Y.M. Niquet, 1 F. Triozon 2 et I. Duchemin 1

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1 PHYSIQUE DES MATERIAUX ET DES MICROSTRUCTURES Utiliser Curie pour modéliser la prochaine machine! Y.M. Niquet, 1 F. Triozon 2 et I. Duchemin 1 1 CEA Grenoble, INAC, SP2M/L_Sim, France 2 CEA Grenoble, LETI-MINATEC, France

2 Le transistor MOS L g I Principe : Contrôler le courant I entre le contact «source» et le contact «drain» à l aide de l électrode de «grille». La grille attire ou repousse les électrons dans le «canal» entre la source et le drain, agissant ainsi sur le courant. Le transistor MOS transistor fonctionne comme un interrupteur contrôlé par la grille Bit 0/1. La taille du transistor MOS transistor est caractérisée par sa longueur de grille L g.

3 Anatomie de Curie

4 Anatomie de Curie Nœuds larges : 1440 processeurs Intel Xeon 2.26 GHz (Nehalem).

5 Anatomie de Curie 8 cœurs par processeur.

6 Anatomie de Curie transistors par processeur.

7 Contexte Loi de Moore : Le nombre de transistors sur un processeur double tous les ~1.5 ans. CURIE NŒUDS LARGES Source : IMEC Longueur de grille de la technologie Ivy-Bridge d INTEL : 22 nm. Et après? (16 nm? 10 nm? 5 nm?)

8 Un vrai challenge pour les matériaux et la technologie Source : Intel Introduction de nouveau matériaux : Silicium contraint, «High-κ», Vers le transistor 3D!

9 Vers les architectures 3D Transistor 2D Transistor «Tri-gate» 3D L g Le contrôle du courant par la grille devient difficile lorsque L g <20 nm. Meilleur contrôle par la grille (meilleur interrupteur!)

10 Pour résumer Transistor 2D Transistor «Tri gate» I L g 10nm Tendances CMOS : Améliorer performances et intégration des dispositifs en diminuant la longueur de grille L g (~20 nm aujourd hui). Changement de dimensionnalité : Transistor «Bulk» FDSOI (films) Trigate (fils) Corrections quantiques Introduction de nouveaux matériaux : Oxydes «high-κ» HfO 2 Canaux SiGe, III-V, MoS 2 Nouveaux paradigmes : Electronique de spin, électronique moléculaire

11 Défis Transistor 2D Transistor «Tri gate» I L g 10nm Défis : Technologiques : Synthèse et procédés matériaux. Caractérisation. Conceptuels : Physique de plus en plus complexe, non classique. Beaucoup de questions restent ouvertes.

12 Enjeux pour la simulation Transistor 2D Transistor «Tri gate» I L g 10nm Enjeux : La modélisation doit permettre de : Comprendre/anticiper la physique des dispositifs. Faire le tri parmi les options architectures/matériaux. Optimiser les dispositifs. «Caractérisation par la simulation»

13 Problématiques La simulation n est plus suffisamment quantitative pour être emmenée sur des terrains peu ou pas explorés. V g SiO 2 Si I SiO 2 V ds Exp. (Uchida 2002) I µv ds

14 Problématiques La simulation n est plus suffisamment quantitative pour être emmenée sur des terrains peu ou pas explorés. V g SiO 2 Si I SiO 2 V ds Exp. (Uchida 2002) «Kubo Greenwood» I µv ds Les méthodes «semi-classiques», calibrées à t = 7 nm, sont incapables de rendre compte des tendances pour t = 4 nm et t = 2.6 nm.

15 Solutions Développer un code : Basé sur la mécanique quantique. Capable de décrire des matériaux complexes. «Multi-échelles» : Description milieux continus/atomistique.

16 Le code Ab-initio data Structural properties (geometry optimization, symmetries...) Optical properties (oscillator strengths, polarizations,...) 3D Poisson solvers Tight-binding and k.p hamiltonians Self-consistency Transport properties (Kubo, Landauer, NEGF) Code liaisons fortes/k.p développé au CEA Grenoble. Couplé aux codes ab initio ( ). Adapté aux infrastructures de calcul hautes performances.

17 Prix Bull Fourier 2012 Simulation des propriétés électriques des transistors de prochaine génération sur GPU (code «TB_Sim») QUASANOVA Y.M. Niquet (CEA/INAC), F. Triozon (CEA/LETI) & C. Delerue (CNRS/IEMN Dept ISEN) Grille Source Nanofil Si Drain I ds

18 Mobilité dans les films de Si «Fonctions de Green hors-équilibre» pour le transport quantique. V g SiO 2 Si I SiO 2 V ds Exp. (Uchida 2002) «Kubo Greenwood» I µv ds

19 Mobilité dans les films de Si «Fonctions de Green hors-équilibre» pour le transport quantique. V g SiO 2 Si I SiO 2 V ds Exp. (Uchida 2002) «Kubo Greenwood» NEGF I µv ds Les fonctions de Green reproduisent les tendances pour t arbitraire, à l inverse des méthodes semi-classiques.

20 Mobilité dans les films de Si «Fonctions de Green hors-équilibre» pour le transport quantique. SiO 2 Oxyde SiO 2

21 Mobilité dans les films de Si «Fonctions de Green hors-équilibre» pour le transport quantique. HfO 2 SiO 2-20/30% mobilité! Oxyde SiO 2 /HfO 2 Physique encore largement controversée Modélisation en cours avec ST Microelectronics (ANR Quasanova) et des résultats probants!

22 Réponse des nanofils de Si aux contraintes Objectif : Comprendre la réponse électrique d un nanofil de silicium à une élongation. Dispositif simulé : Fils de silicium «gate-all-around» orientés 110. Diamètre d = 8 nm. Longueur du canal L g = 16 nm.

23 Réponse des nanofils de Si aux contraintes 10 nm Objectif : Comprendre la réponse électrique d un nanofil de silicium à une élongation. Dispositif simulé : Fils de silicium «gate-all-around» orientés 110. Diamètre d = 8 nm. Longueur du canal L g = 16 nm.

24 Réponse des nanofils de Si aux contraintes V ds = 25 mv 110 NWs +50 % Non contraint ε = +1.5% Les nanofils de silicium orientés 110 répondent favorablement à une contrainte tensile. V. Yann-Michel H. Nguyen, Niquet F. Triozon, et Y. M. Niquet, IEEE TED (2013)

25 Réponse des nanofils de Si aux contraintes V ds = 25 mv 110 NWs +50 % Non contraint ε = +1.5% Les nanofils de silicium orientés 110 répondent favorablement à une contrainte tensile. Résultats Exp. LETI [IEEE TED 60, 727 (2013)] V. Yann-Michel H. Nguyen, Niquet F. Triozon, et Y. M. Niquet, IEEE TED (2013)

26 Réponse des nanofils de Si aux contraintes Une vallée «légère» (favorable) à k = 0 et une vallée «lourde» (défavorable) à k 0. La contrainte contrôle la position des vallées : Une contrainte tensile vide la vallée lourde dans la vallée légère ( courant). Noter la réponse non linéaire de la vallée légère, qui n est pas reproduite par les modèles les plus simples. Y.M., C. Delerue et C. Krzeminski, Nano Letters 12, 3545 (2012)

27 Conclusions Les outils type TB_Sim ont montré leur potentiel et sont destinés à intégrer la chaîne de simulation en microélectronique : Simulation transport quantique Simulation matériaux ab initio TCAD Simulation semiclassique Un outil à l état de l art : Principal concurrent : «NEMO» (Université de Purdue, USA).