Использование численных симуляций для прогнозирования поведения полупроводниковых устройств

Численные симуляции стали незаменимыми инструментами в полупроводниковой промышленности, позволив инженерам и исследователям понять, предсказать и оптимизировать поведение полупроводниковых устройств с беспрецедентной точностью и эффективностью.Эти вычислительные методы позволяют детально анализировать производительность устройства при различных условиях эксплуатации, конфигурациях материалов и геометрических конструкциях без необходимости дорогостоящих и трудоемких физических прототипов.По мере того, как полупроводниковая технология продолжает продвигаться к меньшим узлам и более сложным архитектурам, роль численного моделирования в разработке устройства становится все более важной.

Критическая роль численного моделирования в развитии полупроводников

Численные симуляции решают связанные системы нелинейных уравнений частичных дифференциалов, которые моделируют полупроводниковые устройства, предоставляя инженерам исчерпывающее понимание физики устройств, которое было бы невозможно получить только с помощью экспериментальных измерений. Используя моделирование, инженеры могут видеть «внутри» устройства, понимая не только то, что происходит, но и почему это происходит, способность, которую экспериментальные измерения не могут обеспечить.

Важность этих симуляций распространяется на несколько измерений разработки полупроводников. Они обеспечивают подробное понимание электрических характеристик, таких как соотношение тока и напряжения, распределение несущей заряда, профили электрического поля и тепловые эффекты. Эти идеи позволяют инженерам оптимизировать параметры конструкции устройства, повысить надежность и предсказать производительность в различных условиях эксплуатации, включая колебания температуры, напряжение напряжения и радиационное воздействие.

С быстрым развитием новых устройств и технологических процессов оптимизация процессов производства полупроводников, руководствуясь экспериментальным подходом, становится очень трудоемкой и дорогостоящей, в то время как моделирование устройств позволяет быстро и экономически эффективно оптимизировать параметры устройства в виртуальной среде. Эта возможность виртуального прототипирования стала необходимой, поскольку полупроводниковая промышленность сталкивается с растущим давлением, чтобы сократить время выхода на рынок при сохранении высоких стандартов производительности и надежности.

Компьютерное проектирование (TCAD): основа современного моделирования полупроводников

TCAD относится к использованию компьютерного моделирования для разработки и оптимизации технологий и устройств обработки полупроводников. TCAD превратился в комплексный набор инструментов, который охватывает несколько аспектов разработки полупроводников, от моделирования процесса до характеристики устройства и моделирования на уровне схемы.

Компоненты систем TCAD

TCAD моделирует производство полупроводников и работу полупроводниковых устройств, с процессом TCAD моделирования этапов производства, таких как диффузия и ионная имплантация, в то время как устройство TCAD моделирует поведение электрических устройств на основе фундаментальной физики, таких как допинг-профили. Современные среды TCAD интегрируют эти возможности в бесшовные рабочие процессы, которые отражают фактический процесс производства полупроводников.

Инструменты TCAD процесса имитируют этапы изготовления из литейных цехов, используемых для создания транзисторов, инструменты TCAD устройства вводят архитектуру транзистора и имитируют, как электрические токи движутся через устройство, а инструменты TCAD соединения имитируют неактивные части интегральных схем, особенно для продвинутых узлов, где производительность устройства может сильно влиять паразитическими эффектами.

Инструменты, используемые для численного моделирования устройств, включают три основных компонента: моделирование процесса изготовления, моделирование характеристик устройства и моделирование устройства для приложений схем. Этот иерархический подход позволяет инженерам отслеживать влияние изменений производственного процесса до конечной производительности схемы.

TCAD в технологии проектирования Co-Optimization

Точные модели для новых устройств имеют решающее значение для потоков TCAD-SPICE, основанных на физике, чтобы обеспечить все более важную оптимизацию технологии проектирования (DTCO). DTCO представляет собой сдвиг парадигмы в разработке полупроводников, где технологические процессы и схема проектирования оптимизируются одновременно, а не последовательно. Этот интегрированный подход позволяет повысить производительность, мощность и площадь (PPA) оптимизация во всем стеке дизайна.

Инструменты TCAD долгое время позволяли закону Мура, с ранними инструментами моделирования 2D-устройств, используемыми для однотранзисторного моделирования плоских CMOS, определять, как преодолеть проблемы масштабирования.Поскольку устройства масштабировались до нанометровых размеров и приняли сложные трехмерные архитектуры, такие как FinFET и транзисторы с затвором, TCAD эволюционировал для обработки все более сложной физики и геометрии.

Фундаментальные численные методы в моделировании полупроводниковых устройств

Несколько численных методов составляют основу моделирования полупроводниковых устройств, каждый из которых предлагает различные преимущества в зависимости от сложности устройства, моделируемых физических явлений и требуемой точности.Понимание этих методов имеет важное значение для выбора соответствующего подхода к моделированию для конкретных применений.

