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[導讀]隨著半導體工藝進入7nm及以下先進節(jié)點,器件尺寸的持續(xù)縮小導致可靠性問題日益凸顯。其中,負偏壓溫度不穩(wěn)定性(Negative Bias Temperature Instability, BTI)和熱載流子注入(Hot Carrier Injection, HCI)效應成為影響芯片長期穩(wěn)定性的關鍵因素。傳統(tǒng)基于經(jīng)驗模型的可靠性分析方法已難以滿足先進工藝的精度需求,而基于物理機制的仿真與參數(shù)提取技術成為解決這一難題的核心路徑。本文從BTI/HCI效應的物理機制出發(fā),系統(tǒng)探討先進工藝節(jié)點下的可靠性建模方法,并分析其技術挑戰(zhàn)與未來方向。


引言

隨著半導體工藝進入7nm及以下先進節(jié)點,器件尺寸的持續(xù)縮小導致可靠性問題日益凸顯。其中,負偏壓溫度不穩(wěn)定性(Negative Bias Temperature Instability, BTI)和熱載流子注入(Hot Carrier Injection, HCI)效應成為影響芯片長期穩(wěn)定性的關鍵因素。傳統(tǒng)基于經(jīng)驗模型的可靠性分析方法已難以滿足先進工藝的精度需求,而基于物理機制的仿真與參數(shù)提取技術成為解決這一難題的核心路徑。本文從BTI/HCI效應的物理機制出發(fā),系統(tǒng)探討先進工藝節(jié)點下的可靠性建模方法,并分析其技術挑戰(zhàn)與未來方向。


一、BTI效應的物理機制與仿真技術

BTI效應的微觀物理過程

BTI效應源于MOS器件柵極偏壓下,界面陷阱(Interface Traps)的生成與積累。在負柵壓條件下,氮化硅柵介質(zhì)中的氫原子被電離,形成帶正電的陷阱中心,導致閾值電壓(Vth)漂移。隨著工藝節(jié)點縮小,界面態(tài)密度(Dit)顯著增加,BTI效應的時變特性更為復雜。

多物理場耦合仿真

針對BTI效應的時變特性,先進仿真工具采用多物理場耦合模型。例如,在處理FinFET器件時,需同時考慮柵極電場、溫度梯度、以及界面缺陷分布對BTI退化的影響。通過引入量子力學修正的漂移-擴散模型,仿真工具可精確計算界面陷阱的生成速率與空間分布。實驗數(shù)據(jù)顯示,該方法對BTI退化的預測精度較傳統(tǒng)模型提升30%以上。

動態(tài)BTI效應建模

在先進工藝中,動態(tài)BTI效應(如脈沖偏壓下的快速退化)成為關鍵挑戰(zhàn)。通過引入載流子捕獲/發(fā)射的動態(tài)模型,仿真工具可模擬脈沖信號下界面陷阱的瞬態(tài)行為。例如,在處理5G通信芯片時,動態(tài)BTI模型可預測高頻信號對器件閾值電壓的影響,為電路設計提供時序裕量優(yōu)化依據(jù)。

二、HCI效應的仿真與參數(shù)提取

熱載流子的生成與傳輸

HCI效應源于高電場下溝道載流子獲得足夠能量,注入至柵氧化層形成界面態(tài)或氧化層陷阱。在先進工藝中,短溝道效應導致局部電場強度顯著升高,加劇HCI退化。仿真工具通過蒙特卡羅方法模擬載流子的散射與能量損失過程,可精確計算熱載流子的注入概率與空間分布。

參數(shù)提取與模型校準

基于仿真數(shù)據(jù),需提取表征HCI退化的關鍵參數(shù)(如界面態(tài)生成速率、氧化層陷阱密度)。例如,通過分析不同偏壓條件下的閾值電壓漂移(ΔVth)與跨導退化(Δgm),可建立HCI退化的經(jīng)驗模型。進一步結(jié)合機器學習算法(如支持向量機),可實現(xiàn)參數(shù)的自動化提取與模型校準,使模型預測精度達到90%以上。

多物理場協(xié)同仿真

HCI退化與BTI效應存在耦合作用,需通過多物理場協(xié)同仿真進行綜合分析。例如,在處理高速I/O接口時,工具可同時考慮HCI引起的閾值電壓漂移與BTI導致的載流子遷移率下降,從而預測器件在長期工作條件下的性能退化趨勢。

三、技術挑戰(zhàn)與工程實踐

工藝變異的建模

先進工藝中,器件參數(shù)的隨機變異(如氧化層厚度、界面態(tài)密度)顯著影響B(tài)TI/HCI退化行為。需通過統(tǒng)計建模技術(如拉丁超立方抽樣)生成工藝變異樣本庫,并評估其對可靠性的影響。例如,在某28nm工藝的測試中,工藝變異可使HCI壽命預測誤差擴大至25%。

自加熱效應的補償

高頻操作下,器件自加熱效應會加劇BTI/HCI退化。需通過熱-電耦合仿真,評估溫度對退化速率的影響,并優(yōu)化布局布線以降低熱點溫度。實驗表明,優(yōu)化后可使器件壽命延長18%。

多時間尺度仿真

BTI/HCI退化涉及從毫秒到年的多時間尺度行為。需結(jié)合加速測試方法(如高壓應力測試)與長期仿真(如TCAD工具),以實現(xiàn)全時間尺度的可靠性評估。

四、未來方向

AI驅(qū)動的可靠性建模

未來可探索基于深度學習的退化預測模型,例如通過神經(jīng)網(wǎng)絡學習BTI/HCI退化的時空演化規(guī)律,實現(xiàn)動態(tài)參數(shù)調(diào)整與壽命預測。

量子效應的集成

隨著工藝逼近物理極限,量子隧穿效應對BTI/HCI的影響需納入建??蚣?,例如通過非平衡格林函數(shù)方法模擬載流子的量子隧穿行為。

標準化建模平臺

為推動可靠性建模技術的普及,需開發(fā)兼容主流EDA工具的標準化平臺,例如支持OpenAccess格式的可靠性模型庫,以實現(xiàn)跨工具鏈的協(xié)同設計。

結(jié)語

先進工藝節(jié)點的BTI/HCI效應仿真與參數(shù)提取技術,為芯片可靠性設計提供了從物理機制到工程實踐的完整解決方案。其工程實踐表明,該方法不僅顯著提升可靠性評估精度,更在時序收斂、功耗優(yōu)化等關鍵指標上實現(xiàn)突破,為未來芯片的長期穩(wěn)定性奠定基礎。隨著工藝演進,可靠性建模技術將成為先進芯片設計的核心競爭力。

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