Caractérisation et modélisation de la variabilité au niveau du dispositif dans les MOSFET FD-SOI avancés

par Krishna Pradeep

Thèse de doctorat en Nano electronique et nano technologies

Sous la direction de Gérard Ghibaudo.

Le président du jury était Mireille Mouis.

Le jury était composé de Patrick Scheer, Thierry Poiroux.

Les rapporteurs étaient Jean-Michel Sallese, Jean-Michel Portal.


  • Résumé

    Selon l’esprit de la “loi de Moore” utilisant des techniques innovantes telles que l’intégration 3D et de nouvelles architectures d’appareils, le marché a également évolué pour commencer à imposer des exigences spécifiques aux composants, comme des appareils à faible consommation et à faible fuite, requis par l’Internet des objets (IoT) applications et périphériques hautes performances demandés par les applications 5-G et les centres de données. Ainsi, le secteur des semi-conducteurs s’est peu à peu laissé guider par les avancées technologiques, mais aussi par les applications.La réduction de la tension d’alimentation est encore plus importante pour les applications à faible puissance, comme dans l’IoT, cela est limité par la variabilité du périphérique. L’abaissement de la tension d’alimentation implique une marge réduite pour que les concepteurs gèrent la variabilité du dispositif. Cela nécessite un accès à des outils améliorés permettant aux concepteurs de prévoir la variabilité des périphériques et d’évaluer son effet sur les performances des leur conception, ainsi que des innovations technologiques permettant de réduire la variabilité des périphériques.Cette thèse se concentre dans la première partie et examine comment la variabilité du dispositif peut être modélisée avec précision et comment sa prévision peut être incluse dans les modèles compacts utilisés par les concepteurs dans leurs simulations SPICE. La thèse analyse d’abord la variabilité du dispositif dans les transistors FD-SOI avancés à l’aide de mesures directes. À l’échelle spatiale, en fonction de la distance entre les deux dispositifs considérés, la variabilité peut être classée en unités de fabrication intra-matrice, inter-matrice, inter-tranche, inter-lot ou même entre différentes usines de fabrication. Par souci de simplicité, toute la variabilité d’une même matrice peut être regroupée en tant que variabilité locale, tandis que d’autres en tant que variabilité globale. Enfin, entre deux dispositifs arbitraires, il y aura des contributions de la variabilité locale et globale, auquel cas il est plus facile de l’appeler la variabilité totale. Des stratégies de mesure dédiées sont développées à l’aide de structures de test spécialisées pour évaluer directement la variabilité à différentes échelles spatiales à l’aide de caractérisations C-V et I-V. L’effet de la variabilité est d’abord analysé sur des facteurs de qualité (FOM) sélectionnés et des paramètres de procédés extraits des courbes C-V et I-V, pour lesquels des méthodologies d’extraction de paramètres sont développées ou des méthodes existantes améliorées. Cette analyse aide à identifier la distribution des paramétres et les corrélations possibles présentes entre les paramètres.Ensuite, nous analysons la variabilité dépendante de la polarisation dans les courbes I-V et C-V. Pour cela, une métrique universelle, qui fonctionne quelle que soit l’échelle spatiale de la variabilité, est definée sur la base de l’analyse des appariement précédemment rapportée pour la variabilité locale. Cette thèse étend également cette approche à la variabilité globale et totale. L’analyse de l’ensemble des courbes permet de ne pas manquer certaines informations critiques dans une plage de polarisation particulière, qui n’apparaissaient pas dans les FOM sélectionnés.Une approche de modélisation satistique est utilisée pour modéliser la variabilité observée et identifier les sources de variations, en termes de sensibilité à chaque source de variabilité, en utilisant un modèle physique compact comme Leti-UTSOI. Le modèle compact est d’abord étalonné sur les courbes C-V et I-V dans différentes conditions de polarisation et géométries. L’analyse des FOM et de leurs corrélations a permis d’identifier les dépendances manquantes dans le modèle compact. Celles-ci ont également été incluses en apportant de petites modifications au modèle compact.

  • Titre traduit

    Characterization and modelling of device level variability in advanced FD-SOI MOSFETs


  • Résumé

    The ``Moore's Law'' has defined the advancement of the semi-conductor industry for almost half a century. The device dimensions have reduced with each new technology node, and the design community and the market for the semiconductor have always followed this advancement of the industry and created applications which took better advantage of these new devices. But during the past decade, with the device dimensions approaching the fundamental limits imposed by the materials, the pace of this scaling down of device dimensions has decreased. While the technology struggled to keep alive the spirit of ``Moore's Law'' using innovative techniques like 3-D integration and new device architectures, the market also evolved to start making specific demands on the devices, like low power, low leakage devices demanded by Internet of Things (IoT) applications and high performance devices demanded by 5-G and data centre applications. So the semiconductor industry has slowly moved away from being driven by technology advancement, and rather it is now being driven by applications.Increasing power dissipation is an unavoidable outcome of the scaling process, while also targeting higher frequency applications. Historically, this issue has been handled by replacing the basic transistors (BJTs by MOSFETs), freezing the operation frequency in the system, lowering supply voltage, etc. The reduction of supply voltage is even more important for low power applications like in IoT, but this is limited by the device variability. Lowering the supply voltage implies reduced margin for the designers to handle the device variability. This calls for access to improved tools for the designers to predict the variability in the devices and evaluate its effect on the performance of their design and innovations in technology to reduce the variability in the devices. This thesis concentrates in the first part, and evaluates how the device variability can be accurately modelled and how its prediction can be included in the compact models used by the designers in their SPICE simulations.At first the thesis analyses the device variability in advanced FD-SOI transistors using direct measurements. In the spatial scale, depending on the distance between the two devices being considered, the variability can be classified into intra-die, inter-die, inter-wafer, inter-lot or even between different fabs. For the sake of simplicity all the variability within a single die can be grouped together as local variability, while others as global variability. Finally between two arbitrary device, there will be contributions from both local and global variability, in which case it is easier to term it as the total variability. Dedicated measurement strategies are developed using specialized test structures to directly evaluate the variability in different spatial scales using C-V and I-V characterisations. The effect of variability is first analysed on selected figure of merits (FOMs) and process parameters extracted from the C-V and I-V curves, for which parameter extraction methodologies are developed or existing methods are improved. This analysis helps identify the distribution of the parameters and the possible correlations present between the parameters.A very detailed analysis of the device variability in advanced FD-SOI transistors is undertaken in this thesis and a novel and unique characterisation and modelling methodology for the different types of variability is presented in great detail. The dominant sources of variability in the device behaviour, in terms of C-V and I-V and also in terms of parasitics (like gate leakage current) are identified and quantified. This work paves the way to a greater understanding of the device variability in FD-SOI transistors and can be easily adopted to improve the predictability of the commercial SPICE compact models for device variability.


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