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--> --> -->在地面环境中, 软错误主要来源于高能中子、热中子和阿尔法粒子[7-11]. 在封装和键合工艺中使用超低阿尔法粒子发射率材料可有效降低阿尔法粒子引起的软错误率. 目前, 国际上关于热中子和高能中子软错误的相关研究主要集中在器件仿真、热中子、散裂中子源(最高能量为800 MeV)辐照等方面[12-15], 但缺乏FinFET器件中子输运特征及二次粒子产物特性的研究, 导致其内在效应机理尚不清晰.
本文基于中国散裂中子源(China Spallation Neutron Source, CSNS)提供的宽能谱中子束流(覆盖热中子和E > 10 MeV中子, 最高能量达到1.6 GeV), 针对14 nm FinFET工艺大容量SRAM和65 nm平面工艺SRAM, 使用辐照实验、反向分析和蒙特卡罗中子输运仿真相结合的方法, 揭示集成电路工艺变化对中子单粒子翻转、多位翻转(multiple bit upset, MBU)敏感性的影响, 并分析其内在机理, 包括灵敏区中的二次粒子分布、沉积电荷特性等.
2.1.被测器件及测试系统
被测器件参数如表1所示. 由于中子的穿透能力较强, 不需要对被测器件进行开封处理. 因此, 在实验过程中, 中子直接辐照在器件封装表面. 具体地, 对于1#器件, 中子穿过塑封材料、芯片表层布线后到达器件灵敏区; 对于2#器件, 中子穿过硅衬底后达到器件灵敏区.编号 | SRAM工艺 | 型号 | 容量 | 供电电压(core)/V | 封装形式 |
1# | 65 nm平面 | CY7 C1663 KV18 | 8 Mb × 18 | 1.8 | BGA, 非倒装 |
2# | 14 nm FinFET | — | 8 Mb × 16 | 0.8 | BGA, 倒装 |
表1被测器件参数
Table1.Parameters of devices under test.
单粒子效应测试系统具备对被测器件进行上电、写读、工作电流监测等功能. 开始辐照前, 将测试板安装在束流大厅的中子束线上(见图1), 操作人员在控制大厅通过网线控制测试板, 在被测器件中写入初始测试图形(棋盘格图形), 实时监测被测器件各路工作电流. 打开中子束流后, 持续对被测器件进行“读比”操作, 发现错误时, 测试系统会自动上报错误地址、错误数据等信息. 测试过程中, 所有被测器件均未观测到单粒子闩锁现象.

Figure1. Experimental setup (neutron beam channel is loca-ted behind the test board, and aligned with the device under test).
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2.2.中子参数
实验所用的中子束流能谱如图2所示. 根据JESD89 A标准, 图2的中子分为两个能区: 热中子(E < 0.4 eV)和高能中子(E > 10 MeV), 其通量分别为2.70 × 106 n/(cm2·s)和1.05 × 105 n/(cm2·s). 实验过程中, 根据需要在中子束线上插入2 mm厚的镉(Cd)板, 可有效滤除0.5 eV能量以下的中子, 用于区分热中子对总翻转截面的贡献. 中子最大能量为1600 MeV. 实验过程中, 中子垂直、正面入射至被测器件.
Figure2. Neutron energy spectrum of the experimental terminal.
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3.1.实验结果
图3为65 nm平面工艺和14 nm FinFET工艺SRAM的中子(E > 10 MeV)SEU截面对比. 由图3可见, 随着工艺的发展, 相比于65 nm平面工艺器件, 14 nm FinFET工艺器件的SEU截面下降至约1/40.
Figure3. Comparison of neutron (E > 10 MeV) SEU cross section of 65 nm planar and 14 nm FinFET SRAM devices.
图4为65 nm平面工艺和14 nm FinFET工艺SRAM的热中子SEU截面对比. 可见, 65 nm平面工艺器件对热中子不敏感, 而14 nm FinFET工艺器件表现出一定的热中子敏感性. 相比于中子(E > 10 MeV)SEU截面, 14 nm FinFET工艺器件的热中子截面下降至约1/4.8.

