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[求助] 关于SRAM的bitcell的版图,“fat”型的版图应该怎么画?

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发表于 2021-9-14 09:12:55 | 显示全部楼层 |阅读模式

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image.png 照猫画虎但是觉得别扭,求高人指点
发表于 2021-9-14 09:37:11 | 显示全部楼层
fat是啥意思
发表于 2021-9-14 11:07:10 | 显示全部楼层
6T ? 8T?
 楼主| 发表于 2021-9-14 12:13:04 | 显示全部楼层


6T的管子  我这里 知识示例一下 两个反相器的相对位置
 楼主| 发表于 2021-9-14 12:16:03 | 显示全部楼层


我也是在其他贴纸上看到 BIT CELL  有 TALL   和    FAT之分,例如 如此就是 TALL 型的
image.png
发表于 2021-9-14 14:44:04 | 显示全部楼层
用的什么工艺啊?28以下会完全不一样,有polydummy的约束
 楼主| 发表于 2021-9-14 16:47:50 | 显示全部楼层


盼盼2014 发表于 2021-9-14 14:44
用的什么工艺啊?28以下会完全不一样,有polydummy的约束


我看的是深亚微米级别的 BIt CELL的画法回合  和通常见到的画法不太一样 所以想见识一下 ,自己尝试画 怎么都感觉别扭  所以想看一下有经验的人的做法是怎么样的,还望不吝赐教
发表于 2021-9-15 15:39:29 | 显示全部楼层
问题可以具体一点吗?比如NW/PW的设计,Metal的设计,还是PO的设计。问题太广泛了,就像问“数学怎么学”
 楼主| 发表于 2021-9-16 08:48:41 | 显示全部楼层


搓芯片的酋长 发表于 2021-9-15 15:39
问题可以具体一点吗?比如NW/PW的设计,Metal的设计,还是PO的设计。问题太广泛了,就像问“数学怎么学” ...


简单点说,就是想见识一下SRAM bitcell的画法,以及他们的优缺点
发表于 2021-9-16 15:58:28 | 显示全部楼层
1 碰到这种问题我实在是无语,就像学生时代教授给学生布置调研作业,谁都没闲心写个调研报告给你。但是兴致来了,简单说说。

2 如图所示(下一楼),Tall和Fat的SRAM bitcell design。

3 20世纪70年代,4T SRAM (with resistive load)被发明,并成为stand-alone SRAM领域的主要设计。但它的缺点是不与逻辑CMOS工艺兼容。至20世纪90年代中期,特征尺寸发展到了0.35um,在stand-alone和on-chip SRAM两个领域,6T SRAM都开始取代4T SRAM (with resistive load)。且在恒定电场微缩的技术下,供电电压降至5V以下,自此供电电压成为决定SRAM类型与layout的主要因素之一(工艺上的主要影响因素包括光刻、刻蚀、CMP,这些技术的发展都会引起SRAM设计的修改)。

对于6T SRAM,90nm节点之前,Tall被工业界广泛使用。在光刻中,比光源波长小得多的、重复性的图案设计(这里的重复性指SRAM阵列是由重复的bitcell组合而成)很难实现。而又因为光刻机设备的研发需要大量的资金,光刻机的发展落后于晶体管的微缩(即Moore’s law)。最终的结果是:随着SRAM阵列的微缩,bitcell数量逐渐增加,再加上受到光刻机发展限制的重复性图案设计能力,导致阵列中需要有更多的边缘cell。而更多的边缘cell会引入更低的质量、良率以及阻碍电压的微缩。

自90nm节点开始,工业界开始流行Thincell(或Fat)版图,比如东芝、TSMC、摩托罗拉、德州仪器、Intel和IBM。区别于Tall,Thincell采用了单方向的流线型结构,提高了重复性图案的实现能力(长和宽的尺寸匹配)以及阈值电压Vth的匹配度。Tall中,Poly作为字线Word Line(WL)的连接方式。但在Thincell中,WL采用了金属连接,提供了更低的电阻和更短的WL信号传播时间。Thincell的另一个优点,更短的位线Bit Line(BL)更短引入了更小的电容CBL。换言之,AC性能更好,BL上的差分信号传播更快,周期时间更短;并且在BL差分信号相同的压摆率下,增加了每条BL上bitcell的数量。

为什么我使用Thincell这个词而不是Fat,是因为到了32nm节点,学术界开始流行一种新的Ultra-thin cell设计。原因同样是光刻技术的制约:随着持续的微缩,在同一层上、正交方向上的尺寸愈发难以控制。这导致版图在方向与形状上更严格的限制。这里就不细讲了,与提问无关。再之后就是Finfet时代,没有掀起过新的SRAM bitcell设计的风。现在,学业界和工业界更多的是在memory的架构和材料上攻关,比如具有神经元特性的RRAM。
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