华中科技大学集成电路学院王兴晟教授团队在EDA顶会DAC上陈述新式TCAD严重研讨打破

  华中科技大学集成电路学院王兴晟教授团队在EDA顶会DAC上陈述新式TCAD严重研讨打破

  6月23日至6月27日，第61届EDA与集成电路规划尖端学术会议DAC（Design Automation Conference）在美国旧金山成功举办。在此次会议上，我校集成电路学院宣布了自成立以来首篇DAC论文（Multi-order Differential Neural Network for TCAD Simulation of the Semiconductor Devices），并作口头陈述。论文通讯作者王兴晟教授与榜首作者硕士生蔡子非同学，现场参与了此次世界盛会，与世界同行在相关范畴进行了广泛深化的学习沟通，并向世界同行展现了华中科技大学在AI for EDA范畴的最新研讨成果并进行了相应沟通评论。

  TCAD （Technology Computer Aided Design）是完成半导体器材规划与制作的关键环节。其经过对描绘半导体器材行为的物理方程的求解，完成对器材各项参数的猜测。传统的TCAD根据有限体积法、有限元法等办法，经过对有关物理方程的离散完成对器材的数值模仿。本文初次提出了一种根据物理感知神经网络（PINN）完成TCAD仿真的全新办法。该办法经过对所提出的根据径向基网络（RBFNN）模型改善的多阶微分神经网络（MDNN）模型的练习，在无需预先给出数据集的情况下，完成了对稳态情况下的泊松方程与漂移分散方程的耦合求解。该论文在新式TCAD的函数界说、体系结构及求解办法上做出了簇新的奉献，这是现在初次完成的无需任何已有数据的机器学习TCAD仿真，从而在物理方程求解范畴做出了新的测验。关于PN结二极管示例而言，本办法能有效地仿真器材的根本物理特性，其自洽求解的差错小于1×10-5.

  DAC是电子规划自动化（EDA）与集成电路规划范畴的顶会之一，专心于相关范畴的最新办法和技能。会议接纳的论文涵盖了电子规划自动化、嵌入式体系及软件、AI体系及架构、存内核算及量子核算等主题，遭到全世界相关范畴研讨者及企业的广泛重视，相关首要EDA公司和半导体企业热心参与大会。在本次会议中，图神经网络（GNN）、大言语模型（LLM）等AI模型、存内核算、量子核算、3DIC等成为了沟通陈述的热门与中心。