热稳定的HfO2基铁电场效应晶体管用于CMOS兼容的节能神经形态集成电路

《Nanomaterials》：Thermally Stable HfO2-Based Ferroelectric Transistors for CMOS-Compatible Energy-Efficient Neuromorphic Integrated Circuits

　　

基于HfO₂的薄膜铁电体在室温下处于亚稳态，加热时会转变为介电单斜相。当薄膜氧化物被埋入（BOX）通过SmartCut?形成的硅-铁电-硅（SFS）结构中时，此类铁电体的热稳定性得以提高，其中薄铁电层通过氧空位和BOX中的拉伸应力得到稳定，这与绝缘体上硅（SOI）结构类似。在MFS和SFS结构中，铁电体的主要特性是剩余极化P_r和矫顽场E_c，它们由亚稳态铁电相的比例决定，这些相也因插入HfO₂:Al₂O₃ 10:1（HAO）和（HfO₂:ZrO₂):Al₂O₃ (1:1)5:1（HZAO）纳米层叠中的Al杂质而得到稳定。研究人员在工业流程中，对所有经过900–1000 °C热处理、t_BOX = 10–20 nm（或等效氧化层厚度EOT = 1–2 nm）的SFS结构和SFS CMOS集成电路进行了测试，将其作为CMOS和双栅DG SFS晶体管的栅极绝缘体。研究人员还研究了在TCAD Sentaurus中模拟的特性以及LTspice中的解析模型，用于模拟内容可寻址存储器（ACAM）。

**论文解读：热稳定的HfO₂基铁电场效应晶体管用于CMOS兼容的节能神经形态集成电路**

**研究背景与问题**

当前，大数据和人工智能（AI）系统的快速发展导致动态随机存取存储器（DRAM）短缺，且数据中心能耗呈爆炸性增长（高达945太瓦时），其中AI训练和von Neumann架构下的数据传输能耗占比高达95%。为突破这一瓶颈，研究人员提出放弃von Neumann架构，转向类脑神经形态计算，即在存储器中直接处理信息，以实现超低能耗。铁电（FE）非易失性存储器（NVM）因每操作能耗极低（~1 fJ/op）而备受关注，尤其是与CMOS工艺兼容的HfO₂基超薄铁电薄膜。然而，HfO₂基铁电体存在热稳定性差（通常仅600 °C）、界面氧化导致退极化场以及存储时间缩短等问题。掺杂Al、Si等杂质虽可提高可靠性，但极化值较低。为解决上述问题，本研究旨在优化铁电器件设计，提高热稳定性至900–950 °C，并探索硅-铁电-硅（SFS）结构中双栅（DG）铁电场效应晶体管（FeFET）在神经形态计算中的应用。该论文发表在《Nanomaterials》。

**主要技术方法**

研究人员采用等离子体增强原子层沉积（PEALD）在硅片上生长HAO（HfO₂:Al₂O₃ 10:1）或HZAO（(HfO₂:ZrO₂):Al₂O₃ (1:1)5:1）纳米层叠铁电层，总厚度10–20 nm。通过SmartCut?技术将氢注入硅片并进行亲水键合，实现硅层转移，形成SFS结构。随后进行步进式快速热退火（RTA）处理（最高1000 °C），以稳定铁电相。利用高分辨率透射电镜（HRTEM）和掠入射X射线衍射（GIXRD）表征晶体结构；采用PUND脉冲法和C-V法测量剩余极化P_r和矫顽场E_c。通过TCAD Sentaurus软件进行数值模拟，并在LTspice中开发基于SPICE的解析模型，用于模拟DG FeFET的电流-电压特性及内容可寻址存储器（CAM）功能。

