Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar

Az előadások a következő témára: "Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar"— Előadás másolata:

1 Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Nanokristályos memóriaelemek számítógépes modellezéséhez alkalmazott számítási algoritmusok összehasonlítása Molnár Károly Zsolt and Horváth Zsolt József horvath

2 Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet TARTALOM Nanokristályos memóriaelemek számítógépes modellezésének áttekintése Számítási eljárás Alkalmazott algoritmusok tesztelése Megállapítások

3 Nanokristályos memóriaelemek számítógépes modellezésének áttekintése
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Nanokristályos memóriaelemek számítógépes modellezésének áttekintése Rétegszerkezet Potenciál eloszlás Si nanocrystals

4 σ3 =Δt .(J1 – J2) J2 – töltéshordozók kiáramlása
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Nanokristályos memóriaelemek számítógépes modellezésének áttekintése J2 – töltéshordozók kiáramlása Si nanocrystals nanokristályokban tárolt töltésmennyiség: σ3 =Δt .(J1 – J2) J1 – töltéshordozók beáramlása

5 Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Számítási eljárás A térerősségek – és ezzel együtt a potenciál-eloszlás – meghatározása az egyes rétegekben. A térerősségek alapján a be- ill. kifolyó áramok számítása. A be- ill. kifolyó áram különbségéből a szerkezetben tárolt töltésmennyiség számítása. A tárolt töltésmennyiségből a flat-band feszültség számítása. Az iteráció ismétlése az első lépéstől.

6 Töltésbeviteli és töltéstárolási tulajdonságok értékelési lehetőségei:
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Számítási eljárás Töltésbeviteli és töltéstárolási tulajdonságok értékelési lehetőségei: (1) memória-hiszterézis (2) memóriaablak (3) betöltődés és retenció vizsgálat

7 Alkalmazott összefüggések
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Számítási eljárás Alkalmazott összefüggések (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Bemeneti változók: VP , dox , dn1 , dn2 , εox , εn , εn1 , εn2

8 Sávelhajlás számítása
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Számítási eljárás Sávelhajlás számítása (9) (10) (11)

9 Zérushely keresése belső MATLAB függvénnyel
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Számítási eljárás Sávelhajlás számítása Zérushely keresése belső MATLAB függvénnyel Zérushely keresése Newton-módszerrel ΦS keresése táblázatból func_E1FiS_211 (változók), 0)

10 Algoritmusok tesztelése
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Algoritmusok tesztelése Vizsgált rétegszerkezet SiO2 vastagsága: 2 nm Si3N4 vastagsága: 40 nm Töltéshordozók súlypontja a SiO2 / Si3N4 határfelülettől: 5 nm Lassú potenciál eloszlás változás Közepes potenciál eloszlás változás Gyors potenciál eloszlás változás VP [V] -15 +7 +15 VFB [V] -8,1537 -7,0233 -10

11 Iterációs lépésszám Algoritmusok tesztelése Óbudai Egyetem
Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Algoritmusok tesztelése Iterációs lépésszám Iterációs lépésszám Lassú potenciál eloszlás változás Közepes potenciál eloszlás változás Gyors potenciál eloszlás változás futási idő [sec] VFB értéke [V] 10 0,0014 -8,1526 0,0015 -6,7775 nem számítható 100 0,0035 -6,7829 0,0037 500 0,013 0,012 -6,7834 0,014 1000 0,026 0,022 0,027 10000 0,239 0,212 -6,7835 0,2223 6,0868 20000 0,0011 -8,1537 0,430 0,4240 0,9131 50000 1,213 1,0570 0,9117 100000 2,105 2,1100 200000 4,216 4,2030 0,9116 500000 10,573 10,5400 21,333 21,0330 42,543 42,2700

12 Sávelhajlás számítása
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Algoritmusok tesztelése Sávelhajlás számítása Sávelhajlás számítása Lassú potenciál eloszlás változás Közepes potenciál eloszlás változás Gyors potenciál eloszlás változás futási idő [sec] VFB értéke [V] Nincs 0,0011 -8,1537 4,216 -6,7835 4,203 0,9116 Táblázattal 0,0135 30,29 -7,0042 22,33 -0,0697 Newton-módszerrel 0,0168 238,12 236,34 -0,0691 MATLAB függvénnyel 0,0187 464,68 461,92 -0,0688

13 Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Megállapítások Az iterációk során alkalmazott lépésszám lineárisan befolyásolja a program futási idejét, és hatással van a számítási eredmények pontosságára. A gyakorlatban előforduló térerősségek tartományában az iterációs lépésszámot nem célszerű alatti értékre választani, ugyanakkor – bizonyos feltételek esetén – a futási idő csökkenthető a be- ill. kifolyó áramok különbségét vizsgáló szubrutinnal és indokolt esetben az iterációból való kilépéssel. A sávelhajlás számításának nem minden esetben van jelentősége. Amennyiben a sávelhajlás számítása indokolt, akkor viszont célszerű azt az algoritmust alkalmazni, ami a számításhoz szükséges ΦS értékét táblázatból keresi ki. Ezzel a futási idő jelentősen csökkenthető.

14 Köszönöm a megtisztelő figyelmet!
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Köszönöm a megtisztelő figyelmet!