集成进程监控启用新内存

物联网(IoT)、大数据和人工智能(AI)正在推动对更高速度和更节能计算的需求。该行业的回应是带来新的内存技术市场上。特别是三种新型存储器——mram(磁性随机存取存储器)、PCRAM(相变RAM)和ReRAM(电阻式RAM)——正在成为物联网和云环境中使用的主要候选者。

这三种新出现的记忆体都是基于精细的新材料,需要在工艺技术和大批量制造方面取得突破。关键的薄膜是如此的薄和变化敏感,计量是至关重要的。沉积层对杂质的敏感性意味着,理想情况下,多个工艺步骤和计量应该在真空下集成。

MRAM、PCRAM和ReRAM承诺比当今许多基于主流存储器的设计提供更高的系统性能和更低的功耗。目前,主要半导体企业已经公布了MRAM和PCRAM商用化计划。这意味着在制造复杂的新材料以及在工业规模上以原子精度沉积它们方面正在取得进展。

MRAM是通过使用物理气相沉积(PVD)方法精确沉积至少30个不同的金属和绝缘层而形成的,每个层的厚度通常在1-30埃之间。每一层都必须精确测量和控制。氧化镁(MgO)薄膜是磁隧道结(MTJ)的核心,这是形成自由层和参考层之间的势垒的关键层。它需要以0.1埃的精度沉积,以重复实现低面积电阻(RA典型范围从5-10Ωµm2)和隧道磁电阻(TMR >150%)特性。TMR是决定器件性能、成品率和耐久性的关键参数。原子缺失会显著影响TMR(图1),这解释了为什么计量在MRAM制造中如此重要。

图1所示。临界MgO层中少数原子的可变性影响性能。
图1所示。临界MgO层中少数原子的可变性影响性能。

虽然PCRAM和ReRAM层不像MRAM那么薄,但材料在暴露于大气中时非常容易受到杂质和降解的影响。与MRAM一样,这需要一个集成的PVD过程系统,能够在真空下沉积和测量多种材料,以防止粒子和杂质污染设备。

在制造这些下一代存储器时,可变性控制对于实现批量制造和商业化的可重复性能至关重要。在晶片阈值电压(Vt)扩散时,PCRAM堆栈中的关键层必须控制在目标厚度的±5埃内,这反过来要求能够达到亚埃精度的计量。这种薄膜堆栈的传统表征方法依赖于大量独立的计量技术和透射电子显微镜(TEM),它们与工艺工具分离,导致薄膜降解的潜在风险。

图2。传统的计量方法有较长的周转时间,并且在测量堆栈中单个层的厚度方面受到限制。
图2。传统的计量方法有较长的周转时间,并且在测量堆栈中单个层的厚度方面受到限制。


大多数薄膜暴露在大气中会改变特性,因此传统的大气计量依赖于较厚的毡层薄膜进行腔室监测,而这并不总是能代表超薄膜的材料特性。这种方法会消耗更多的沉积材料和工具时间来进行腔室鉴定。

如图2所示,虽然TEM可以分辨单个薄层,但当层的厚度不超过几个原子时,“边缘”的定义和层厚度的精确确定就成了一个问题。这种情况需要一种计量系统,它本质上考虑了过程的统计性质。此外,更长的测量时间(数小时到数天),不精确地测量埋地薄膜的特性,以及无法在图形晶圆上监测整个堆栈,这些都推动了对新计量技术的需求。

需要在真空环境下跨多个流程步骤运行的集成平台,以最小化排队时间影响,避免胶片降解和接口问题。此外,它们为堆栈中的每一层打开了闭环控制的大门,从而减少了可变性。

为了使新存储器达到大批量生产,行业必须实现新的过程控制解决方案。这些系统应该测量原始的,沉积的薄膜,占地面积小,操作迅速和非侵入性。

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在TFH制造过程中,非原位XRF/XRR已成功用于TMR过程控制超过10年,但毫无疑问,特定应用的原位XPS/XRF将是dep簇的一个很好的补充。

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