Samsung Foundry sử dụng bộ tạo mô hình thiết bị tần số vô tuyến của Keysight

Theo Keysight thông báo, Samsung Foundry đã áp dụng bộ tạo mô hình IC-CAP Model Generator (MG) mới của Keysight để rút ngắn thời gian tạo các thư viện mạch điện, một thành phần quan trọng của bộ công cụ thiết kế quy trình (PDK) dành cho các công nghệ xử lý bán dẫn tần số vô tuyến (RF) tiên tiến của Samsung.

Mô hình hóa các bóng bán dẫn hiệu ứng trường RF fin tiêu chuẩn công nghiệp (FinFET) hiện hành là một quá trình phức tạp và tốn thời gian, đòi hỏi xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Với khung khổ phần mềm IC-CAP MG, đội ngũ kỹ sư lập mô hình RF của Samsung có thể tổ chức hiệu quả các bộ dữ liệu lớn để tiết kiệm thời gian trích xuất các mô hình bóng bán dẫn. MG quản lý dữ liệu và tất cả các chi tiết của quá trình mô phỏng và hiển thị mô phỏng đa thiết bị, giải phóng thời gian để đội ngũ kỹ sư có thể tập trung vào việc tạo và tự động hóa các luồng tùy chỉnh.

Được lập trình trên ngôn ngữ Python 3, phần mềm MG là một bộ phận của nền tảng mô hình hóa PathWave Device Modeling (IC-CAP) hàng đầu của Keysight. Phần mềm này nhập và tổ chức dữ liệu đo và netlist mạch cho các cấu trúc hình học và nhiệt độ khác nhau. Ngoài ra, phần mềm tự động tạo và mô phỏng một cách hiệu quả các biểu đồ xu hướng RF của các chỉ số chính dựa trên đầu vào của người dùng.

Tất cả dữ liệu, bao gồm các biểu đồ xu hướng, đều đã có sẵn để xây dựng các luồng trích xuất tùy chỉnh thông qua giao diện trực quan và dễ sử dụng. Sản phẩm này giúp mô phỏng hiệu quả và tinh chỉnh theo thời gian thực nhiều thiết bị với các mạch RF phụ phức tạp, bao gồm các netlist sử dụng các tệp trích xuất các yếu tố bất lợi đối với hiệu năng của mạch (layout parasitic extraction file). Khung khổ phần mềm MG có chức năng xác minh mô hình và tạo báo cáo.

Jongwook Kye, Phó chủ tịch điều hành và Giám đốc bộ phận Phát triển nền tảng thiết kế Foundry tại Samsung Electronics, cho biết: "Trong những năm qua, chúng tôi đã hợp tác chặt chẽ với Keysight EDA để cải thiện hiệu suất và độ chính xác của quy trình lập mô hình RF của chúng tôi. Nhờ áp dụng Model Generator vào quy trình làm việc, chúng tôi đã tăng ít nhất được 30% hiệu suất. Khả năng xử lý các netlist phức tạp và dữ liệu đo đa dạng của Model Generator, bao gồm các tham số S và nhiễu tần số thấp và tần số cao, là những tính năng trọng yếu đối với chúng tôi. Tính linh hoạt và hiệu năng mạnh mẽ của công cụ này giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình. Chúng tôi có thể tùy chỉnh các tham số bằng Python và tùy chỉnh Model Generator theo nhu cầu.”

Niels Faché, Phó Chủ tịch và Tổng Giám đốc, Keysight EDA

Niels Faché, Phó Chủ tịch và Tổng Giám đốc, Keysight EDA, cho biết: "Quá trình thiết lập mô hình của FinFET RF hiện tại và các thiết bị sáng tạo trong tương lai là nhiệm vụ rất phức tạp và tốn thời gian. Đội ngũ kỹ sư phải trích xuất hàng trăm thông số để mô hình hóa chính xác hành vi RF của các thiết bị ở kích cỡ và nhiệt độ khác nhau. Model Generator dỡ bỏ các rào cản trọng yếu trong quy trình làm việc, cho phép đội ngũ kỹ sư của Samsung tập trung công sức vào lập mô hình thay vì lập trình. Chúng tôi hài lòng vì giải pháp mới này có thể giúp Samsung quản lý tốt hơn quy trình làm việc, rút ngắn chu trình phát triển bộ công cụ thiết kế quy trình cũng như thời gian đưa sản phẩm ra thị trường”.