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摩爾定律第二春:IBM研制9nm碳納米管

責任編輯:editor004

2015-10-20 11:47:11

摘自:EET電子工程專輯

如果IBM Research的碳納米管晶體管研究能有所突破,國際半導體技術藍圖(ITRS)的2028年硅材料“末日預言”時間將得以延續。“IBM的內部目標是在5nm節點時準備就緒,并成為3nm節點一直到埃級以后的最佳選擇,”漢述仁表示。

如果IBM Research的碳納米管晶體管研究能有所突破,國際半導體技術藍圖(ITRS)的2028年硅材料“末日預言”時間將得以延續。根據IBM表示,研究人員們已經找到一種可將通道長度縮短至1.8nm節點(4個技術世代后)的方式,預計最終還將超越埃(angstrom;納米的十分之一)等級。果真如此,摩爾定律(Moore's Law)就能沿用相同極紫外光(EUV)微影互補金屬氧化物半導體(CMOS)工藝技術,順利地延續到次納米級(埃)工藝。

“1.2nm寬的碳納米管通道已經證實可行了,”IBM華生研究中心(T.J. Watson Research Center)納米科學與技術經理漢述仁表示,“微縮的主要問題不只出在碳納米管,硅與III-V族材料(銦、鎵、砷)的觸點也存在無法微縮的挑戰。”

“我們已在最近取得了突破,”漢述仁指出,“如今了解了如何進行微縮,使其不再成為碳納米管晶體管的限制因素。我們制作出新的觸點,可測量至埃級,而且兩端只有36kΩ。”

在經過長久的等待后,根據Envisioneering研究總監Richard Doherty表示,這項突破性的技術可望在不久后實現。

“畢竟,如果你還記得從貝爾實驗室(Bell Labs)開發出觸點晶體管到Fairchild和英特爾(Intel)連手打造出平面晶體管得花10年之久,就不會對于IBM得用另一個十年取得如此突破而感到意外了,”Doherty強調。

  ▲圖中顯示具有一端鍵合觸點的碳納米管晶體管,其觸點長度低于10nm

IBM經驗證可用的芯片擁有9nm信道,但在取得這項突破以前,觸點相形之下十分巨大。如今,IBM找到了一種能制作出較小觸點的方法,能讓它們微縮通道長度至1.8nm節點(約4個技術世代),最終還將超越埃等級。每一個節點只攜帶大約15mA,但IBM計劃僅為設計中的特定位置同時使用許多碳納米通道,從而解決這些問題。

“利用自對準技術,我們能以8-10nm間距平行放置碳納米管,”漢述仁透露,“我們用物理氣相沈積(PVD)工藝為其進行沉積,然后再用高溫退火——類似于顯微焊接的冶金過程——以確保兩端的通道觸點穩定。”

▲穿透式電子顯微鏡(TEM)影像橫截面顯示具有一端鍵合觸點的碳納米管晶體管,其觸點長度低于10nm

Doherty對于IBM的“焊接”技術印象深刻,認為這將為IBM帶來競爭優勢。其方式是在碳納米管自對準于晶體管通道以前,以鉬涂布碳納米管兩端。然后加熱整個組裝至華氐1,562度(850℃而完成“焊接”過程,從而熔融鉬并轉化成為碳化物——一種可制作出優質埃級觸點的導體。

開關電流切換率達10,000

“這項焊接/碳化物的新發現似乎是唯一有利于金屬的硅工藝,而且不會產生氧化的問題,或是蕭特基阻障層特性帶來不必要的步進電壓閾值。而IBM的方法可實現10,000的開關電流切換率,”Doherty指出,“其他嘗試連接至納米管的方式可能隨時間進展而產生各種不同的電阻與導電特性,使其只能停留在實驗室階段。IBM的這項成果為實現真正的碳納米管結構鋪路,使其能夠利用經驗證可行的硅微影技術。”

▲圖中顯示在相同納米管上一組具有不同觸點幾何的組件,證實了這種觸點尺寸可加以微縮,而不至于降低組件性能

IBM目前只能用其革命性“焊接”技術生產p型晶體管,但聲稱這些組件可運作得比FinFET更好。據漢述仁透露,該公司的下一步是在隧道終端使用光源,打造出n型組件,讓CMOS碳納米管晶體管可在3nm節點時進行制造,屆時硅FinFET將達到5nm節點。

“IBM的內部目標是在5nm節點時準備就緒,并成為3nm節點一直到埃級以后的最佳選擇,”漢述仁表示。

據Doherty表示,IBM的成果為延續摩爾定律帶來了新希望,因為對于“焊接”技術來說,目前還沒有什么不可突破的微縮問題。Doherty并將IBM的這項“焊接”技術稱為“同軸連接”(coaxial connection)技術。

“隨著摩爾定律的持續推向極限,硅晶變得越來越低效,而9nm通道的碳納米管技術為業界帶來了勇氣和信心,讓他們知道還有可替代的半導體路徑存在,”Doherty強調,“同時,我也很少看到IBM的科學論文中有這么多研究人員共同帶來了貢獻。他們的目標是在十年內付諸生產,但我相信他們一定想盡可能更快達成。”

IBM的這項成果是其后硅晶技術計劃的一部份,這項30億美元的研發計劃從2014年開始,目標在于為IBM所謂即將來臨的“認知運算時代”所需要的運算需求而鋪路。

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