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科学智能(AI4S)全球发展观察与展望报告(286页)

行业报告下载 2023年09月20日 08:36 管理员

随着集成电路技术的发展,行业龙头的先进制程进 入 3nm 以下的技术节点,这对芯片所涉及的工 艺、材料、器件结构都造成了巨大的挑战。 相比 于旧的制程,新节点器件具有完全不同的器件结构 和物理效应。传统的半导体工艺和器件仿真软件方 法面临着巨大的挑战,其主要困难来自于: 1. 当器件到达深纳米尺度甚至原子尺度时,量子效 应将起重要作用,而传统的模型无法精确、完整的 处理量子效应的内容。其中集成电路中各类短沟道 效应的出现即为最具代表性的表现。同时随着集成 电路特征尺寸的减小,因为传统半导体工艺和器件 仿真软件无法解决量子效应的问题,故单个器件的 漏电也变得难以调控。 2. 传统的半导体工艺和器件仿真软件设计方法和软 件基于大量的实验获得核心参数。然而当器件达到 纳米尺度后,借助实验去获得可靠、有效的数据变 得愈发困难,常常陷入时间长、成本高却产出少的 困境。 3. 对于新的半导体材料和器件,目前成熟的 TCAD 方法还没有积累足够的数据,以进行精确仿真。 由此,基于密度泛函理论(DFT)的 Atomistic  TCAD 逐渐成为产研各界的发力方向。 全球范围,EDA 龙头 Synopsys 收购 Quantumwise A/S 公司,通过结合 NEGF-DFT (非平衡格林函数-密度泛函)技术和传统 TCAD 基于的漂移扩散模型来实现技术的闭环;

另一龙头 Silvaco 与 NEMO5 合作推进 Atomistic TCAD。 NEMO5 聚焦在在原子和亚原子尺度,预测半导体 和金属纳米线中的电子结构、声子结构和量子输运 性质。国内企业鸿之微也开发了基于 NEGF-DFT 技 术的原子尺度 TCAD,可以用于不同材料类型、不 同器件结构的纳米器件的模拟。[1]  Atomistic TCAD 模拟半导体工艺过程的主要目标 之一是预测半导体材料中掺杂原子的分布,这将对 半导体器件的特性产生决定性影响。轻推弹性带 (NEB)[2,3]方法通过在已知的初始状态和最终状 态之间使用少量图像进行线性插值,据虚弹簧和实 势能面给出的力优化每幅图像中的原子坐标,可以 找到平衡位置之间的最小能量路径(MEP),因此 许多研究人员使用它来研究各种材料中杂质的扩散 机制。然而,由于 Atomistic TCAD 是基于第一性 原理进行计算,其昂贵的计算成本限制了其在更接 近真实环境的大规模原子系统中的应用。 同前文所述,AI4S 范式已在多个领域证明了其对 大规模体系高效高精度的建模能力。具体到半导体 领域,学界已有团队成功使用 AI4S 方法进行原子 尺度的高效建模,在 DFT 精度下对半导体掺杂等 问题进行有效研究。

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