論文の概要: Revolutionizing TCAD Simulations with Universal Device Encoding and
Graph Attention Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11624v2
- Date: Tue, 23 Jan 2024 14:05:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-24 19:33:21.952254
- Title: Revolutionizing TCAD Simulations with Universal Device Encoding and
Graph Attention Networks
- Title(参考訳): ユニバーサルデバイスエンコーディングとグラフアテンションネットワークによるTCADシミュレーションの革新
- Authors: Guangxi Fan, Leilai Shao, Kain Lu Low
- Abstract要約: TCADにおける半導体デバイスエンコーディングに人工知能(AI)とグラフ表現を活用する革新的な手法を提案する。
物質レベルの埋め込みやデバイスレベルの埋め込みだけでなく、新しい空間的関係の埋め込みも考慮したグラフベースの普遍符号化方式が提示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.2446699088442793
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An innovative methodology that leverages artificial intelligence (AI) and
graph representation for semiconductor device encoding in TCAD device
simulation is proposed. A graph-based universal encoding scheme is presented
that not only considers material-level and device-level embeddings, but also
introduces a novel spatial relationship embedding inspired by interpolation
operations typically used in finite element meshing. Universal physical laws
from device simulations are leveraged for comprehensive data-driven modeling,
which encompasses surrogate Poisson emulation and current-voltage (IV)
prediction based on drift-diffusion model. Both are achieved using a novel
graph attention network, referred to as RelGAT. Comprehensive technical details
based on the device simulator Sentaurus TCAD are presented, empowering
researchers to adopt the proposed AI-driven Electronic Design Automation (EDA)
solution at the device level.
- Abstract(参考訳): TCADデバイスシミュレーションにおける半導体デバイスエンコーディングのための人工知能(AI)とグラフ表現を利用した革新的な手法を提案する。
グラフベースのユニバーサルエンコーディングスキームは、材料レベルおよびデバイスレベルの埋め込みを考えるだけでなく、有限要素メッシュによく使われる補間演算に触発された新しい空間的関係埋め込みを導入する。
デバイスシミュレーションからの普遍的な物理法則は、スロゲートポアソンエミュレーションとドリフト拡散モデルに基づく電流電圧予測を含む包括的なデータ駆動モデリングに活用される。
どちらも、RelGATと呼ばれる新しいグラフアテンションネットワークを用いて実現されている。
デバイスシミュレータsendaurus tcadに基づく包括的な技術的詳細が提示され、研究者はデバイスレベルでai駆動電子設計自動化(eda)ソリューションを採用することができる。
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