Анализ конечных элементов (FEA)

Анализ конечных элементов — мощная численная техника, широко используемая в моделировании полупроводниковых приборов. Этот метод разделяет геометрию прибора на мелкие элементы, создавая сетку, над которой решаются управляющие уравнения. FEA превосходит при обработке сложных геометрий и нерегулярных границ, что делает его особенно подходящим для современных трехмерных структур прибора.

Сила FEA заключается в его гибкости и точности в представлении сложных геометрий устройства. Он может вместить различные свойства материала, сложные допинг-профили и сложные граничные условия. Метод особенно эффективен для электростатического моделирования, теплового анализа и расчетов механического напряжения в полупроводниковых устройствах.

Современные реализации FEA для полупроводникового моделирования включают адаптивную уточнение сетки, которая автоматически увеличивает плотность сетки в областях, где градиенты решения являются крутыми, например, на перекрестках или интерфейсах. Эта возможность обеспечивает точные результаты при сохранении вычислительной эффективности, избегая излишне тонких сеток в регионах, где решение изменяется плавно.

Методы конечных различий (FDM)

Методы конечной разницы представляют собой еще один краеугольный камень моделирования полупроводниковых устройств. Эти методы приближенные производные в управляющих уравнениях частных дифференциалов с использованием различий между значениями функций в дискретных точках сетки. FDM широко используется в моделировании полупроводников благодаря своей концептуальной простоте и вычислительной эффективности.

Классическое или полуклассическое моделирование транспорта в полупроводниках можно рассматривать как иерархическую структуру, простирающуюся от транспортного уравнения Больцмана до модели дрифт-диффузии, с гидродинамической моделью и моделью энерготранспорта в качестве промежуточных этапов, и когда используются соответствующие масштабирования, преобладает консервирующая часть системы.

Схема дискретизации Шарфеттера — Гаммеля представляет собой особенно важный для полупроводникового моделирования подход с конечным различием. Этот метод обеспечивает стабильную и точную дискретизацию уравнений дрейфа — диффузии, которые являются фундаментальными для моделирования полупроводниковых устройств. Схема учитывает экспоненциальное изменение концентраций носителей, которое происходит в полупроводниковых устройствах, обеспечивая численную стабильность даже при крутых градиентах концентрации.

Моделирование Монте-Карло

Методы Монте-Карло предлагают принципиально иной подход к моделированию полупроводниковых устройств, непосредственно имитируя стохастическое движение отдельных носителей заряда.Метод Монте-Карло по сути включает в себя все возможные моменты в своей функции распределения несущих, основан на физике электронной структуры полосы и конкретных событий рассеяния, и поэтому принципиально более точный метод.

В симуляциях Монте-Карло отдельные электроны и дырки отслеживаются при их движении по устройству, испытывая различные события рассеяния, такие как рассеяние фононов, рассеяние примесей и рассеяние несущих, каждое событие рассеяния обрабатывается вероятностно на основе базовой физики, что позволяет методу захватывать сложные транспортные явления, которые может быть трудно моделировать с помощью континуумных подходов.

Моделирование Монте-Карло особенно ценно для изучения высокопольного транспорта, эффектов горячих носителей и квантовых транспортных явлений. Они могут точно моделировать превышение скорости, баллистический транспорт и другие неравновесные эффекты, которые становятся важными в наноразмерных устройствах.Однако методы Монте-Карло являются вычислительно интенсивными, особенно для больших устройств или при моделировании стационарных условий, что ограничивает их применение случаями, когда дополнительная точность оправдывает вычислительную стоимость.

Модели дрифт-диффузии

Модель дрейфа-диффузии представляет собой наиболее широко используемый подход к моделированию полупроводниковых приборов, балансировке точности и вычислительной эффективности. Эта модель описывает транспортировку несущей через два механизма: дрейф под воздействием электрических полей и диффузия за счёт градиентов концентрации. Уравнения дрейфа-диффузии связаны с уравнением Пуассона, которое связывает электрический потенциал с распределением заряда.

Несмотря на относительную простоту по сравнению с транспортными моделями более высокого порядка, дрифтерно-диффузионный подход обеспечивает точные результаты для многих практических устройств, работающих в нормальных условиях.Он составляет основу большинства коммерческих инструментов TCAD и подходит для моделирования широкого спектра устройств, включая MOSFET, биполярные транзисторы, диоды и солнечные элементы.

Современные реализации моделей дрейф-диффузии включают многочисленные физические эффекты, включая полевую мобильность, рассеяние несущих-носителей, процессы рекомбинации генерации и туннелирование по полосе на полосу. Эти усовершенствования расширяют применимость моделей дрейф-диффузии к передовым устройствам при сохранении вычислительной тягостности.