**研究结果**

**3. Results Comparison of Experimental Results with Calculations by TCAD Sentaurus**

通过HRTEM图像发现，SFS结构中HAO埋氧层（BOX）在1000 °C RTA后仍存在正交铁电相（尽管稀少），而HZAO层则未观察到。在体硅和SFS结构上制造的FeFET测试晶体管显示，体硅器件因漏电流几乎无滞回，而SFS结构中的伪-FeFET（pseudo-FeFET）在900 °C RTA后表现出显著滞回，且HZAO的滞回稍大，但950 °C后HZAO滞回方向反转，表明铁电相比例下降。TCAD Sentaurus模拟（基于Preisach动力学模型）在给定铁电参数（E_c = 1.2 MV/cm, P_s = 18.5 μC/cm²）下，仅得到定性一致，无法定量重现实验中的记忆窗口（MW）~1.3 V，说明需考虑铁电电荷和界面态密度。PUND测量表明，即使在4 MV/cm电场下，HZAO结构的P_r仅达9 μC/cm²，远低于模拟假设值，可能源于额外AlN中间层的引入。

**4. Compact Models of FeFET Transistors for an Analog Content-Addressable Memory Based on Crossbar**

研究人员开发了基于DG FeFET栅-漏电流-电压特性的SPICE模型，通过六个特征点（左、最小、右点）和Sigmoid函数近似，准确描述了滞回曲线。该模型在LTspice中实现，用于构建交叉开关（crossbar）模拟内容可寻址存储器（CAM）。交叉开关单元包含一个DG FeFET和一个逻辑NMOS晶体管，可独立编程存储参考向量。通过模拟二进制图像（L、T、X）及其畸变版本，发现交叉开关行输出电流在输入向量与参考向量匹配时最大，随距离增大而减小，且能识别畸变向量，展现了联想记忆特性。输入电压偏差容忍度约为50%。

**4.1 DG FeFET SPICE Model Based on the Gate-Drain Current-Voltage Characteristic**

利用MATLAB计算得到滞回曲线公式，并通过Schmitt触发器实现模式切换，精确描述了DG FeFET的转移特性。

**4.2 SPICE Model of a DG FeFET Crossbar**

在LTspice中构建的交叉开关模型验证了其作为模拟CAM的功能，可并行处理输入数据，无需数模转换器，实现超低功耗的存内计算。

**总结与结论**

本研究的创新与意义在于：首次证明了HAO和HZAO铁电埋氧层在工业CMOS工艺中具有热稳定性，可承受900 °C（HZAO为950 °C）的RTA处理，适用于SFS结构上的全耗尽双栅场效应晶体管（DG FD FeFET）。TCAD模拟仅获得定性吻合，需改进物理模型以计入铁电电荷和界面态密度。基于SPICE的交叉开关CAM模型表明：（1）当输入向量与存储参考向量匹配时，交叉开关行输出电流最大，反之减小；（2）交叉开关具备识别畸变向量的联想记忆能力；（3）确定了输入电压偏差的容忍极限。这些成果为未来制造节能型神经形态集成电路提供了关键基础，尤其是基于DG FeFET的SFS结构可同时实现信息存储与处理，有效解决von Neumann瓶颈。

**结论翻译**：本论文的新颖性与重要性在于，确立了铁电HAO和HZAO埋氧层在工业CMOS工艺中的热稳定性，可经受最高900 °C的RTA处理，作为SFS结构上全耗尽双栅场效应晶体管的栅极绝缘体。具体而言，HAO和HZAO SFS结构被提议作为CMOS兼容且热稳定的衬底，用于基于DG FD FeFET的固有NVM单元的节能低功耗集成电路。TCAD Sentaurus建模仅与实验测量特性呈定性一致，需考虑铁电电荷和界面态密度以改进物理模型。提出了基于DG FeFET栅-漏电流-电压特性解析模型的交叉开关内容可寻址存储器SPICE模型。结果表明：（1）存储与输入向量对应的参考向量的交叉开关行输出电流最大，且随输入向量与参考向量距离增大而减小；（2）交叉开关能识别对应于参考向量的畸变向量（联想记忆特性）；（3）确定了交叉开关区分畸变参考图像的输入电压变化极限。