Разработка и исследование методов проектирования СБИС с учетом результатов моделирования процесса химико-механической планаризации (1025664), страница 5
Текст из файла (страница 5)
Точность моделей в данном случае оцениваласьследующим образом: представлено число точек, в которых результатымоделирования находятся в интервале разброса данных измерений.Таблица 1 – Процентное соотношение числа точек, в которых модель попадаетв интервал разброса данных измеренийМодельЛинейная модельМодель с временной зависимостьюПолиномиальная модель50100288088405288Время, с150200523292828088300Среднеезначение, %849296586790В результате обработки экспериментальных данных установлено, чторазработанная полиномиальная модель имеет более высокую точность расчетатолщины межслойного диоксида кремния, чем ранее существовавшие модели.Представлены результаты калибровки разработанной модели ХМП STIпроцесса без Si3N4 с травлением по обратной маске. Установлено, что результатмоделирования лежит в пределах технологического разброса толщины для 75 %тестовых кристаллов.Приведены результаты сравнения времени расчета локальной плотностизаполнения по разработанному алгоритму и алгоритмам, реализованным вследующих САПР: Klayout, Cadence Design System (CDS) Assura, MentorGraphics (MG) Calibre.
Сравнение проводилось для однопроцессорного вариантаалгоритма на двух различных конфигурациях: GNU GCC, ОС Debian Linux x86,Intel Core 2 Duo P8400@2.26 GHz и Sun Studio C++ Compiler, OC CentOS 4.8x64, AMD Opteron 2.80 GHz. Полученные результаты времени расчетапредставлены в таблице 2. Для всех тестов использовался одинаковый размерквадрата моделирования, равный 20×20 мкм.Таблица 2 – Сравнение времени (в секундах) расчета локальной плотностизаполнения с использованием разработанного алгоритма и алгоритмовиспользуемых в различных САПР№ОбщееколичествоэлементовKXKY1234567892 794 6635 510 9853 969 3153 738 2212 954 1813 738 457964 7532 939 82429 278 267393465569565511565475615633394525569565511565498615510Конфигурация 1РазработанныйMGалгоритмCalibre22324641234194845021654628145184661518CDSAssura652231731488013321136–Конфигурация 2РазработанныйKlayoutалгоритм2932514926501158–324521604623459621320748–где Kx и Ky – число квадратов моделирования по горизонтали и вертикалисоответственно.Результаты, приведенные в таблице 2, показывают, что разработанныйалгоритм позволяет выполнять расчет локальной плотности заполнения сбыстродействием на порядок выше системы с открытым исходным кодом.
Кромеэтого, для некоторых топологий требуется меньшее время для расчета локальнойплотности заполнения с использованием разработанного алгоритма, чем спомощью алгоритма MG Calibre. Следует отметить, что приведенные результатыбыли получены для однопроцессорного варианта алгоритма и длянеиерархического представления топологии. Основной же задачей данногоалгоритма является не повышение скорости расчета в сравнении скоммерческими САПР, а возможность использования предложенных моделейпроцесса ХМП в алгоритмах модификации топологических слоев СБИС с цельюснижения остаточного рельефа. Как видно из приведенной таблицыбыстродействие алгоритма выше системы с открытым исходным кодом Klayoutи системы CDS Assura, таким образом, его целесообразно применять валгоритмах снижения остаточного рельефа поверхности, что в свою очередьпозволяет использовать разработанные модели ХМП.Таблица 3 – Результаты оптимизации числа СЗ на основе моделирования ХМПв процессе формирования многоуровневой металлизации№Тип топологиикристалла12345678910МикропроцессорТестовый кристаллМикропроцессорТестовый кристаллСОЗУМикропроцессорМикропроцессорМикропроцессорТестовый кристаллМикропроцессорРельеф, ÅДоПосле157789091010821300153012151696145412081006306550514130012796311192684611Ср.
знач., ÅДоПосле6864638468675862749668236960647961316960Макс. СЗ наквадрат656354966668549074066696664267675685654036.18.29.313.42.54.60.23.07.41.99.57.430.1Снижениерельефа, %75.565.667.339.652.5016.448.029.753.069.949.436.2Таблица 4 – Результаты оптимизации обратной маски на основе моделированияна основе моделирования ХМП в STI-процессе№12345678Тип топологиикристаллаРельеф, ÅДоПослеМикропроцессорМикропроцессорМикропроцессорМикропроцессорСОЗУТестовый кристаллТестовый кристаллМикропроцессор239457618263340565180667801322796634012249167Ср. знач., ÅДоПосле1447166810701662110011981733155816021954149718391105169918851993G × 103Снижениерельефа, %19,49,19,219,815,47,014,37,766.571.154.874.9078.472.774.9С помощью предложенных моделей и алгоритмов проведена оптимизациячисла СЗ для 20 кристаллов СБИС (результаты для 10 из них представлены втаблице 3).
