基于青藏高原的14 nm FinFET 和28 nm 平面CMOS 工艺SRAM 单粒子效应实时测量试验*

张战刚 杨少华† 林倩 雷志锋 彭超 何玉娟

1) (工业和信息化部电子第五研究所,广州 511370)

2) (电子元器件可靠性物理及其应用技术国家级重点实验室,广州 511370)

本文基于海拔为4300 m 的拉萨羊八井国际宇宙射线观测站,开展了14 nm FinFET 和28 nm 平面互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor,CMOS)工艺静态随机存取存储器(static randomaccess memory,SRAM)阵列的大气辐射长期实时测量试验.试验持续时间为6651 h,共观测到单粒子翻转(single event upset,SEU)事件56 个,其中单位翻转(single bit upset,SBU) 24 个,多单元翻转(multiple cell upset,MCU) 32 个.结合之前开展的65 nm 工艺SRAM 结果,研究发现,随着工艺尺寸的减小,器件的整体软错误率(soft error rate,SER)持续降低.但是,相比于65 和14 nm 工艺器件,28 nm 工艺器件的MCU SER 最大,其MCU 占比(57%)超过SBU,MCU 最大位数为16 位.虽然14 nm FinFET 器件的Fin 间距仅有35 nm左右,且临界电荷降至亚fC,但FinFET 结构的引入导致灵敏区电荷收集和共享机制发生变化,浅沟道隔离致使电荷扩散通道“狭窄化”,另一方面灵敏区表面积减小至0.0024 µm2,从而导致14 nm 工艺器件SBU 和MCU的软错误率均明显下降.

1 引言

大气辐射来源于高能宇宙射线与地球大气的相互作用[1],其强度依赖于海拔、经纬度、太阳活动等因素.具有高可靠性、高安全性要求的航空、地面电子系统(包括汽车、通讯、电网等)及其使用的器件在设计、制造和使用过程中必须考虑大气辐射的影响.根据JESD89A 标准[2],可通过加速试验或实时测量试验获得大气辐射导致的软错误率(soft error rate,SER).相比于加速试验,虽然实时测量试验具有耗时、测试容量大等缺点,但实时试验是唯一不引入人为干扰因素的试验类型,可准确获得被测器件的SER“标尺数据”.为了提高试验效率,实时SER 试验通常在高海拔地区进行.例如,位于“世界屋脊”青藏高原的羊八井国际宇宙射线观测站的中子(E>10 MeV)通量为118.6 cm—2·h—1,相比于北京地面(～7.3 cm—2·h—1)高16 倍,是开展实时SER 试验的理想地点[3].

近年来,国内外开展了一些实时SER 试验[4-20].2012 年,Intel 公司Seifert 等[4]针对45 nm 工艺静态随机存取存储器(static random-access memory,SRAM),在海拔61 m 处开展了5000 h 的软错误实时测量实验,观测到27 次单粒子翻转(包含单位翻转和多位翻转);在地下655 m 处开展了6000 h的软错误实时测量实验,观测到1 次单位翻转.艾克斯-马赛大学 Autran 等[5-8]针对0.13 µm,65 nm和40 nm 工艺SRAM,开展了高海拔(2552 m)和地下软错误实时测量试验.Xilinx 公司[9-11]在其器件可靠性报告中公布了FPGA 系列产品的软错误数据,包括实时测量得到的SER,测量海拔有0,1555,3801 和4023 m 等,器件工艺覆盖0.15 µm—7 nm,但是90 nm 以下工艺器件仅公布了SER 数值,未对试验过程和数据进行详细报道和分析.西北核技术研究所[12,13]开展了0.5,0.35 和0.18 µm工艺SRAM 的高海拔实时测量试验,数千小时内,3 种器件分别发生195,181 和76 次翻转.总体来看,已报道的研究工作针对的器件工艺最小为40 nm,缺少针对更先进工艺器件的实时测量研究和分析工作,而28 nm 及以下工艺集成电路已在航空、电网等电子系统中广泛采用,实时测量研究工作的缺失不利于其大气中子单粒子效应的评价.

本文基于我国青藏高原开展4300 m 海拔处的28 nm 平面和14 nm FinFET 工艺SRAM 阵列大气辐射实时测量试验,对观测到的单位翻转(single bit upset,SBU)和多单元翻转(multiple cell upset,MCU)进行分析和计算,并与之前开展的65 nm 工艺SRAM 器件结果[3,21]进行对比,揭示内在机理.

2 试验条件

高海拔试验在位于拉萨市的羊八井国际宇宙射线观测站[22]开展.试验站实景图如图1 所示,海拔为4300 m.试验站电力供应、网络通讯稳定,具备试验所需的软硬件设施.

