経年解析で自己発熱の独自の計算を柔軟に使用可能レイアウト依存効果(LDE)の計算とユーザー定義の劣化モデルをサポートBTIリカバリー効果を考慮モデルにHCI劣化飽和効果を組み込み設計者はデバイスの寿命期間中のストレスの影響を高精度で予測する方法を必要としています。予測できなければ、デバイスの劣化により早期に寿命を迎える故障が発生する可能性があります。設計者はデバイス劣化の原因に個別対応するという大変な課題を抱えながら、信頼性解析を使って電気的ストレスに起因するデバイス劣化を評価し、ダイ温度の推定値とプロセス変動の影響に基づいて寿命の短縮を評価してきました。Solutionは、信頼性解析に対する業界初の包括的アプローチを提供します。よる諸効果の予測モデル、ミッション・プロファイルベースの実際のストレス条件、周辺温度でなくデバイス動作温度ベースの経年劣化の加速、ディレーティングの推定値によらないプロセス変動による経年劣化の直接計算など、すべてのデバイス劣化原因を1つの環境で解析できます。BTIリカバリー効果レガシーノードやプレーナー型CMOSトランジスタ向けに開発された従来の経年劣化モデルでは、先端ノードやFinFETトランジスタなどの新しいテクノロジの解析は不可能です。Solutionは、最新のデバイス物理の研究に基づいた新旧のデバイス経年劣化モデルを提供することで、ホットキャリア注入(HCI)やバイアス温度不安定性(BTI)に起因するデバイス劣化の予測精度を向上させたワンストップ・ソリューションです。Solutionを使って、設計の動作寿命の全期間にわたる高度な経年解析を行い、予測を改善できます。