Гидродинамические и энергетические транспортные модели

Для устройств, где распределение энергии носителя существенно отклоняется от равновесия, гидродинамические и энергетические транспортные модели дают более точные описания, чем дрейф-диффузия, которые решают дополнительные уравнения сохранения энергии и импульса носителя, позволяя им захватывать горячие эффекты носителя, превышение скорости и нелокальные транспортные явления.

Гидродинамические модели рассматривают несущий ансамбль как жидкость с температурой, скоростью и давлением. Особенно они полезны для моделирования субмикронных устройств, где носители не имеют достаточного времени для достижения теплового равновесия с решеткой. Модели переноса энергии представляют собой упрощенный вариант гидродинамического подхода, решая для температуры носителя при этом определенные приближения о релаксации импульса.

Передовые методы моделирования для новых устройств

Для ультрамасштабируемых устройств, где квантовые эффекты становятся значительными, это привело к введению параметров эмпирической модели и отключению от производственных процессов.Поскольку полупроводниковые устройства продолжают масштабироваться и включать новые материалы и структуры, передовые методы моделирования стали необходимыми для точного прогнозирования поведения устройства.

Квантовые транспортные симуляции

Квантовое транспортное моделирование с использованием метода функции неравновесного Грина (NEGF) выполняется вместе с методами машинного обучения и может качественно предсказать проводимость больших систем со значительной точностью, в то время как вычислительные затраты составляют лишь небольшую долю по сравнению с обычными методами первого принципа.

Квантово-механические эффекты становятся всё более важными по мере того, как размеры устройств сжимаются до нанометровых масштабов.Феномены, такие как квантовое замыкание, туннелирование и интерференция волновой функции, могут значительно влиять на поведение устройств и должны быть включены в моделирование для точных предсказаний.Формализм NEGF обеспечивает строгую структуру для обработки квантового транспорта в открытых системах, что делает его пригодным для моделирования наноразмерных транзисторов, туннельных диодов и квантовых каскадных лазеров.

Квантово-корректированные модели дрейфа-диффузии представляют собой практический компромисс между полным квантовым транспортным моделированием и классическими подходами.Эти модели включают квантово-механические поправки к классической структуре дрейфа-диффузии, учитывающие такие эффекты, как квантование несущих в инверсионных слоях и прямое туннелирование через тонкие барьеры, сохраняя при этом вычислительную эффективность.

Мультифизические симуляции

Современные полупроводниковые устройства часто требуют сопряженного моделирования нескольких физических доменов. Электротермальное моделирование сопряжено с электрическим и тепловым транспортом, что имеет решающее значение для силовых устройств и высокочастотных приложений, где самонагрев существенно влияет на производительность. Электромеханическое моделирование учитывает стрессовые эффекты на подвижность носителей и структуру полосы, что важно для устройств с натяжным кремнием и приложений MEMS.

Оптические модели необходимы для оптоэлектронных устройств, таких как светодиоды, лазерные диоды, фотоприемники и солнечные элементы. Эти модели решают уравнения Максвелла для определения распределения электромагнитного поля и соединяют их с транспортными уравнениями носителя для прогнозирования производительности устройства. Продвинутые оптические модели могут включать такие эффекты, как спонтанное и стимулированное излучение, оптический прирост и переработка фотонов.

Машинное обучение - Assisted Compact Modeling

Компактное моделирование с помощью машинного обучения (MLCM) представляет собой альтернативу традиционным методам моделирования белого ящика, с методами черного ящика, ориентированными на моделирование общего назначения сложной математики и физики посредством обучения нейронных сетей экспериментальным и смоделированным данным. Этот новый подход касается растущей сложности полупроводниковых устройств и ограничений традиционных компактных моделей.

Первая модель МОС транзистора с использованием нейронной сети была разработана в 1992 году, с ANN и уникальной непрерывной функцией, охватывающей все области работы, и этот метод впоследствии был применен к различным полупроводниковым FET, таким как микроволновые, RF-FET, HEMT, передовые Si-MOSFET, TFT и многосостоятельные устройства.

Всесторонний обзор новых методологий моделей устройств показывает, как MLCM может преодолеть ограничения традиционного компактного моделирования и способствовать эффективному DTCO для дальнейшего развития полупроводниковых технологий. Подходы машинного обучения могут захватывать сложную физику устройств, не требуя явных математических формулировок, что делает их особенно ценными для новых устройств, где традиционные модели могут не существовать.

Практические применения в разработке полупроводниковых устройств

Цифровое моделирование играет решающую роль на протяжении всего жизненного цикла разработки полупроводниковых устройств, от первоначального исследования концепции до оптимизации производства и оценки надежности. Понимание этих приложений помогает проиллюстрировать практическую ценность инструментов моделирования.

