| 研究課題/領域番号 |
21H03411
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
温 暁青 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (20250897)
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| 研究分担者 |
Holst Stefan 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (40710322)
宮瀬 紘平 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (30452824)
梶原 誠司 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (80252592)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 耐ソフトエラー記憶素子 / 欠陥 / 欠陥影響定量化 / 欠陥影響最小化設計 / 欠陥検出設計 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、まず代表的な耐ソフトエラー記憶素子（TMR, HiPeR, ISEHL, FERST, HLR, HLR-CG1, HLR-CG2）のレイアウト設計を16nm Predictive Technologyを用いて行った。次に、レイアウト情報（GDSII）より物理的に発生する可能性の高い欠陥（例えば、隣接する配線間のショットなど）のリストをIFA（Inductive Fault Analysis）手法で抽出した他、ソフトエラーの予想発生箇所のリストを作成した。さらに、上記代表的な耐ソフトエラー記憶素子のSPICEネットリストに対して、それぞれの発生可能な物理欠陥（ネットリスト変更で表現）とソフトエラー（二重指数電流源で表現）の予想発生箇所に基づくシミュレーションを実施し、欠陥発生確率、製造テスト（Flush Test等）で検出されない確率、及び、ソフトエラー発生確率を求めた。得られた実験結果を踏まえてさらに、発生可能な物理欠陥の存在によってソフトエラーの影響が回避できなくなるかどうかについてSPICEシミュレーションで調べ、このようなケースが多く存在することが確認することができた。このようなケースは特に、ソフトエラーの影響を回避するための冗長ループの数が少ない耐ソフトエラー記憶素子において顕著であること明らかになった。これらの実験結果を総合して、ソフトエラー回避機能喪失情報、欠陥発生確率、欠陥未検出確率、ソフトエラー発生確率を統合して欠陥考慮型ソフトエラー耐性評価式を提案した。また、欠陥考慮型ソフトエラー耐性評価はSPICEシミュレーションを大量に実施することが必要であるため、GPGPUを用いた分散並列処理によるシミュレーションの高速化についても検討した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度の研究作業において高いウェートを占めるSPICEシミュレーションでは、所要時間が当初研究計画よりかなり長くなったりワークステーションの動作が不安定であったりする問題に直面した。そこで、SPICEシミュレーションの全体フローを数回見直して最適化を図った。特に、SPICEシミュレーションを複数の作業ステップに分割することによって、各ステップのSPICEシミュレーションが確実に実行される可能性を高めた。また、研究室所有のGPGPUを利用して並列分散処理によると計算高速化手法を図った。これらの努力によって、本年度の研究実施状況は、おおむね順調に進展していると判断できる。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度の実施結果を踏まえて、来年度は耐ソフトエラー記憶素子の欠陥影響最小化手法の確立を目標に本研究を推進していく予定である。まず、耐ソフトエラー記憶素子に発生可能な欠陥のクリティカル度（欠陥考慮型ソフトエラー耐性に対する欠陥のインパクト）を欠陥の特徴情報に基づくシミュレーションで求め、欠陥ランキングを生成する。次に、配置箇所、配線幅、配線形状等を工夫することによって、対象欠陥（欠陥ランキングのトップから選択した全ての独立欠陥）の発生確率が下がるようにするレイアウト最適化手法を提案する。更に、主な耐ソフトエラー記憶素子に対して評価実験を行い、提案手法の有効性を確認する。欠陥のクリティカル度は、その欠陥の存在する場合と存在しない場合の欠陥考慮型ソフトエラー耐性評価値の差に基づいて定義する。また、「欠陥d1とd2が互いに独立している」とは、「d1（d2）関連のレイアウト変更がd2（d1）の発生確率に影響しない」意味であり、レイアウトにおける 構造的情報から確認できる。繰り返し実行されるレイアウト最適化では、毎回に全ての独立欠陥に対して同時に行うことによって、レイアウト最適化作業の効率化を図る。１つの欠陥を対象にレイアウトを変更すると、他の欠陥（非独立欠陥）のクリティカル度が変化することが予想される。その対策としては、独立欠陥に対してレイアウトを変更した後、残りの全ての欠陥のクリティカル度を再計算する。
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