图1 羊八井国际宇宙射线观测站Fig.1.Yangbajing International Cosmic Ray Observatory.

被测器件参数列于表1.选用14 nm FinFET和28 nm 平面CMOS 两种工艺SRAM 开展试验.其中,28 nm 工艺分为高介电常数金属栅极(high-K metal gate,HKMG)和传统氮氧化硅(silicon oxynitride,SION)两种栅极工艺.一共有5 块测试板,其中4 块板搭载28 nm 器件,1 块板搭载14 nm 器件.去除测试不稳定的坏位后,实际的有效测试容量为7.1 Gbit.

表1 被测器件参数Table 1. Parameters of devices under test.

测试现场图如图2 所示.5 块测试板平铺放置在测试现场,每块测试板分A,B,C,D 四列,每列最多搭载5 只器件.所在房间为木质屋顶.上位机软件界面如图3 所示.试验流程图如图4 所示,开始测试前,位于广州的上位机通过互联网远程连接测试板,对测试板上所有被测器件写入5555 初始图形,并实时监控各组被测器件的工作电压/电流、测试板电压/电流、测试板温度等参数.试验过程中,板载FPGA 实时读取所有被测器件的存储内容,发现错误后,上报错误信息(发生时间、板号、列号、器件编号、错误地址、错误数据),并纠正错误.试验期间,测试板温度为(15 ± 10) ℃,温度变化对器件自身的单粒子翻转敏感性影响不大.

图2 试验现场图及测试结果Fig.2.Experimental setup and test results.

图3 上位机软件测试界面Fig.3.Software test interface on the computer.

图4 试验流程图Fig.4.Test flow chart.

为避免器件自身工艺造成的软错误误判,进行了以下操作:

1) 试验前,对5 块测试板进行高温长期测试(低海拔地区进行),对发现的少量错误地址进行屏蔽处理;

2) 高海拔地区测试过程中,对发现的错误进行地址检验,若发现某一地址出现2 次或以上错误,则判定为“假SEU(single event upset)”,因为在试验期间同一个存储位的数据被大气辐射影响2 次的概率是极低的.试验期间发现,3#板C5 芯片的0x0D82B0 地址出现2 次“假SEU”,均为5555 至5545 的数据翻转,重写可以恢复.后续的深地环境试验中,该地址也多次出现相同现象,间隔时间无规律.分析原因可能为该存储位自身工艺不稳定所导致.

3 试验结果与分析

3.1 试验结果

试验自2021 年10 月23 日开始,至2022 年7 月28 日结束,有效测试时间为6651 h.表2 汇总了所有测量结果信息.共观测到SEU 事件56 个,其中SBU 24 个,MCU (指多个位翻转位于不同的字内) 32 个,未发现多位翻转(multiple bit upset,MBU)事件(指单个字中发生多个位翻转).被测器件在设计中采用了交织架构,即单个字中的存储位在物理版图上被分开,因此无MBU 事件发生.试验过程中,未发现单粒子闩锁事件.

表2 测量结果汇总Table 2. Summary of test results.

基于EXPACS 工具[23]对高海拔试验点的大气辐射环境进行计算,结果如图5 所示,辐射粒子包括中子、质子、缪子、电子、光子等[3].根据器件工艺特点,大气辐射中可能导致单粒子效应的粒子包括中子、质子和缪子,其中中子的贡献最大.此外,器件自身释放的α 粒子也有可能诱发单粒子效应.

图5 高海拔试验点的大气辐射环境[3]Fig.5.Atmospheric radiation environment of the high-altitude test site[3].

表2 给出了每个错误发生时的失效时间(time to failure,TTF),即错误发生时刻与试验开始时刻间隔的小时数.由于试验过程中2#板的计时功能出现故障,故表2 中2#板发生的SEU 没有具体的TTF 值,其编号顺序是根据人工记录的错误发现时间排列的.图6 绘制了试验期间SEU 累积计数与TTF 的关系曲线.由图可见,SEU 累积计数整体呈线性增长.值得注意的是,在2022 年7 月4 日至11 日期间,密集发生了5 次SEU 事件,见图中红色虚线圈.

图6 SEU 累积计数与TTF 的关系图Fig.6.Relationship between SEU cumulative count and TTF.

3.2 SER 计算与分析

对SEU,SBU 和MCU 的SER 进行计算:

其中Nerror指各种类型错误的发生次数;T为测试时间(单位为h);C为测试总容量(单位为Mbit).