Результаты моделирования показали, что использованиепредставленного алгоритма позволяет снизить остаточный рельефповерхности межслойного диоксида кремния в среднем на 30 %. Установлено,что величина снижения остаточного рельефа зависит от типа топологиикристалла.19Кроме того, установлено, что снижение размера СЗ до минимальногоразрешенного проектными нормами приводит к дополнительному снижениюостаточного рельефа межслойного диоксида кремния (таблица 3, 1-й, 3-й и 10-йкристалл).Из приведенного на рисунке 9 распределения толщины диоксида кремнияпосле ХМП для процесса формирования многоуровневой металлизации можноувидеть существенное снижение остаточного рельефа поверхности диоксидакремния после оптимизации числа СЗ в квадрате моделирования.ÅммÅммммРисунок 9 – Распределение толщины SiO2 (в ангстремах) до (слева) и после(справа) оптимизации числа СЗ в квадратах для кристалла №10 (таблица 3)Изложены результаты для STI-процесса работы алгоритма модификацииобратной маски на основе моделирования ХМП.
Эти результаты сведены втаблицу 4, из которой видно, что использование предложенного алгоритмамодификации обратной маски дает снижение остаточного рельефа диоксидакремния после ХМП в среднем на 65 %. В качестве примера, иллюстрирующегоработу алгоритма на рисунке 10, приведен результат моделирования до и послеоптимизации размеров на обратной маске.ÅммÅммммРисунок 10 – Распределение толщины SiO2 (в ангстремах) до (слева) и после(справа) оптимизации размеров на обратной маске для кристалла №6 (таблица 4)В заключительной части главы показано, что отсутствие сниженияостаточного рельефа поверхности диоксида кремния при оптимизации числа СЗв топологии СБИС, содержащей блоки статической памяти (СОЗУ), а такженебольшое снижение для некоторых других топологий, связано с малым20максимальным числом СЗ на квадрат моделирования.
Это также характерно ипри оптимизации обратной маски, так как на обратной маске могут бытьуменьшены только те элементы, которые после преобразования будутудовлетворять проектным нормам. Таким образом, для модификации, идеальноподходят только относительно большие элементы, например СЗ.ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ1. Разработана полиномиальная модель ХМП при формировании многоуровневойметаллизации, для определения ее параметров разработан алгоритм калибровки.Показано, что применение полиномиальной модели ХМП позволяет снизитьошибку моделирования по различным типам тестовых структур до 55% посравнению с ранее существовавшими моделями.2.
Разработана модель ХМП безнитридного STI-процесса с травлением пообратной маске. Показано, что для 75 % кристаллов СБИС, использованных длякалибровки, ошибка моделирования лежит в пределах технологического разбросатолщины диэлектрика.3. Разработан алгоритм расчета локальной плотности заполнения на основерекурсивной декомпозиции топологического слоя, который позволяет использоватьпредложенные модели процесса ХМП в алгоритмах модификации топологическихслоев СБИС для уменьшения остаточного рельефа поверхности.4. Предложен алгоритм размещения структур заполнения топологического слояСБИС для процесса формирования многоуровневой металлизации, позволяющегоснизить остаточный рельеф поверхности кристалла СБИС.
Проведенастатистическая обработка результатов заполнения топологических слоевкристаллов 20 СБИС различных типов с использованием предложеннойполиномиальной модели, по результатам которой установлено, что предложенныйалгоритм позволяет в среднем на 30 % уменьшить остаточный рельеф поверхностикристалла по сравнению с алгоритмом заполнения, реализованного в САПР DFM.5. Проведена модификация топологических слоев кристаллов 3 СБИС суменьшенными размерами структур заполнения с помощью предложенногоалгоритма (п.4). Показано, что по сравнению с алгоритмом заполнения,реализованного в САПР DFM, подобное решение позволяет на 70 % снизитьостаточный рельеф поверхности кристалла.6.
Предложен алгоритм выбора размеров элементов обратной маски на основемоделирования ХМП для STI-процесса без применения Si3N4 с травлением пообратной маске. Проведен статистическая обработка результатов модификациирисунка обратной маски для STI-процесса без использования Si3N4, которыйпоказал, что этот способ позволяет в 2,8 раза снизить остаточный рельефповерхности кристалла.СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ:1. Гладких А.А., Столяров А.А. Повышение планарности распределения диоксидакремния в STI-технологии на основе моделирования операции химико-механическойпланаризации // Материала IV Всероссийского конкурса молодых ученых.
Итогидиссертационных исследований. М.: РАН, 2012. Т. 2. С. 104-115.2. Гладких А. А., Макарчук В. В., Курейчик В. М. Методики оптимальногоразмещения dummy-структур // «Наука и образование». МГТУ им. Н.Э. Баумана.Электрон. журн. 2012. №5. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/doc/368628.html –21ISSN 1994-0408.3. Гладких А.А., Столяров А.А. Анализ технологических процессов формированиямежтранзисторной изоляции // 14-я Молодежная международная научнотехническая конференция «Наукоемкие технологии и интеллектуальные системы2012». М.: МГТУ им.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