Транзисторный дизайн и оптимизация

Конструкция транзистора представляет собой одно из наиболее важных применений численного моделирования. Инженеры используют инструменты TCAD для изучения компромиссов проектирования, оптимизации геометрии устройства и прогнозирования показателей производительности, таких как ток привода, пороговое напряжение, подпороговый наклон и ток утечки. Моделирование позволяет быстро оценить многочисленные альтернативы конструкции, идентифицируя перспективные конфигурации, прежде чем совершать дорогостоящие наборы масок и производственные запуски.

Для продвинутых транзисторных архитектур, таких как FinFET, нанопроволоки с затвором и нанолистные транзисторы, необходимы трехмерные симуляции. Эти симуляции учитывают сложную электростатическую связь, угловые эффекты и квантовое ограничение в нескольких измерениях. Изменения процесса могут систематически изучаться с помощью моделирования, помогая дизайнерам понять чувствительность к производственным допускам и разработать надежные конструкции.

Разработка Power Device

Мощные полупроводниковые устройства, такие как IGBT, силовые MOSFET и широкополосные устройства, значительно выигрывают от численного моделирования. Эти устройства работают при высоких напряжениях и токах, что делает экспериментальную характеристику сложной и потенциально разрушительной. Моделирование позволяет инженерам изучать механизмы разрушения, оптимизировать конструкцию дрейфовой области и прогнозировать характеристики переключения без риска повреждения устройства.

Тепловое моделирование особенно важно для силовых устройств, где самонагрев может значительно повлиять на производительность и надежность.Совместные электротермические моделирования предсказывают распределение температуры в различных условиях эксплуатации, помогая проектировщикам оптимизировать управление температурой и предотвращать горячие точки, которые могут привести к отказу устройства.

Моделирование оптоэлектронных устройств

Оптоэлектронные устройства, включая светодиоды, лазерные диоды, фотоприемники и солнечные элементы, требуют специальных возможностей моделирования, которые соединяют оптические и электрические явления. Эти симуляции решают уравнения Максвелла для определения распределения оптического поля и соединяют их с уравнениями переноса несущих для прогнозирования производительности устройства.

Для солнечных элементов моделирование помогает оптимизировать толщину слоев, допинг-профили и текстуры поверхности для максимизации поглощения света и эффективности сбора несущей. Для светодиодов и лазерных диодов моделирование предсказывает выход света, спектральные характеристики и эффективность в качестве функций структуры устройства и условий работы. Эти возможности позволяют быстро итерировать и оптимизировать дизайн, не требуя изготовления многочисленных тестовых структур.

Моделирование памяти

Устройства памяти, такие как DRAM, Flash и появляющиеся энергонезависимые воспоминания, представляют уникальные проблемы моделирования. Моделирование DRAM должно точно моделировать хранение заряда и утечку в конденсаторных структурах, в то время как моделирование флэш-памяти требует точной обработки туннелирования заряда и улавливания в затворных диэлектриках. Новые технологии памяти, такие как резистивная ОЗУ, память с фазовым изменением и магнитная ОЗУ, требуют специализированных физических моделей и подходов к моделированию.

Характеристики удержания и выносливости имеют решающее значение для устройств памяти и могут быть изучены с помощью моделирования. Зависимые от времени модели предсказывают механизмы потери заряда и помогают оптимизировать структуры устройств для улучшения хранения данных. Моделирование циклов помогает понять механизмы деградации и предсказать срок службы устройства.

Анализ радиационных эффектов

Для аэрокосмических, военных и высокоэнергетических физических приложений понимание радиационного воздействия на полупроводниковые устройства имеет решающее значение. Численные симуляции могут моделировать как эффекты полной ионизирующей дозы, так и явления одного события. Эти симуляции предсказывают сбор заряда, скорость распадов и радиационную деградацию, помогая дизайнерам разрабатывать устройства и схемы, закаленные радиацией.

Моделирование одного события отслеживает генерацию и сбор заряда, создаваемого ударами энергичных частиц, предсказывает расстроенные поперечные сечения и идентифицирует уязвимые области устройства. Моделирование общей дозы моделирует накопление захваченного заряда в диэлектриках и прогнозирует сдвиги порогового напряжения и увеличение тока утечки с течением времени.

Моделирование процессов и виртуальное изготовление

TCAD играет решающую роль в разработке новых технологических процессов, сокращении времени выхода на рынок и улучшении дизайна устройств, а коммерчески доступные инструменты TCAD теперь описываются как виртуальные вафельные фабы, где все аспекты обработки устройств, электрического моделирования, тестирования устройств и анализа надежности доступны в бесшовной программной среде.

Процесс моделирования шага

Процесс TCAD имитирует отдельные этапы изготовления, включая ионную имплантацию, диффузию, окисление, травление и осаждение. Эти симуляции предсказывают допинг-профили, толщину слоев и геометрические особенности, возникающие в результате каждого этапа процесса. Сцепляя вместе моделирование отдельных этапов, инженеры могут предсказать окончательную структуру устройства, полученную в результате полной последовательности изготовления.

