TU뮌헨, 신경망으로 3nm 나노시트 SPICE 시뮬레이션 가속

독일 뮌헨공대 연구진이 3nm 나노시트 트랜지스터용 신경망(NN) 기반 모델을 개발해 SPICE 시뮬레이션과 표준 셀 라이브러리 특성화에 적용한 논문을 발표했다. 이 모델은 드레인 전류와 전하를 예측하며, 업계 표준인 BSIM-CMG Verilog-A 컴팩트 모델과 비교해 지연시간 오차 0.11% 미만, 총 전력 오차 0.76% 미만의 정확도를 보였다고 밝혔다. 표준 셀 라이브러리 특성화 과정에서는 기존 모델보다 최대 8배 빠른 처리 속도를 기록했다. 연구팀은 다양한 아날로그·디지털 회로 시뮬레이션을 통해 모델 정확도를 추가로 검증했으며, 신경망 크기와 시뮬레이션 정밀도 간 관계에 대한 가이드도 제시했다.
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