基于傅里叶神经算子的亚10纳米超微尺度器件子带BTE求解器

《Scientific Reports》：A fourier neural operator-based subband-BTE solver for sub-10 nm ultra-scaled devices

　　

摘要

为准确捕捉量子效应和散射现象，人们通常通过求解子带玻尔兹曼输运方程来设计超大规模的全环绕晶体管，例如在Synopsys Sentaurus QTX（S-QTX）中就是如此。然而，使用传统数值方法求解子带玻尔兹曼输运方程需要极高的计算成本。例如，生成一条电流-电压曲线可能需要数小时甚至数天时间，这严重影响了10纳米以下器件的高效设计与开发。为解决这一问题，本文提出了一种基于傅里叶神经算子的快速子带玻尔兹曼输运方程求解方法，该方法能显著提升收敛速度，与主流S-QTX中使用的先进数值方法相比，可在不牺牲精度的前提下实现超过一个数量级的加速效果。该技术有望缩短10纳米以下先进工艺节点的设计与技术协同优化过程的时间。