以45 nm标准单元库测试图形集为例,采用商用计算光刻软件Tachyon Tflex对本文方法的筛选结果进行仿真验证。结... 提出一种基于广度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法。通过广度优先搜索算法得到所有图形数最少的关键图形组。以45 nm标准单元库测试图形集为例,采用商用计算光刻软件Tachyon Tflex对本文方法的筛选结果进行仿真验证。结果表明,本文方法获得的关键图形组的工艺窗口优于Tachyon Tflex中的同类技术。相比于基于深度优先搜索的全芯片SMO关键图形筛选方法,本文方法只筛选出所有图形数量最少的关键图形组,图形筛选效率更高。 展开更多
关键词 集成光学 图形筛选 计算光刻 全芯片光源掩模联合优化 广度优先搜索
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Fast source mask co-optimization method for high-NA EUV lithography
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作者 Ziqi Li Lisong Dong +1 位作者 Xu Ma Yayi Wei 《Opto-Electronic Advances》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第4期44-54,共11页
Extreme ultraviolet(EUV)lithography with high numerical aperture(NA)is a future technology to manufacture the integrated circuit in sub-nanometer dimension.Meanwhile,source mask co-optimization(SMO)is an extensively u... Extreme ultraviolet(EUV)lithography with high numerical aperture(NA)is a future technology to manufacture the integrated circuit in sub-nanometer dimension.Meanwhile,source mask co-optimization(SMO)is an extensively used approach for advanced lithography process beyond 28 nm technology node.This work proposes a novel SMO method to improve the image fidelity of high-NA EUV lithography system.A fast high-NA EUV lithography imaging model is established first,which includes the effects of mask three-dimensional structure and anamorphic magnification.Then,this paper develops an efficient SMO method that combines the gradient-based mask optimization algorithm and the compressivesensing-based source optimization algorithm.A mask rule check(MRC)process is further proposed to simplify the optimized mask pattern.Results illustrate that the proposed SMO method can significantly reduce the lithography patterning error,and maintain high computational efficiency. 展开更多
关键词 computational lithography high-NA EUV lithography source-mask co-optimization lithography imaging model
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