Parasitic Extraction bezieht sich auf den Prozess, bei dem parasitäre Elemente, die in integrierten Schaltungen (ICs) vorhanden sind, identifiziert und quantifiziert werden. Diese parasitären Elemente, wie Widerstände, Kapazitäten und Induktivitäten, entstehen durch die physikalischen Eigenschaften von Materialien und die geometrische Anordnung der Schaltungselemente. Das Ziel der Parasitic Extraction ist es, präzise Modelle für die elektrischen Eigenschaften von Schaltungen zu erstellen, um die Leistung, den Energieverbrauch und die Zuverlässigkeit von VLSI-Systemen (Very Large Scale Integration) zu optimieren.
Die Bedeutung der Parasitic Extraction wurde in den 1980er Jahren erkannt, als die Komplexität von ICs exponentiell zunahm. Frühe Ansätze zur Parasitic Extraction beinhalteten manuelle Methoden und einfache analytische Modelle. Mit dem Aufkommen von CAD-Tools (Computer-Aided Design) und der Entwicklung von Software zur automatisierten Parasitic Extraction erlebte das Feld einen Durchbruch.
Technologische Fortschritte in der Halbleiterfertigung, insbesondere die Einführung von Technologien wie Deep Submicron (DSM) und FinFET (Fin Field-Effect Transistor), haben die Anforderungen an die Parasitic Extraction drastisch erhöht. In den letzten Jahren hat die Entwicklung von extrem ultraviolettem Lithographie (EUV) und Gate-All-Around FETs (GAA FET) neue Herausforderungen und Möglichkeiten für die Parasitic Extraction geschaffen.
Die 5nm Technologie stellt bedeutende Fortschritte bei der Miniaturisierung von Transistoren dar. In dieser Technologie müssen die parasitären Effekte präzise modelliert werden, um die Gesamtleistung und Effizienz zu gewährleisten. Die Reduzierung der Transistorgröße führt zu einer erhöhten Dichte und damit zu komplexeren parasitären Effekten, die berücksichtigt werden müssen.
Der GAA FET ist eine neuartige Transistorkonfiguration, die eine bessere Kontrolle über den Kanal ermöglicht und die parasitären Effekte im Vergleich zu herkömmlichen FinFETs reduziert. Die Entwicklung von GAA-Technologien erfordert fortschrittliche Methoden zur Parasitic Extraction, um die einzigartigen elektrischen Eigenschaften dieser Transistoren zu verstehen.
EUV ist eine Schlüsseltechnologie für die Herstellung von Schaltkreisen auf 7nm und kleineren Prozessen. Die hochauflösende Lithographie ermöglicht die Herstellung feinerer Strukturen, was jedoch auch zu komplexeren parasitären Effekten führt, die in der Simulation und Analyse berücksichtigt werden müssen.
In der AI-Entwicklung sind effiziente und leistungsstarke Schaltungen von entscheidender Bedeutung. Parasitic Extraction spielt eine wesentliche Rolle bei der Optimierung von Hardware, die für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke erforderlich ist. Die Minimierung parasitärer Effekte kann die Energieeffizienz und Geschwindigkeit von AI-Anwendungen erheblich verbessern.
Mit der Zunahme von Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und der Notwendigkeit für Echtzeit-Datenverarbeitung ist die Parasitic Extraction von entscheidender Bedeutung. Sie hilft dabei, die Signalintegrität und die Gesamtleistung von Netzwerkschaltungen zu gewährleisten, insbesondere in Anwendungen wie 5G und zukünftigen Netzwerktechnologien.
Im Bereich des Rechnens sind leistungsstarke und effiziente Prozessoren unerlässlich. Die Parasitic Extraction ermöglicht es Designern, die Auswirkungen parasitärer Elemente auf die Leistung von Mikroprozessoren und GPUs zu analysieren und zu minimieren.
Die Integration von VLSI-Systemen in modernen Fahrzeugen, insbesondere in Bezug auf autonomes Fahren und Fahrerassistenzsysteme, erfordert präzise Parasitic Extraction. Die Zuverlässigkeit und Sicherheit solcher Systeme hängt stark von der genauen Modellierung und Minimierung von parasitären Effekten ab.
Die Forschung im Bereich der Parasitic Extraction konzentriert sich derzeit auf mehrere Schlüsselbereiche:
Durch die kontinuierliche Forschung und Entwicklung im Bereich der Parasitic Extraction wird erwartet, dass zukünftige Technologien effizientere und leistungsfähigere integrierte Schaltungen ermöglichen, die den Anforderungen einer zunehmend vernetzten und datengetriebenen Welt gerecht werden.