Figure4. Comparison of thermal neutron SEU cross section of 65 nm planar and 14 nm FinFET SRAM devices.
热中子主要通过与被测器件中的10B元素相互作用产生的次级粒子引起单粒子效应, 其主要反应道如(1)式所示:

Figure5. Relationship between LET value and energy of (a) Li ion and (b) He ion in silicon material.

Figure6. Heavy ion experiment results of 14 nm FinFET SRAM.
对65 nm平面工艺器件开展二次离子质谱(secondary ion mass spectroscopy, SIMS)测量和分析, 未在器件中发现10B元素成分, 该结果解释了上述“65 nm平面工艺器件对热中子不敏感”的结论. 而14 nm FinFET工艺器件表现出一定的热中子敏感性的现象与FinFET工艺器件M0附近工艺中使用了10B元素有关.
图7为65 nm平面工艺和14 nm FinFET工艺SRAM的中子MBU比例对比, 包含了热中子和E > 10 MeV中子的共同贡献. 可见, 相比于65 nm平面器件, 14 nm FinFET器件的MBU比例明显增高. 其中, 两位翻转比例从2.1%增大至6.6%; 65 nm平面器件中未发现三位翻转, 而14 nm FinFET器件的三位翻转比例为1%.

Figure7. Comparison of neutron MBU ratio of 65 nm planar and 14 nm FinFET SRAM devices (using the full spectrum in Fig. 2).
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3.2.反向分析
为了进一步深入地对上述实验结果进行分析和解释, 对该两款器件进行反向分析, 获得14 nm FinFET SRAM和65 nm SRAM的横切面和存储区图像, 分别如图8和图9所示. 表2进一步给出了14 nm FinFET SRAM和65 nm SRAM的存储单元尺寸和灵敏区参数. 将“关”态NMOS的漏区作为单粒子翻转灵敏区, 其尺寸分别为0.08 μm × 0.03 μm (14 nm FinFET SRAM)和0.2 μm × 0.19 μm (65 nm SRAM); 根据实际情况综合考虑电离电荷的漂移、扩散、漏斗长度等收集过程, 14 nm FinFET SRAM的灵敏区厚度设置为Fin高(45 nm), 65 nm SRAM的灵敏区厚度设置为阱深, 即0.45 μm. 可见, 随着特征尺寸的减小, SRAM器件的灵敏区尺寸迅速下降, 这也是图3中SEU截面减小的原因. 另一方面, 随着特征尺寸的减小, SRAM器件的灵敏区间距迅速减小, 导致图7中MBU概率的增大.器件 | 存储单元尺寸/ μm × μm | 灵敏区尺寸/ μm × μm | 灵敏区厚度/nm | 重离子LET阈值/ MeV·cm2·mg–1 | 临界电荷/fC |
14 nm FinFET SRAM | 0.37 × 0.18 | 0.08 × 0.03 | 45 | 0.1 | 0.05 |
65 nm SRAM | 1.0 × 0.5 | 0.20 × 0.19 | 450 | 0.22 [18] | 1[19] |
表214 nm FinFET SRAM和65 nm SRAM的存储单元尺寸和灵敏区参数
Table2.Memory cell size and SV parameters for the 14 nm FinFET SRAM and 65 nm SRAM devices.

Figure8. Reverse analysis of 14 nm FinFET SRAM: (a) Cross section; (b) memory area image.

