Les systèmes et applications microélectroniques sont présentes partout dans notre civilisation humaine d’aujourd’hui, depuis le plus simple appareil de notre vie quotidienne jusqu’à des vaisseaux/robots spatiaux qui nous permettent d’observer des images des mondes lointains du Système Solaire et au-delà. L’industrie du semi-conducteur est devenue, depuis sa naissance dans les années 1960, l’une des plus grandes d’aujourd’hui et qui connait une croissance continue avec environ 350 milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel. Le composant de base de la microélectronique est le transistor, qui depuis sa conception il y a environ 50 ans a subit une évolution impressionnante en termes de performances, coût et densité d’intégration, cette évolution a été soutenue par des investissements économiques et humains pour suivre ladite « Loi de Moore », qui prédit une augmentation du double de composants intégrés dans une puce tous les deux ans. Le Transistor à Effet de Champ Métal/Oxyde/Semi-conducteur (Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor, MOSFET en anglais) est devenu le composant préféré pour les applications numériques dans l’industrie. Avec la miniaturisation du transistor, l’un des grands défis est de limiter l’impact de la variabilité du transistor, qui devient de plus en plus important lorsqu’on diminue les dimensions du composant. Deux transistors dessinés et fabriqués de manière identique peuvent présenter des caractéristiques très différentes; lorsque cette variabilité est de nature systématique, on peut trouver souvent un moyen technologique pour l’éliminer ou on peut modéliser les effets de manière très précise, ce qui n’est pas le cas lorsque la variabilité est de nature statistique, ce type de variabilité est de nature aléatoire et résulte de la nature granulaire de la matière et la difficulté de contrôler le positionnement des atomes, un-par-un, à un niveau industriel. Il est donc nécessaire de caractériser et modéliser la variabilité local statistique pour permettre de mieux prédire les effets indésirables dans des circuits complexes dus à ce type de variabilité et donc de mieux concevoir les produits pour qu’ils soit le plus robustes. Le but de ce projet est d’aller plus loin dans la manière d’appréhender la variabilité et de revisiter les moyens de caractérisation de la variabilité du MOSFET, développer des méthodes d’analyse de données pour extraire le maximum d’information pertinente sur les sources de variabilité et leur impact dans les performances des composants, le tout basé sur des données expérimentales obtenues sur des structures de test améliorées. L’un des points clés de notre méthode de caractérisation de la variabilité développée dans ce projet, est de permettre une modélisation statistique précise des variations du procédé de fabrication et leur impact dans l’environnement design; pour réussir notre objectif, les méthodes développées doivent fournir des paramètres statistiques avec un intervalle de confiance bien établi, et qui peuvent être implémentés dans des modèles statistiques dans la chaine design. Pour amener à bien les objectifs, ce projet bénéficie du support de STMicroelectronics et du Laboratoire IMEP-LACH, qui permettent l’accès à du silicium en technologie 28 nm avec des structures de test dédiées « fait maison » et à des équipements dernière génération de caractérisation. Le projet est principalement focalisé sur la variabilité locale (à l’échelle du micromètre et en dessous), que ce soit de nature systématique ou aléatoire. Cependant, quelques aspects de la variabilité à plus grande échelle (inter-puce) sont étudiés pour pouvoir discriminer les différentes sources de la variabilité locale. / Microelectronic systems and their applications are everywhere in the current human civilization, from the simplest gadget in our everyday life to fiction-like space probes which let us see wonderful pictures of other worlds within the Solar System and beyond. The semiconductor industry has become, since its inception in the 1960s, one of the largest and growing industries with approximately a 350 billion dollars market.The central device of microelectronics is the transistor, which has experienced enormous improvements in the last half century, boosted by the economic and human investments to follow the so-called “Moore’s law”, which states that the number of transistors in a chip doubles every two years. Metal-Oxide Semiconductor Field-Effect Transistor (MOSFET) has become the preferred transistor in the industry for digital applications. With the miniaturization of the transistor, a major challenge is to deal with transistor Variability, as its impact becomes more and more important with decreasing size. Two identically fabricated transistors may present highly different characteristics; when this Variability is systematic in nature, we can often find a way to eliminate it using fabrication means or model it very accurately; nevertheless, Statistical Variability is the other major component of Local Variability which is more complicated to deal with; in fact, Statistical Variability is random in nature, as it results from de granular nature of matter and also from the difficulty of control atom per atom placement in an industrial level. Then, it becomes necessary to precisely characterize and model Local Statistical Variability for Variability-aware design to better predict circuit fails from simple standard circuits to final products.The purpose of this project is to go further in the characterization means of MOSFET Local Variability by revisiting existing test structures, and to develop methods of analysis to extract the maximum of relevant information about transistor Variability sources and impact from experiments conducted on improved test structures. One important merit for the Variability characterization methods developed in this project is to enable an accurate statistical modeling of Local Variations and their impact throughout the design space; to meet the goal, the methods developed must provide statistical parameters with well-established confidence, and be suited for implementation on statistical models within the circuit design flow.To achieve this objective, this work is a common project of STMicroelectronics and IMEP-LAHC laboratory, which benefit from access to 28 nm silicon technology home design test structures and state-of-the-art characterization facilities.The project is primarily focused on local variability (in micrometer scale and below), whether of systematic or statistical nature. Nevertheless, some aspects of Intrawafer and Systematic Variations are studied when it is necessary to discriminate Local Variability from other effects.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016GREAT052 |
| Date | 12 July 2016 |
| Creators | Franco, Omar, Jonani |
| Contributors | Grenoble Alpes, Ghibaudo, Gérard |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0027 seconds