慕尼黑工业大学研发3nm纳米片NN仿真模型

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据Semiconductor Engineering报道，慕尼黑工业大学研究人员开发出基于神经网络（NN）的晶体管模型，用于加速3nm纳米片SPICE仿真及标准单元库表征。该模型在保持高精度的同时，在延迟和总功耗评估上分别实现了低于0.11%和0.76%的误差。实验显示，相比传统的Verilog-A基准模型（BSIM-CMG），该NN模型在标准单元库表征任务中速度提升至多8倍，且具备更好的收敛性。