计算结果如图7 所示,图中65 nm 工艺器件的试验结果来自于文献[21].由图7 可见: 1) 对于SBU,随着工艺尺寸的减小,SER 持续下降.相比于65 nm 工艺,14 nm FinFET 工艺SRAM 的SER下降超过1 个数量级(图中FIT 为failure in time);2) 对于MCU,相比于65 nm 工艺,28 nm 工艺SRAM 的SER 上升了近1 倍,而14 nm FinFET工艺SRAM 在试验期间未观测到MCU 事件,其SER 上限相比于28 nm 工艺器件下降3 个数量级;3) 对于SEU,相比于65 nm 工艺,28 nm 工艺处MCU SER 的增大,导致其SEU SER 的减小幅度减缓,而14 nm FinFET 的SEU SER 迅速下降.

图7 SEU,SBU 和MCU SER 与工艺尺寸的关系Fig.7.Relationship between SERs of SEU,SBU,MCU and feature size.

3.3 MCU 特性

图8 进一步给出了各种工艺尺寸下的SBU 和MCU 占比.由图8 可见: 1) 28 nm 处,MCU 占比为57%,超过了SBU 成为主要的翻转类型;2) MCU中,两位翻转、三维翻转和四位翻转为主要的翻转类型,占比分别为21%,13%和14%;3) 28 nm 处的MCU 比例、位数均高于65 nm 和14 nm,观测到的最大MCU 为16 位.

图8 各种工艺尺寸下的SBU 和MCU 占比Fig.8.Proportion of SBU and MCU under various feature sizes.

3.4 与太阳活动的关系

图9 给出了芬兰奥卢宇宙射线站监测的大气中子通量变化情况(1965 年至今).可见,大气中子通量呈现明显的11 年周期变化,与太阳活动反相关,变化范围基本在±10%内.本文试验期间大气中子通量处在下降区间.

图9 芬兰奥卢宇宙射线站监测的大气中子通量变化情况(1965 年至今)[24]Fig.9.Changes of atmospheric neutron flux monitored by Oulu Cosmic Ray Station in Finland (1965 till now)[24].

图10 进一步给出了试验期间(2021 年10 月23 日至2022 年7 月28 日)的大气中子通量监测数据(芬兰奥卢宇宙射线站).由于没有试验地点的中子测量数据,使用芬兰奥卢宇宙射线站的监测数据作为试验期间太阳活动情况的判断依据.由图10可见,在试验前期(2022 年2 月前)大气中子通量变化不大,之后大气中子通量整体呈下降趋势.将图10 与图6 对应,可以发现,图6 中试验后期SEU发生速率的降低似乎和图10 中中子计数下降有一定的对应关系.值得注意的是,图6 虚线红框中,2022 年7 月初连续发生5 次SEU 事件,而图10中7 月初发现中子计数的突然增大,源于太阳短时间的质子爆发.二者在时间上能对应得上,但是并不能完全确定图10 红框中中子计数的增大就是图6 红框中SEU 计数率增大的原因,因为图10 中除了红框内,其他时间段也有中子计数增大的现象,而图6 中并没有发现对应的SEU 计数率的增大.图6 红框中SEU 计数率的增大也有可能是偶然因素,或者是器件自身因素(如电压的突变)导致.

图10 试验期间芬兰奥卢宇宙射线站监测的大气中子通量变化情况Fig.10.Changes of atmospheric neutron flux monitored by Oulu Cosmic Ray Station in Finland during the test.

3.5 机理分析

3.5.1 反向分析及讨论

为了进一步理解上述试验结果的内在机理,对试验对象进行了反向分析,获得了其存储区图像及对应的尺寸信息.表3 为14 nm FinFET,28 和65 nm SRAM 的存储单元尺寸和灵敏区参数,一般“关”态NMOS 的漏区为单粒子翻转灵敏区(sensitive volume,SV).由表3 可知: 1) 随着器件工艺尺寸的缩小,灵敏区表面积从0.038 µm2(65 nm工艺)减小至0.0024 µm2(14 nm 工艺),降低超过1 个数量级,这是图6 中SER 随工艺尺寸减小的主要原因之一;2) 相比于65 nm 工艺,28 nm 工艺器件的临界电荷和灵敏区间距缩小,导致其MCU概率增大;3) 对于14 nm 工艺,FinFET 结构的引入,导致其SBU 和MCU 发生率均发生明显下降,具体分析见下一段.

表3 14 nm FinFET,28 nm 和65 nm SRAM 的存储单元尺寸和灵敏区参数Table 3. Memory cell size and SV parameters for the 14 nm FinFET,28 nm and 65 nm SRAM devices.