Ионные имитационные модели используют методы Монте-Карло для отслеживания траекторий имплантированных ионов, когда они проникают в полупроводник и приходят в покое. Эти модели предсказывают встраиваемый допинг-профиль, учитывающий ченнелинговые эффекты, ионное рассеяние и генерацию повреждений. Диффузионные модели затем предсказывают, как допантные профили развиваются во время последующих этапов термической обработки.

Моделирование окисления моделирует рост слоев диоксида кремния, предсказывает толщину оксида и движение интерфейса оксида кремния. Эти модели учитывают эффекты стресса, сегрегацию допанта и диффузию с усилением окисления. Моделирование эштинга предсказывает профили признаков, возникающие в результате различных процессов травления, помогая оптимизировать условия процесса для достижения желаемой геометрии.

Интеграция процессов и оптимизация

TCAD создает альтернативный подход, при котором пользователи могут получить осмысленное представление о производственном процессе, запуская моделирование через виртуальный фаб, что особенно привлекательно для учреждений и стартапов, которые могут иметь ограниченное пространство или ограничены в бюджете, что помогает уменьшить потребность студентов в доступе к полупроводниковой лаборатории.

Интеграция процессов включает оптимизацию полной последовательности изготовления для достижения характеристик целевого устройства. Моделирование позволяет систематически исследовать пространства параметров процесса, выявляя оптимальные условия для каждого шага и понимая взаимодействия между шагами. Эта способность особенно ценна при разработке новых технологических процессов или переносе существующих процессов на новое оборудование.

В рамках этого подхода прогнозируется распределение характеристик устройств, обусловленных изменениями в процессах, что помогает инженерам понять последствия получения и разработать надежные процессы с адекватными запасами.

Вычислительные задачи и стратегии решения

Численные методы сосредоточены на нелинейной итерации оператора, дискретизации и процедурах масштабирования, а также на эффективном решении полученных нелинейных и линейных алгебраических уравнений.По мере того, как полупроводниковые устройства становятся более сложными и моделирование более всеобъемлющим, вычислительная эффективность становится все более важной.

Генерация и адаптация Mesh

Качество сетки существенно влияет как на точность, так и на вычислительную эффективность моделирования устройств. Плохо спроектированные сетки могут привести к численным ошибкам или чрезмерному времени вычислений. Современные инструменты моделирования используют сложные алгоритмы генерации сетки, которые автоматически создают соответствующие сетки для сложных геометрий устройств.

Методы продолжения в сочетании с адаптацией к сетке обеспечивают существенное улучшение вычислительной эффективности по сравнению с предыдущими подходами и хорошо подходят для решения многозначных текущих реакций. Адаптивная уточнение сетки динамически регулирует плотность сетки во время моделирования, концентрируя точки сетки в регионах, где градиенты решения являются крутыми при использовании более грубых сеток в других местах. Этот подход оптимизирует компромисс между точностью и вычислительной стоимостью.

Нелинейные уравнительные растворители

Уравнения полупроводниковых устройств по своей сути нелинейны, требуют итеративных методов решения.Итерация Ньютона-Рафсона представляет собой наиболее распространенный подход, предлагая квадратичную конвергенцию при правильной реализации.Однако достижение конвергенции может быть сложным, особенно для устройств с резкими соединениями, высокими уровнями впрыска или условиями пробоя.

Методы продолжения обеспечивают надежные подходы для характеристики поведения устройства в широком диапазоне условий эксплуатации. Методы продолжения предиктора-корректора для характеристики поведения тока напряжения полупроводниковых устройств могут точно определять предельные точки определенных кривых, соответствующие точкам запуска и удержания защелки. Эти методы систематически отслеживают ветви решения даже через точки поворота, где традиционные подходы могут потерпеть неудачу.

Линейные системы Solvers

Каждая итерация нелинейного процесса решения требует решения больших систем линейных уравнений. Для двумерного моделирования часто практичны методы прямого решения на основе матричной факторизации. Однако трехмерное моделирование генерирует чрезвычайно большие линейные системы, требующие итеративных методов решения.

Предусловные итерационные методы, такие как сопряженный градиент и GMRES, стали стандартом для крупномасштабного моделирования устройств.Многосетевые методы предлагают особенно эффективные стратегии решения, решая уравнения на иерархии сеток с различными разрешениями. Эти методы могут достигать скорости конвергенции, которые почти не зависят от размера задачи, что делает их идеальными для очень больших симуляций.

Параллельные вычисления

Современные инструменты TCAD все чаще используют параллельные вычисления для обработки вычислительных требований трехмерного моделирования и крупномасштабной оптимизации процессов. Методы разложения домена разделяют геометрию устройства на несколько процессоров, позволяя одновременно моделировать различные области. Параллелизм задач позволяет одновременно моделировать несколько вариантов проектирования или условий процесса, резко ускоряя исследование пространства проектирования.

