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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-13 16:00 スパースガウス過程回帰に基づく極低温トランジスタ電流モデリング ○岩崎哲朗（京都工繊大）・佐藤高史（京大）・新谷道広（京都工繊大）  VLD2024-58 ICD2024-76 DC2024-80 RECONF2024-88 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，スパースガウス過程回帰（Sparse Gaussian process regression，SGPR）を用いて極低温環境 下の CMOS トランジスタ特性をモデリングする手法を提案する．標準トランジスタモデルの温度範囲は −55 ◦C から 125 ◦C であるが，低温で動作する応用が急速に拡大している．提案手法では，ガウス過程回帰の近似計算手法であ る SGPR を用いて，室温から極低温まで動作する CMOS 回路をシミュレーションするためのトランジスタ電流モデ ルを構築する．また，提案手法は低電流領域と高電流領域の学習を個別に行い，それらをスムージング関数で滑らか に接続することで，遮断領域から飽和領域までの広範なバイアス条件もシミュレーション可能である．65 nm および 22 nm プロセスで製造した nMOS，pMOS トランジスタを用いた評価においては，3 K から 300 K までの電流特性を 学習して生成したモデルを市販 SPICE シミュレータに組み込み，正確にシミュレーションできることを示す． |
| （英） | In this study, we propose a method for modeling CMOS transistor characteristics under cryogenic con- ditions using Sparse Gaussian process regression (SGPR). The temperature range of the standard transistor model is from −55 ◦C to 125 ◦C, but applications operating at low temperatures are rapidly expanding. The proposed method constructs a transistor current model to simulate CMOS circuits operating from room temperature to cryogenic temperatures using SGPR, which is an approximate Gaussian process regression method. The proposed method can simulate a wide range of bias conditions from the cutoff region to the saturation region by learning low-current and high-current regions separately and connecting them smoothly with a smoothing function. In the evaluation using nMOS and pMOS transistors fabricated on 65 nm and 22 nm processes, the model generated by learning the current characteristics from 3 K to 300 K is incorporated into a commercial SPICE simulator, showing that the simulation can be performed accurately. |
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| キーワード | （和） | コンパクトモデリング / ガウス過程回帰 / 極低温CMOS / / / / / |
| （英） | Compact modeling / Gaussian process regression / Cryo-CMOS / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 247, VLD2024-58, pp. 177-182, 2024年11月. | |
| 資料番号 | VLD2024-58 | |
| 発行日 | 2024-11-05 (VLD, ICD, DC, RECONF) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2024-58 ICD2024-76 DC2024-80 RECONF2024-88 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD DC RECONF ICD IPSJ-SLDM |
| 開催期間 | 2024-11-12 - 2024-11-14 |
| 開催地（和） | コンパルホール(大分) |
| 開催地（英） | COMPAL HALL |
| テーマ（和） | デザインガイア2024 -VLSI設計の新しい大地- |
| テーマ（英） | Design Gaia 2024 -New Field of VLSI Design- |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2024-11-VLD-DC-RECONF-ICD-SLDM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スパースガウス過程回帰に基づく極低温トランジスタ電流モデリング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Cryogenic Transistor Current Modeling Based on Sparse Gaussian Process Regression |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コンパクトモデリング / Compact modeling |
| キーワード(2)（和/英） | ガウス過程回帰 / Gaussian process regression |
| キーワード(3)（和/英） | 極低温CMOS / Cryo-CMOS |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩崎 哲朗 / Tetsuro Iwasaki / イワサキ テツロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都工芸繊維大学 (略称： 京都工繊大) Kyoto Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 高史 / Takashi Sato / サトウ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： KU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新谷 道広 / Michihiro Shintani / シンタニ ミチヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都工芸繊維大学 (略称： 京都工繊大) Kyoto Institute of Technology (略称： KIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-13 16:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2024-58, ICD2024-76, DC2024-80, RECONF2024-88 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.247(VLD), no.248(ICD), no.249(DC), no.250(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.177-182 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-11-05 (VLD, ICD, DC, RECONF) |
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