ESS01 – Elettronica dello Stato Solido

Elettronica dello Stato Solido
Lezione 1: Introduzione
Daniele Ielmini
DEIB – Politecnico di Milano
[email protected]
Outline
• Informazioni sul corso
• Introduzione all’elettronica dello stato
solido
• Breve storia della microelettronica
• Conclusioni
D. Ielmini – Elettronica dello Stato Solido 01
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Obiettivi del corso
• Obiettivo: apprendere la fisica dei dispositivi sulla
base della comprensione dello stato e delle proprietà
di trasporto dei portatori (elettroni, lacune):
1. Meccanica quantistica (elettroni in atomi,
elettroni nei solidi, teoria delle bande, densità
degli stati)
2. Statistica dei portatori (distribuzioni di energia,
densità di portatori in metalli, semiconduttori e
isolanti, drogaggio)
3. Trasporto di portatori (mobilità, drift, diffusione,
effetti di alto campo)
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Perchè ESS?
1. Una delle poche occasioni nel Corso di Ingegneria
Elettronica per imparare la fisica moderna
(quantistica, stato solido, semiconduttori)
2. Propedeutico a tematiche dispositivistiche nella
triennale (Optoelettronica) e magistrale (Electron
Devices)
3. I dispositivi sono i mattoni fondamentali dei circuiti e
dei sistemi  conoscenze di base necessarie per
ogni progettista completo
4. È il punto d’accesso per uno degli argomenti di
ricerca più affascinanti del panorama dell’elettronica:
nanotecnologie, nuovi dispositivi/materiali (grafene,
memristori, spintronica, neuromorfici = sistemi in
grado di imitare l’elaborazione delle informazioni nel
cervello)
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Organizzazione del corso
aula A (ed. 11)
• 3+2+2 ore settimanali di lezione (totale 60 ore)
• 2 ore settimanali di esercitazioni (totale 40 ore)
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Laboratorio numerico
kz
100nm 5nm 100nm 5nm 100nm
ky
kx
T=600K
• Scopo: vedere la fisica dei dispositivi
(dipendenza dal tempo, 3D) e acquisire
strumenti di apprendimento,
approfondimento e gioco
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Riferimenti bibliografici
• Eisberg, Resnick – Quantum Physics of Atoms,
Molecules, Solids, Nuclei and Particles (Wiley)
– Cap. 1, 2 (no 2.7/8), 3, 4, 5, 6 + leggere 13 (fac.)
• R. Pierret – Advanced Semiconductor Fundamentals
– Cap. 1, 3, 4, 5 (no 5.3/4), 6 + leggere 2 (fac.)
• Testo in italiano: F. Ciccacci, Introduzione alla Fisica
dei Quanti
• Materiale online (lezioni, esercitazioni di laboratorio e
temi d’esame risolti) al sito
http://home.deib.polimi.it/ielmini/ess.htm
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Ricevimento/esami
• Ricevimento: Venerdì 10-12AM, Via Golgi 40 –
Piano 2 (6120 o [email protected])
• Esame: esercizi su tutto il corso (lezioni +
esercitazioni)
• Sito web http://home.deib.polimi.it/ielmini/ess.htm
– Slides del corso
– Avvisi
– Temi d’esame 2008-2016 + soluzioni
– Altro materiale didattico (animazioni, codici
Matlab, tesi disponibili)
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Outline
• Informazioni sul corso
• Introduzione all’elettronica dello stato
solido
• Breve storia della microelettronica
• Conclusioni
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Nanoelettronica
• Nanoelettronica  applicazioni nell’ICT
(information and communication technology)
pervasiva (elaborazione e trasmissione dati,
industria, automotive, servizi, internet of things)
• Sistemi ICT = software + hardware
• Hardware = sistemi (system-in-package – SiP,
system-on-chip – SoC)  circuiti  dispositivi
(attivi e passivi)
• I dispositivi sono realizzati allo stato solido: ad
esempio, tutte le porte logiche in un
microprocessore sono integrate nello stesso
cristallo (chip) di silicio
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Sistemi, circuiti e dispositivi
Computer,
tablet,
smartphone
Central Processing Unit (CPU)
Intel 22 nm Ivy Bridge
MOS transistor
45 nm p-channel
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Alcuni sistemi elettronici
... Inoltre sistemi automotive (airbag, advanced driver
assistance systems – ADAS), medicali (diagnostica/PET,
cochlear implant), industria (4.0, PLC, robot, tracciabilità)
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Circuiti integrati elettronici (ICs)
Primo IC nel 1958
Wafer con decine di ICs
• IC digitali (microprocessori,
microcontrollori, memorie, FPGA)
• IC analogici (amplificatori, mixers,
trasmettitori/ricevitori, filtri)
• Mixed signals, convertitori
Intel 486
IC in package
(memoria flash)
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Dispositivi elettronici allo stato solido
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Memory devices
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Cosa non è stato solido?