Графические процессоры (GPU) предлагают массивный параллелизм, который может быть использован для определенных задач моделирования. Хотя не все алгоритмы моделирования эффективно отображаются на архитектурах GPU, те, которые это делают, могут достигать значительных ускорений. Гибридные подходы, которые объединяют процессор и вычисления GPU, становятся все более распространенными в коммерческих инструментах TCAD.

Калибровка и валидация моделей моделирования

Технология TCAD позволяет пользователям быстро и систематически калибровать модели моделирования процессов и устройств для максимальной точности и предсказуемости, уменьшая потребность в дорогостоящих экспериментальных пластинах на этапах разработки и оптимизации технологии / устройства. Точность результатов моделирования критически зависит от используемых физических моделей и параметров.

Физический выбор модели

Инструменты моделирования полупроводниковых устройств включают в себя многочисленные физические модели для таких явлений, как мобильность носителей, рекомбинация поколений, ионизация ударов и туннелирование.Выбор подходящих моделей для данного приложения требует понимания как физики устройства, так и возможностей и ограничений доступных моделей.

Мобильные модели учитывают различные механизмы рассеяния, включая фононное рассеяние, рассеяние примесей и рассеяние шероховатости поверхности. Модели подвижности, зависящие от поля, захватывают насыщение скорости при высоких электрических полях. Для продвинутых устройств модели могут включать такие эффекты, как баллистический транспорт, квантовое удержание и усиление мобильности, вызванное напряжением.

Модели рекомбинации поколений описывают время жизни и скорости рекомбинации носителя через различные механизмы, включая рекомбинацию Шокли-Рид-Холла, рекомбинацию Оже и радиационную рекомбинацию.Точное моделирование этих процессов имеет важное значение для прогнозирования характеристик устройства, таких как ток утечки, скорость переключения и эффективность светового излучения.

Вытяжка и калибровка параметров

Многие физические модели содержат параметры, которые должны быть определены путем калибровки по экспериментальным данным. Этот процесс калибровки обычно включает в себя корректировку параметров модели для достижения наилучшего соответствия между имитируемыми и измеренными характеристиками устройства. Автоматизированные инструменты калибровки используют алгоритмы оптимизации для систематического поиска пространств параметров и определения оптимальных наборов параметров.

Калибровка должна выполняться с использованием разнообразного набора тестовых структур и условий эксплуатации, чтобы гарантировать точность моделей во всем диапазоне предполагаемых применений. Переподгонка к ограниченному набору данных может привести к появлению моделей, которые кажутся точными для калибровочных структур, но не могут предсказать поведение других устройств или условий эксплуатации.

Валидация и количественная оценка неопределенности

После калибровки модели должны быть проверены на соответствие независимым экспериментальным данным, не используемым в процессе калибровки. Эта валидация подтверждает, что модели обладают подлинной предиктивной способностью, а не просто соответствуют калибровочным данным. Расхождения между симуляциями и измерениями могут указывать на отсутствие физики, неподходящий выбор модели или экспериментальные ошибки.

В количественном определении неопределенности рассматривается вопрос о том, насколько мы можем быть уверены в предсказаниях моделирования. Источники неопределенности включают неопределенности параметров, неопределенности формы модели и численные ошибки. Расширенные подходы используют статистические методы для распространения этих неопределенностей посредством моделирования и обеспечивают доверительные интервалы для предсказанных характеристик устройства.

Промышленные приложения и тематические исследования

Моделирование обычных и новых электронных устройств с использованием инструментов TCAD было неотъемлемой частью полупроводниковой промышленности, а также академических исследований.Приложения реального мира демонстрируют практическую ценность численного моделирования в разработке полупроводников.

Развитие передовых логических технологий

Ведущие производители полупроводников широко используют TCAD в разработке передовых логических технологий. Моделирование помогает оптимизировать конструкции транзисторов FinFET и Gate-all-around, исследуя компромиссы между производительностью, потреблением энергии и сложностью производства. Моделирование процессов предсказывает влияние изменений процесса на характеристики устройства, помогая установить соответствующие окна процессов и правила проектирования.

Рабочие процессы DTCO интегрируют моделирование процессов и устройств с анализом уровня схемы, что позволяет кооптимизировать технологию и дизайн. Эти рабочие процессы позволяют инженерам оценивать влияние выбора технологических процессов на уровне схемы, прежде чем брать на себя обязательства по дорогостоящим программам разработки. Возможность быстро исследовать проектные пространства и прогнозировать производительность на будущих технологических узлах обеспечивает значительные конкурентные преимущества.

Широкий диапазон полупроводникового развития

Устройства карбида кремния и нитрида галлия для силовой электроники значительно выигрывают от моделирования TCAD. Эти материалы представляют уникальные проблемы, включая высокие электрические поля, повышенные рабочие температуры и сложную физику дефектов. Моделирование помогает оптимизировать структуры устройства для максимизации напряжения пробоя при минимизации сопротивления.

