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Contents:
  1. Parasitic Extraction (Deutsch)
    1. Definition von Parasitic Extraction
    2. Historischer Hintergrund und technologische Fortschritte
    3. Verwandte Technologien und neueste Trends
      1. 5nm Technologie
      2. Gate-All-Around FET (GAA FET)
      3. Extreme Ultraviolet Lithography (EUV)
    4. Wichtige Anwendungen
      1. Künstliche Intelligenz (AI)
      2. Netzwerktechnologie
      3. Computing
      4. Automobilindustrie
    5. Aktuelle Forschungstrends und zukünftige Richtungen
    6. Verwandte Unternehmen
    7. Relevante Konferenzen
    8. Akademische Gesellschaften

Parasitic Extraction (Deutsch)

Definition von Parasitic Extraction

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.

Historischer Hintergrund und technologische Fortschritte

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.

5nm Technologie

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.

Gate-All-Around FET (GAA FET)

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.

Extreme Ultraviolet Lithography (EUV)

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.

Wichtige Anwendungen

Künstliche Intelligenz (AI)

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.

Netzwerktechnologie

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.

Computing

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.

Automobilindustrie

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.

Aktuelle Forschungstrends und zukünftige Richtungen

Die Forschung im Bereich der Parasitic Extraction konzentriert sich derzeit auf mehrere Schlüsselbereiche:

  • Machine Learning: Der Einsatz von Machine Learning zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit der Parasitic Extraction-Methoden wird zunehmend erforscht.
  • 3D ICs: Die Entwicklung von dreidimensionalen integrierten Schaltungen bringt neue Herausforderungen für die Parasitic Extraction mit sich, da die vertikale Anordnung von Schichten komplexe parasitäre Effekte hervorrufen kann.
  • Quantentechnologie: Mit dem Aufkommen der Quantencomputing-Technologie wird die Parasitic Extraction von Quantenbits (Qubits) zu einem bedeutenden Forschungsbereich.

Verwandte Unternehmen

  • Cadence Design Systems
  • Synopsys
  • Mentor Graphics
  • Ansys
  • Keysight Technologies

Relevante Konferenzen

  • Design Automation Conference (DAC)
  • International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD)
  • IEEE International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED)
  • European Solid-State Device Research Conference (ESSDERC)

Akademische Gesellschaften

  • IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
  • ACM (Association for Computing Machinery)
  • SEMATECH (Semiconductor Manufacturing Technology)
  • ELECTRONICS Society

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.