Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet

1. Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Nanokristályos memóriaelemek számítógépes modellezéséhez alkalmazott számítási algoritmusok összehasonlításaMolnárKároly Zsolt and HorváthZsolt Józsefmolnar.karoly@kvk.uni-obuda.huhorvath zsolt@kvk.uni-obuda.hu

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

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

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

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

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

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

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

10. Algoritmusok tesztelése Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Vizsgált rétegszerkezet SiO2 vastagsága: 2 nm Si3N4 vastagsága: 40 nm Töltéshordozók súlypontja a SiO2 / Si3N4 határfelülettől: 5 nm

11. Algoritmusok tesztelése Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Iterációs lépésszám

12. Algoritmusok tesztelése Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Sávelhajlás számítása

13. Megállapítások Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet • 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 200000 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. Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet Köszönöm a megtisztelő figyelmet!