Тепловое моделирование особенно важно для устройств с широким диапазоном, которые часто работают при высокой плотности мощности. Совместные электротермические моделирования предсказывают распределение температур и помогают оптимизировать стратегии управления температурой. Моделирование надежности предсказывает механизмы деградации и помогает установить безопасные рабочие зоны.

Новые технологии памяти

Новые технологии памяти, такие как резистивная оперативная память, память с фазовым изменением и магнитная оперативная память, требуют специализированных возможностей моделирования. Эти устройства включают сложные физические явления, включая образование нити, фазовые переходы и спин-зависимый транспорт. Инструменты TCAD расширяются для моделирования этих явлений, позволяя виртуальное прототипирование новых устройств памяти.

Моделирование помогает понять механизмы переключения, оптимизировать структуры устройств для работы с низкой мощностью и предсказать характеристики удержания и выносливости. Возможность исследовать новые материалы и архитектуры устройств с помощью моделирования ускоряет развитие технологий памяти следующего поколения.

Будущие тенденции и новые возможности

По мере развития полупроводниковой технологии инструменты моделирования должны развиваться для решения новых проблем и возможностей. Несколько тенденций формируют будущее численного моделирования в разработке полупроводниковых устройств.

Искусственный интеллект и интеграция машинного обучения

Интеграция ИИ и машинного обучения с традиционными TCAD представляет собой основную тенденцию. Модели машинного обучения могут ускорить моделирование, заменив вычислительно дорогие физические расчеты быстрыми суррогатными моделями. Эти модели обучаются на данных подробных симуляций или экспериментов и могут обеспечивать прогнозы на порядок быстрее, чем полное физическое моделирование.

Алгоритмы оптимизации, основанные на ИИ, могут более эффективно исследовать пространства проектирования, определяя оптимальные конфигурации устройств с меньшим количеством запусков моделирования. Подходы к обучению с подкреплением показывают перспективы для автоматизированного проектирования устройств, где агенты ИИ учатся проектировать устройства, которые отвечают определенным целевым показателям производительности.

Многомасштабное моделирование

Будущие устройства потребуют подходов моделирования, охватывающих несколько длин и временных масштабов, от квантовой механики на атомном уровне до транспорта на уровне устройств и поведения на уровне схем. Разрабатываются многомасштабные моделирующие структуры, которые легко интегрируют эти различные уровни описания.

Вычисления по первым принципам, основанные на теории функционала плотности, могут предсказывать свойства материала и обеспечивать параметры для моделирования на уровне устройства. Атомистическое моделирование может моделировать дефекты, интерфейсы и квантовые точки с атомным разрешением. Эти результаты поступают в моделирование устройств континуума, которые, в свою очередь, обеспечивают компактные модели для моделирования схем.

Платформы облачного моделирования

Облачные вычисления трансформируют то, как выполняются симуляции TCAD. Облачные платформы обеспечивают доступ к массивным вычислительным ресурсам по требованию, позволяя моделировать, что было бы непрактично на местных рабочих станциях. Эти платформы также облегчают сотрудничество, позволяя географически распределенным командам обмениваться данными моделирования и результатами.

Развертывание облачных вычислений снижает барьеры для входа в систему для использования TCAD, особенно для академических учреждений и небольших компаний, которые могут не иметь доступа к высокопроизводительной вычислительной инфраструктуре. Модели лицензирования с оплатой за использование делают более доступными передовые инструменты моделирования, одновременно снижая первоначальные затраты.

Цифровые близнецы и виртуальное производство

Концепция цифровых двойников — виртуальных копий физических устройств или процессов — набирает обороты в производстве полупроводников. Цифровые двойники объединяют имитационные модели с данными в реальном времени из производственного оборудования и инструментов метрологии, создавая динамические модели, которые развиваются вместе с производственным процессом.

Эти цифровые двойники обеспечивают предиктивное обслуживание, оптимизацию процессов и быстрое реагирование на экскурсии процессов. Они также обеспечивают основу для непрерывного совершенствования модели, где модели моделирования автоматически обновляются на основе производственных данных, гарантируя, что прогнозы остаются точными по мере развития процессов.

Приложения для развития образования и рабочей силы

TCAD требует специалистов, которые будут использовать эти инструменты и оптимизировать будущие разработки устройств и процессы обработки, и одной из ключевых задач является приобретение производственного опыта, но TCAD создает альтернативный подход, при котором пользователи могут получить осмысленное представление о производственном процессе, выполняя моделирование через виртуальный фаб.

Инструменты численного моделирования играют все более важную роль в образовании полупроводников и развитии рабочей силы. Университетские программы используют инструменты TCAD для обучения физике устройств, технологическим процессам и контурному дизайну. Студенты получают практический опыт работы с отраслевыми стандартными инструментами и развивают навыки, непосредственно применимые к карьере в полупроводниковой промышленности.

