IBM 引領半導體技術創新,探索銅以外的替代性金屬配線材料(Alternative Interconnect Metals),致力突破傳統銅配線在先進製程節點下所面臨的限制。為了加速材料研發與評估,IBM 與 Synopsys 合作,運用 QuantumATK 模擬平台,有效篩選並分析新型金屬材料,支援高效能與高可靠度配線技術的開發。在本篇的文章中,虎門科技將從新材料開發的三大挑戰、解決方案,到最終結果三個階段,帶你一次看懂 QuantumATK 與 Raphael FX 如何加速先進邏輯晶片內配線技術的創新!
• 材料篩選(Material Screening):從大量候選的金屬材料中,有效縮小範圍、篩選出兼具理想導電性和可靠性的材料方案。
• 製程相容性(Process Compatibility):在不影響現有製造流程與元件架構的前提下,導入新型材料。
• 實驗結果驗證(Experimental Correlation):使模擬結果與實際量測結果相互對應,確保預測準確性和實際可行性。
IBM 研究院(IBM Research)與 Synopsys 合作,部署了一套以模擬為導向的工作流程,用於評估新型配線金屬材料。其主要內容包括:
• 原子尺度模擬(Atomic-scale Simulation):利用 QuantumATK 對新一代金屬釕(Ru)、鈷(Co)、鎢(W)進行建模,並考慮晶界(Grain Boundary)效應與表面散射效應(Surface Scattering Effect)的影響。
• 系統化篩選(Systematic Screening):建立完整的材料篩選方法,不再僅比較材料本身的塊材電阻率(Bulk Resistivity),更將黏著層(Adhesion Liner)、潤濕性(Wetting)和擴散阻障層(Diffusion Barrier Layer)對整體導體性能的影響納入評估。
• 自動化晶界分析(Automated Grain Boundary Analysis):運用 Sentaurus Materials Workbench (SMW) 自動化建構和弛豫(Relaxation)大量晶界結構,精確取得晶界反射係數(Reflection Coefficient)和晶界電阻率(Grain Boundary Resistivity)。
• 全面性金屬和通孔特性評估(Comprehensive Metal and Via Characterization):評估線路和通孔電阻隨導體線寬和內襯層(Liner)厚度變化的相互關係,藉此釐清不同包覆材料所帶來的影響。
• 整合模擬工作流程(Integrated Simulation Workflow):將 QuantumATK 和 SMW 的模擬參數匯入 Raphael FX,並搭配 Process Explorer ,在設計初期即可評估新金屬材料應用與複雜 3D 配線結構的 RC 寄生效應(RC Parasitic Assessment)。
• 設計技術協同最佳化(DTCO):協助技術開發團隊能夠快速篩選並驗證有潛力的金屬配線材料,以供後續實驗性導入先進邏輯與記憶體製程中。
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圖 1. QuantumATK 中用於特性評估和篩選新型配線金屬的完整系統工作流程
關鍵結果此項聯合研究發現,面心立方(Fcc) 晶相的釕(Ruthenium, Ru),在線寬低於 21 奈米時,有望成為替代傳統銅配線的材料。QuantumATK 模擬結果顯示,Fcc 結構的釕線與最佳化的超薄黏著內襯層(Adhesion Liners)結合使用時,其低於傳統銅配線的線電阻和通孔電阻,能提升先進製程節點上的性能。主要研究發現包括: • 優異的金屬配線性能(Superior Conductor Performance):在高密度配線結構中,Fcc 釕的線路電阻和通孔電阻均低於銅,這主要歸因於周圍層所占用的導體體積較少。 • 完整的金屬材料篩選(Comprehensive Metal Screening):從 QuantumATK 到 Raphael FX 的模擬流程,提供了一個系統化且自動化的全新配線金屬篩選機制,並兼顧了材料本體特性(Bulk Properties)、晶界散射(Grain Boundary Scattering)和界面效應(Interface Effects)。 • 具實質效益的技術洞察(Actionable Technology Insights):模擬結果使 IBM 和 Synopsys 團隊能夠有效率地篩選出有潛力的金屬候選材料,以便在未來的邏輯和記憶體製程中進行實驗驗證與製程整合。
產業影響透過此次合作,IBM 和 Synopsys 共創了一套穩健且以計算模擬為核心的金屬配線材料開發方法。藉由原子尺度上精準建模和材料篩選的能力,加速了下一代半導體技術開發,幫助產業克服製程微縮的挑戰,並在先進邏輯元件中實現更高的效能表現。
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