Implémentation de PCM (Process Compact Models) pour l’étude et l’amélioration de la variabilité des technologies CMOS FDSOI avancées

par Yvan Denis

Thèse de doctorat en Nanoélectronique et nanotechnologie

Sous la direction de Gérard Ghibaudo.

Le président du jury était Francis Calmon.

Le jury était composé de Thierry Poiroux, Frédéric Monsieur.

Les rapporteurs étaient Pascal Masson, Damien Deleruyelle.


  • Résumé

    Récemment, la course à la miniaturisation a vue sa progression ralentir à cause des défis technologiques qu’elle implique. Parmi ces obstacles, on trouve l’impact croissant de la variabilité local et process émanant de la complexité croissante du processus de fabrication et de la miniaturisation, en plus de la difficulté à réduire la longueur du canal. Afin de relever ces défis, de nouvelles architectures, très différentes de celle traditionnelle (bulk), ont été proposées. Cependant ces nouvelles architectures demandent plus d’efforts pour être industrialisées. L’augmentation de la complexité et du temps de développement requièrent de plus gros investissements financier. De fait il existe un besoin réel d’améliorer le développement et l’optimisation des dispositifs. Ce travail donne quelques pistes dans le but d’atteindre ces objectifs. L’idée, pour répondre au problème, est de réduire le nombre d’essai nécessaire pour trouver le processus de fabrication optimal. Le processus optimal est celui qui conduit à un dispositif dont les performances et leur dispersion atteignent les objectifs prédéfinis. L’idée développée dans cette thèse est de combiner l’outil TCAD et les modèles compacts dans le but de construire et calibrer ce que l’on appelle un PCM (Process Compact Model). Un PCM est un modèle analytique qui établit les liens entre les paramètres process et électriques du MOSFET. Il tire à la fois les bénéfices de la TCAD (puisqu’il relie directement les paramètres process aux paramètres électriques) et du modèle compact (puisque le modèle est analytique et donc rapide à calculer). Un PCM suffisamment prédictif et robuste peut être utilisé pour optimiser les performances et la variabilité globale du transistor grâce à un algorithme d’optimisation approprié. Cette approche est différente des méthodes de développement classiques qui font largement appel à l’expertise scientifique et à des essais successifs dans le but d’améliorer le dispositif. En effet cette approche apporte un cadre mathématique déterministe et robuste au problème.Le concept a été développé, testé et appliqué aux transistors 28 et 14 nm FD-SOI ainsi qu’aux simulations TCAD. Les résultats sont exposés ainsi que les recommandations nécessaires pour implémenter la technique à échelle industrielle. Certaines perspectives et applications sont de même suggérées.

  • Titre traduit

    Implementation of PCM (Process compact models) for the study and improvement of variability in advanced FD-SOI CMOS technologies


  • Résumé

    Recently, the race for miniaturization has seen its growth slow because of technological challenges it entails. These barriers include the increasing impact of the local variability and processes from the increasing complexity of the manufacturing process and miniaturization, in addition to the difficult of reducing the channel length. To address these challenges, new architectures, very different from the traditional one (bulk), have been proposed. However these new architectures require more effort to be industrialized. Increasing complexity and development time require larger financial investments. In fact there is a real need to improve the development and optimization of devices. This work gives some tips in order to achieve these goals. The idea to address the problem is to reduce the number of trials required to find the optimal manufacturing process. The optimal process is one that results in a device whose performance and dispersion reach the predefined aims. The idea developed in this thesis is to combine TCAD tool and compact models in order to build and calibrate what is called PCM (Process Compact Model). PCM is an analytical model that establishes linkages between process and electrical parameters of the MOSFET. It takes both the benefits of TCAD (since it connects directly to the process parameters electrical parameters) and compact (since the model is analytic and therefore faster to calculate). A sufficiently robust predictive and PCM can be used to optimize performance and overall variability of the transistor through an appropriate optimization algorithm. This approach is different from traditional development methods that rely heavily on scientific expertise and successive tests in order to improve the system. Indeed this approach provides a deterministic and robust mathematical framework to the problem. The concept was developed, tested and applied to transistors 28 and 14 nm FD-SOI and to TCAD simulations. The results are presented and recommendations to implement it at industrial scale are provided. Some perspectives and applications are likewise suggested.


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