图11 给出了14 nm FinFET 器件的Fin 结构图像.该器件的Fin 高为45 nm,Fin 宽为14 nm,Fin 之间的距离约为35 nm.观察到“排列式”的浅沟道隔离(shallow trench isolation,STI)存在,将Fin 在物理上隔开,Fin 与衬底之间的通道变得非常狭窄.14 nm FinFET 器件SBU 截面下降的主要原因为灵敏区尺寸的减小和电荷收集机制发生变化,电荷收集主要依赖漂移过程,衬底中产生的电荷扩散至灵敏区的通道变得狭窄,效率降低.对于MCU,虽然14 nm FinFET 器件的Fin 间距仅有35 nm 左右,且临界电荷降至亚fC,但STI 致使Fin 间电荷共享效应被削弱,这是14 nm FinFET器件MCU 占比减小的主要原因.

图11 14 nm FinFET 器件的Fin 结构图像Fig.11.Fin structure of the 14 nm FinFET device.

3.5.2 器件仿真及讨论

根据14 nm FinFET SRAM 器件的反向分析结果进行建模,器件结构参数如表4 所列,FinFET器件的区域掺杂情况如表5 所列.

表4 14 nm FinFET 器件建模的结构参数Table 4. Structural parameters for modeling 14 nm FinFET device.

表5 14 nm FinFET 器件模型掺杂情况Table 5. Doping parameters of 14 nm FinFET device model.

按照上述结构参数与掺杂参数,在SDE 模块建立的14 nm FinFET 器件模型如图12 所示.

图12 14 nm FinFET 器件模型图Fig.12.Model of the 14 nm FinFET device.

根据之前的研究结果[28],大气中子在14 nm FinFET 器件中产生的二次粒子的LET 值低于15 MeV·cm2/mg,粒子呈多角度入射.本文根据上述二次粒子特征,选择的入射粒子LET 值为10 MeV·cm2/mg,入射角从0°至90°,设置在开始仿真5 ps 时,重离子入射T1 管,同时监测T1 和T2 管(器件间距为60 nm)的单粒子瞬态脉冲.

图13(a)为改变入射角时,T1 漏极产生的瞬态脉冲电流图,图13(b)为T2 漏极产生的瞬态脉冲电流图.由图13(b)可看出,改变入射角,T2 漏极产生的瞬态脉冲电流是角度越大,脉冲电流越小,原因是角度越大越偏,入射粒子束穿过敏感区的径迹长度越短,则产生的电子-空穴对也越少.另外,T2 漏极产生的瞬态脉冲峰值出现的时间,也随着入射角的改变而改变,这是因为角度越大,粒子束入射的最终位置越偏向于T2,因而脉冲电流产生得越早.脉冲宽度方面,不同入射角下,T1 产生的脉冲宽度相差不大,大约为4.9 ps;而T2 产生的脉冲宽度随脉冲峰值的增加而增加,随着入射角从0°增加到90°,脉冲宽度从7.65 ps 减少到3.25 ps.

图13 不同入射角下两个器件的单粒子瞬态脉冲图 (a) T1瞬态脉冲;(b) T2 瞬态脉冲Fig.13.Single event transients of two transistors at different incidence angles: (a) T1 transient pulse;(b) T2 transient pulse.

由于同一衬底的电荷共享效应,当粒子束入射T1 时,T2 会不同程度地受到影响而发生较微弱的单粒子瞬态脉冲效应,且T2 脉冲峰值出现的时间比直接被入射的器件晚;T2 脉冲峰值与T1产生的脉冲峰值相比减小了2 个数量级,由此可见14 nm FinFET 器件的电荷共享效应明显减弱.

4 结论

本文基于“世界屋脊”青藏高原,在4300 m 海拔处开展了14 nm FinFET 和28 nm 平面CMOS工艺SRAM 阵列的大气辐射长期实时测量试验.在6651 h 的测量时间内,共观测到SEU 事件56 个,其中SBU 24 个,MCU 32 个,最大的MCU为16 bit.结合之前开展的65 nm 工艺SRAM 结果,研究发现,随着工艺尺寸的减小,器件的整体SER 持续降低.但是,相比于65 和14 nm 工艺器件,28 nm 工艺器件的MCU SER 最大,其MCU占比(57%)超过SBU,MCU 最大位数为16 bit.14 nm 工艺处FinFET 结构的引入导致SV 电荷收集和共享机制发生变化,STI 隔离致使电荷扩散通道“狭窄化”,从而导致14 nm 工艺器件SBU 和MCU 的SER 均明显下降.

下一步将继续对试验结果进行分析,通过散裂中子源试验、“深地”试验等,确定高海拔试验结果中高能中子、热中子、封装α 粒子等的贡献占比,分析内在物理机制.

感谢羊八井国际宇宙射线观测站工作人员对试验的支持和帮助.