• Prima dei dispositivi a stato
solido, la computazione era
mediante valvole: ENIAC
(1946, Electronic
Numerical Integrator And
Computer) fu il primo
computer da 30-ton,
18,000 valvole
• L’immagazzinamento
(storage) di dati è ancora oggi
in parte affidato a dischi/nastri
magnetici e CD/DVD ottici
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Materiali solidi in elettronica
METALLI: Cu
(interconnessioni),
W (plug) e
composti metallici
come TaN, TiN, etc.
per il gate
(soprattutto se
abbinati a high K)
ISOLANTI: SiO2
(dielettrico di gate),
SiN (spacer),
dielettrici alternativi
con alta costante
dielettrica (high-K,
isolanti di gate oltre il
nodo 45 nm) o bassa
costante dielettrica
(low-K, interlayer
dielectric)
SEMICONDUTTORI:
Si, o semiconduttori
alternativi (Ge, SiGe,
composti III-V come
GaAs, InGaAs)
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1E+32
1E+30
1E+28
1E+26
1E+24
1E+22
1E+20
1E+18
1E+16
1E+14
1E+12
1E+10
1E+08
1E+06
1E+04
1E+02
1E+00
ISOLANTI
V = RI
R = l / A
SEMICONDUTTORI
METALLI
Ag
Cu
Au
Al
W
Ni
Fe
Sn
Pb
As
Sb
Hg
Nichrome
C
Te
Ge
Si
B
Se
P
SiN
SiO2
S
paraffina
PET
teflon
Resistivity [mWcm]
Resistività elettrica
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Spiegazione
• La variazione di 32 ordini di grandezza tra i vari
materiali è spiegata dalle diverse densità di
portatori, infatti =(qnmn)-1:
– Portatore = una particella (o quasi-particella) dotata
di carica (elettrone negativo o lacuna positiva) che
può muoversi sotto l’effetto di un campo elettrico e
generare una corrente
– Metalli: abbondanza di portatori disponibili
– Semiconduttori: pochi (controllabili) portatori
– Isolanti: praticamente nessun portatore
• La disponibilità di portatori dipende dalle
proprietà di legame del solido, dalle impurezze
e dalle condizioni (temperatura, campo
elettrico)
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Tavola periodica
http://facstaff.gpc.edu/~pgore/PhysicalScience/Periodic-table.html
• Numero di elettroni nella shell esterna controlla il
carattere del materiale  comportamento
conduttivo o isolante a seconda di come gli
elettroni sono condivisi nello stato solido
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Applicazioni
• Metalli = interconnessioni, elettrodi in
condensatori (metal gate), induttori
• Isolanti = separazione tra connessioni e
dielettrici in capacità (isolante di gate in
MOSFET)
• Semiconduttori = materiali attivi
• L’interesse nei semiconduttori va aldilà della
resistività intermedia (semplice applicazione
come resistore), e precisamente nella sua
capacità di cambiare, ad esempio con:
– Il drogaggio
– L’inversione
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Drogaggio nei semiconduttori
Il diodo e il transistore a giunzione bipolare (BJT)
sono basati sul drogaggio alternato di semiconduttori
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ID [mA]
Inversione in semiconduttori
Una regione di silicio p può diventare di tipo n
mediante l’applicazione di un campo verticale 
effetto del transistore MOS
Applicazione = switch (digitale) o generatore di
corrente comandato da tensione (analogico)
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Outline
• Informazioni sul corso
• Introduzione all’elettronica dello stato
solido
• Breve storia della microelettronica
• Conclusioni
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1947: il primo transistor
• Dicembre 1947: Shockley, Brattain e Bardeen
sviluppano un transistor a contatto di punto usando Ge
• Il transistor mostra per la prima volta amplificazione
analogica
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1958: primo circuito integrato (IC)
• 1958: J. Kilby (Texas Instruments) inventa
una tecnica per integrare tutti i dispositivi
(transistor, R, C) in un solo cristallo di Ge
• Più tardi R. Noyce (Fairchild) migliora l’idea
integrando anche le interconnessioni,
preparando la strada per la tecnologia di
circuiti integrati ad alta densità (ultra-largescale integration, ULSI)
• 2000: Premio Nobel a