Figure9. Reverse analysis of 65 nm SRAM: (a) Cross section; (b) memory area image.
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3.3.蒙特卡罗仿真计算
基于上述反向分析结果, 建立器件仿真模型. 65 nm工艺SRAM共使用6层金属布线, 大部分金属材料为Cu. 在M0和灵敏硅层之间发现W塞的存在. 为了提高仿真效率, 将器件模型的x × y尺寸设置为灵敏区的尺寸. 中子在器件模型中的输运仿真使用Geant4工具[20]实现, Geant4为非弹性相互作用提供了二元级联模型, 其中包含了模拟物质核反应及二次离子输运所需的所有物理信息, 包括离子数量、原子数、质量数、离子能量和动量方向等信息. Geant4模拟过程中用来管理所有物理过程的“物理列表”采用SLAC“空间电子学物理列表”, 它代表了目前模拟微电子器件辐射效应的最适模型. 根据图2中的中子能谱, 选取14 MeV和1600 MeV两个典型能量点进行仿真计算, 原因为: 1) 1600 MeV为最大中子能量; 2) 热中子的核反应机理较为清晰, 前文已有所表述, 所以E > 10 MeV中子的核反应特性是本节研究关注的重点, 14 MeV中子是一种较为常见和常用的能量点(如中子管氘-氚反应可产生14 MeV中子), 故选取14 MeV能量点与最高能量1600 MeV进行对比. 仿真计算中, 对于每个能量点, 109个中子垂直入射进入器件模型, 对灵敏区中产生的二次粒子特性进行探测和分析.图10为14 MeV和1600 MeV中子在器件灵敏区中产生的二次粒子分布(器件模型中的W材料被二氧化硅替代). 图11给出了14 MeV和1600 MeV中子在器件灵敏区中产生的二次粒子分布(真实器件模型). 可见: 1) E > 10 MeV中子在器件灵敏区中产生丰富的二次粒子分布, 从n, p覆盖至W; 2) 二次粒子的种类和产生概率与中子能量密切相关, 中子能量越高, 二次粒子的种类越多、产生概率越高; 3) 灵敏区附近W塞的存在与否对二次粒子分布有重要影响, 对比图10和图11可以发现, W塞是灵敏区中原子序数高于Cu的二次粒子的产生来源, 而这些粒子的原子序数大, 因此具有较大的LET值, 可能对器件单粒子效应具有重要影响.

Figure10. 14 MeV and 1600 MeV neutron induced secondary particle distribution in the device SV (W material in the device model is replaced by silica).

Figure11. 14 MeV and 1600 MeV neutron induced secondary particle distribution in the device SV (real device model).
另一方面, 虽然高Z二次粒子的电离能力较强, 但相比于p, He等轻离子, 其产生数量呈数量级的减小. 同时, 由表2可知被测器件的LET阈值较低, 质子足以通过直接电离在被测器件中引起SEU. 可以判断, 在被测器件中, 引起SEU的二次粒子主要为p, He, Si, O等粒子.
图12进一步给出了14 MeV和1600 MeV中子在器件灵敏区中产生的二次粒子的LET值与射程分布. 图13为14 MeV和1600 MeV中子在器件灵敏区中的沉积电荷. 可见: 1) 二次粒子在灵敏区中的LET值、射程和沉积能量与中子能量密切相关, 中子能量越大, 二次粒子的电离能力越强, 沉积能量更高; 灵敏区中二次粒子的LET值最高可达约22 MeV·cm2·mg–1; 2) 高能中子在灵敏区中产生大量的射程长、LET值高的二次粒子, 这些二次粒子是图7中多位翻转的产生诱因.

Figure12. The LET value and range of secondary particles generated by 14 MeV and 1600 MeV neutrons in the device SV.

Figure13. The deposition charge of 14 MeV and 1600 MeV neutrons in the device SV.
基于图6可对14 nm FinFET SRAM产生SEU的临界电荷进行计算. 根据文献[21]中(5)式, 得出临界电荷
基于反向分析获得的器件横切面和存储区图像建立器件模型, 开展Geant4中子输运仿真. E > 10 MeV中子在器件灵敏区中产生丰富的二次粒子分布, 从n, p覆盖至W. 中子能量、灵敏区附近W塞的存在与否对灵敏区中二次粒子的种类和产生概率有重要影响. 分析计算表明, 高能中子在器件灵敏区中产生的大量的射程长、LET值大的高Z二次粒子是多位翻转的产生诱因, 而单粒子翻转主要来自于p, He, Si等轻离子的贡献.