Возможности виртуального изготовления позволяют студентам исследовать весь процесс разработки устройств, не требуя доступа к дорогостоящим объектам чистых помещений. Эта демократизация полупроводникового образования помогает подготовить следующее поколение инженеров и исследователей к карьере в полупроводниковой промышленности.

Онлайн-курсы и учебные пособия делают обучение TCAD более доступным, позволяя инженерам развивать навыки моделирования в своем собственном темпе. Партнерства между промышленностью и академией предоставляют студентам доступ к коммерческим инструментам TCAD и реальным задачам проектирования, преодолевая разрыв между академическим обучением и промышленной практикой.

Лучшие практики для эффективного моделирования

Успешное применение численного моделирования требует не только доступа к программным инструментам. Следование устоявшимся передовым методам помогает гарантировать, что моделирование обеспечивает точные, надежные и действенные результаты.

Формулирование и упрощение проблем

Эффективное моделирование начинается с четкой формулировки проблемы. Инженеры должны определить конкретные вопросы, на которые они хотят ответить, и уровень детализации, требуемый. Не каждое моделирование должно включать все возможные физические эффекты или использовать наилучшую из возможных сеток. Соответствующие упрощения могут значительно снизить вычислительные затраты при сохранении адекватной точности по назначению.

Двумерное моделирование часто обеспечивает достаточную точность для первоначального исследования дизайна и может быть выполнено намного быстрее, чем трехмерное моделирование.Как только перспективные проекты идентифицированы, трехмерное моделирование может уточнить результаты и учесть эффекты, которые не могут быть захвачены в двух измерениях.

Проверка и проверка

Проверка подтверждает, что моделирование правильно решает намеченные уравнения, а валидация подтверждает, что уравнения и модели точно представляют физическую реальность. Проверка включает в себя исследования сходимости сеток, сравнение с аналитическими решениями, где это возможно, и сопоставления код-код. Проверка требует сравнения с экспериментальными измерениями и оценки точности модели.

И верификации, и валидации необходимы для укрепления доверия к результатам моделирования. Без верификации численные ошибки могут загрязнять результаты. Без валидации моделирование может точно решить неправильные уравнения или использовать неподходящие модели.

Документация и воспроизводимость

Надлежащая документация симуляционных установок, параметров и результатов имеет важное значение для воспроизводимости и передачи знаний. Входные файлы моделирования должны контролироваться версией и архивироваться вместе с результатами. Ключевые предположения, выбор моделей и значения параметров должны быть четко документированы.

Автоматизированные рабочие процессы, которые захватывают весь процесс моделирования от создания геометрии через анализ результатов, улучшают воспроизводимость и позволяют быстро итерировать проекты. Эти рабочие процессы также облегчают сотрудничество, позволяя членам команды легко воспроизводить и опираться на работу друг друга.

Ключевые преимущества численного моделирования в разработке полупроводников

Широкое внедрение численного моделирования в разработке полупроводников отражает существенные преимущества, которые эти инструменты обеспечивают во многих измерениях процесса проектирования и производства.

Заключение

Численные симуляции стали незаменимыми инструментами в разработке полупроводниковых устройств, позволяя инженерам понимать, прогнозировать и оптимизировать поведение устройств с беспрецедентной детализацией и эффективностью.От фундаментальных моделей дрейфа до продвинутых квантовых транспортных симуляций, от двумерного анализа устройств до комплексного трехмерного процесса и моделирования устройств эти вычислительные методы обеспечивают возможности, которые были бы невозможны только с помощью экспериментальных подходов.

По мере того, как полупроводниковая технология продолжает свое неуклонное продвижение к меньшим размерам, новым материалам и сложным трехмерным архитектурам, роль численного моделирования будет только возрастать.Интеграция машинного обучения, разработка многомасштабных рамок моделирования и развертывание облачных платформ моделирования обещают еще больше повысить мощность и доступность этих инструментов.

Для инженеров и исследователей, работающих в полупроводниковой технологии, знание инструментов численного моделирования стало важным навыком.Понимание возможностей и ограничений различных методов моделирования, следование передовым практикам калибровки и валидации моделей и эффективная интеграция моделирования в процесс разработки устройств являются критически важными компетенциями для успеха в современной полупроводниковой промышленности.

Продолжающаяся эволюция возможностей численного моделирования в сочетании с достижениями в области вычислительного оборудования и алгоритмов гарантирует, что эти инструменты останутся на переднем крае полупроводниковых инноваций, что позволит разрабатывать следующее поколение электронных устройств, которые будут питать будущие технологии.

Внешние ресурсы

Для тех, кто заинтересован в получении дополнительной информации о моделировании полупроводниковых устройств и инструментах TCAD, доступны несколько ценных ресурсов: