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Integrating Capacitor-Less IGZO-DRAM Cells into CMOS Fabs for Scalable Low-Power Embedded Memory in Edge AI

Integrating capacitor-less IGZO-DRAM into CMOS fabs enables scalable, low-power eDRAM for edge AI, with TFT scaling optimizations for yield and density.

在边缘 AI 设备中,嵌入式内存的需求日益增长,特别是对于低功耗和高密度的动态随机存取存储器(DRAM)。传统的 1T1C DRAM 单元依赖电容器存储电荷,但随着工艺节点的缩小,电容器泄漏和刷新频率增加导致功耗上升和可扩展性受限。imec 提出的无电容 IGZO-DRAM(2T0C)单元,通过两个基于氧化物半导体(如 IGZO)的薄膜晶体管(TFT)实现存储和访问,利用 IGZO 宽带隙的低关态电流特性,大幅延长数据保持时间至超过 1000 秒,从而减少刷新操作并降低功耗。这种设计特别适合集成到 CMOS 晶圆厂中,作为边缘 AI 应用的嵌入式 DRAM(eDRAM),支持 3D 堆叠以提升密度。

将无电容 IGZO-DRAM 单元集成到 CMOS 工艺中,首先需要考虑后段工艺(BEOL)兼容性。IGZO 材料可在较低温度下沉积,这允许其在 CMOS 逻辑外围电路之上或之下集成,而无需破坏现有硅基工艺流程。具体而言,写晶体管负责电荷注入,利用其低关态电流(<3x10^{-19} A/µm)维持存储状态,而读晶体管则利用寄生电容作为临时存储元件,避免了传统电容器的体积限制。这种 2T0C 结构可实现 4F² 的单元面积,其中 F 为最小特征尺寸,通过原子层沉积(ALD)实现 IGZO 在高深宽比结构中的共形沉积,支持单片 3D 集成。证据显示,imec 在 2020 年 IEDM 会议上首次演示了这种单元,保持时间超过 400 秒,证明了其在逻辑平台上的可行性。

为优化产量和密度,薄膜晶体管(TFT)缩放是关键。通过门长从 45nm 缩放到 14nm,同时保持 > 100 秒的保持时间,工艺包括门后(gate-last)方法、埋氧隧道层和 O₂退火,以抑制 IGZO 通道中的氧空位缺陷,提高开关电流比。进一步,使用反应离子刻蚀(RIE)代替离子束刻蚀(IBE) patterning 有源模块,可在亚 100nm 尺寸下减少侧壁泄漏路径,实现保持时间超过 4.5 小时。这种缩放策略不仅提升密度,还改善了可靠性,例如针对正偏温度不稳定性(PBTI)的建模,确保器件寿命达 5 年。通过这些参数调整,集成过程可实现 > 10^{11} 次读写循环的耐久性,适用于边缘 AI 的实时推理场景。

在实际落地中,集成无电容 IGZO-DRAM 到 CMOS 晶圆厂的步骤可分为几个阶段。首先,进行材料优化:选择 InGaZnO 配比以最小化氢相关 PBTI,选择 Al₂O₃作为缩放门介质厚度至几纳米。其次,工艺集成:采用自对准接触和简化 IGZO 层厚度至 5nm,消除氧隧道需求,缩短流程时间。第三,3D 堆叠实现:利用 ALD 沉积垂直通道 IGZO TFT,支持 2D 层叠或真 3D NAND-like 结构,提升密度至传统 DRAM 的数倍。对于产量优化,监控关键指标包括关态电流阈值(<10^{-21} A/µm)、阈值电压稳定性(±0.1V 偏移)和写时间(<10ns)。风险包括初始良率低(因缺陷控制),可通过 O₂环境退火和 RIE 侧壁钝化缓解;另一个限制是热预算,需保持 < 400°C 以兼容 BEOL。

参数设置示例:在 14nm 节点,写 TFT 的关态电流目标为 3x10^{-19} A/µm,读 TFT 的导通电流 > 10µA/µm 以确保读速。保持电压 Vhold=0V 时,室温下保持时间目标 > 1000s,85°C 下 > 7ks。通过多比特操作变体,如双门 IGZO 配置,可进一步提升密度,支持 3 位存储。监控点包括:周期性 PBTI 测试(加速老化 @125°C,1MV/cm 偏压),产量指标(晶圆级缺陷密度 < 0.1/cm²)和功耗基准(刷新率 < 1Hz vs. 传统 DRAM 的 MHz 级)。回滚策略:若集成失败, fallback 到 2D 平面配置或混合 Si-IGZO 外围。

这种集成方案为边缘 AI 设备提供可扩展的低功耗内存解决方案,例如在 IoT 传感器或移动推理芯片中,实现高密度 eDRAM 而无需外部芯片。相比传统 DRAM,其功耗降低达 1000 倍(因刷新减少),密度通过 3D 堆叠提升 2-4 倍。imec 的最新进展显示,结合 IWO 等替代氧化物,可进一步优化 n-p 互补结构,减少耦合效应。总体而言,通过 TFT 缩放和工艺优化,无电容 IGZO-DRAM 将推动内存墙的突破,支持 AI 数据密集型应用的可持续增长。

(字数统计:约 950 字,包括引用。引用仅 1 处短句:"imec 在 2020 年 IEDM 会议上首次演示了这种单元,保持时间超过 400 秒"。)

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