Kilby per la sua
invenzione
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1965: legge di Moore
• Dopo appena 4 anni dal primo IC
commerciale, Moore osserva che il numero
di transistori integrati raddoppia ogni 18 mesi
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Scaling
• 1971: C1103 1kb DRAM (Intel) costava 20$
• 2014: 4GB SDRAM costa 20$ (sarebbe
costata 600 M$ nel 1971)
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Legge di Moore
An Osborne Executive portable computer, from 1982, and an iPhone,
released 2007 (iPhone 3G in picture). The Executive weighs 100 times as
much, has nearly 500 times the volume, cost 10 times as much, and has a
100th the clock frequency of the iPhone
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MPUs dal 1970 al 2008
N raddoppia ogni
18 mesi
N raddoppia ogni
24 mesi
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Limiti della legge di Moore
a = 0.54 nm
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Single-atom transistor
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Scaling = materiali e design
III-V semiconductors
Tunnel FET
2D semiconductors
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Strategie more-Moore
(1) New materials
(2) New architectures
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Off-state power
Scaling
T. Sakurai, ISSCC 2003
A. Ionescu, 2011
• Dynamic power Pon = fCVDD2  need for VDD scaling,
but reducing VDD causes an increase of Ioff
• Two approaches to reduce OFF-leakage power:
– Steep subthreshold (TFET, IMOS, NEMS, NGFET)
– Normally-off logic through NVM (spintronic, memristor)
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Oltre la legge di Moore
MEMS
RF CMOS
Image sensors
III-V semiconductors
Tunnel FET
2D semiconductors
Spintronics Quantum computing
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Memristor
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Beyond CMOS: il memristor
VA
IC = 9 mA
TiN
Ti
HfO2
Set
TiN
Reset
VA > 0
VA
Set
VA < 0
Reset
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Beyond CMOS: il memristor
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Scaling del memristor
d = 0.26 nm
F = 10d = 2.6 nm
V. V. Zhirnov, et al.,
Nanotech. 22 (2011)
J. Park, et al.,
IEDM Tech. Dig. 63 (2011)
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Calcolo neuromorfico
• Neuromorphic architectures aim at
replicating cognitive behaviors
(learning, recognition, decision
making)
• Density in the human cortex
– Cells = 107 cm-2
– Synapses = 1011 cm-2 (104
average connectivity)
In vivo
In silico
Neuron
CMOS
Axons/dendrites
Interconnect
Synapses
RRAM/memristors
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Spike-timing dependent plasticity (STDP)
VTE
Fire gate
VCG
Communication
gate
G.-Q. Bi and M.-M. Poo,
J. Neuroscience 18, 1998
VFG
BE
S. Ambrogio, et al.,
IEEE Trans. Electron Devices (2016)
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Neuromorphic networks: a 2-layer
perceptron
PRE
Pattern
1st layer =
N neurons
1
2
3
…
2nd layer =
1 neuron

42
N
POST
1
Learning of handwritten digits (MNIST database) was simulated with a 2-layer network (N = 28x28)
Post-Si computing – 6
On-line learning and update
S. Ambrogio, et al., IEEE Trans. Electron Devices 63, 1508 (2016)
43
Post-Si computing – 6
Multiple learning neurons
Pattern
PRE
1
……
First layer
N neurons
2
……
3
……
…
…
…
…
N
……
POST
1
Second layer
M neurons
44
Post-Si computing – 6
2
M
Learning multiple digits
45
Post-Si computing – 6
‘What I cannot create, I do not
understand’
Synapses
POST
neurons
PRE
neurons
Arduino mC
46
Post-Si computing – 6
Pattern learning from HRS
synapses
Input
VTH
Weights
47
Post-Si computing – 6
Pattern learning from LRS
synapses
Input
VTH
Weights
48
Post-Si computing – 6
Learning of 3 sequential patterns
49
Post-Si computing – 6
Multiple-pattern learning and
tracking
50
Post-Si computing – 6
Conclusioni
• I dispositivi elettronici richiedono la presenza di
diversi materiali con diverse funzioni, i
semiconduttori a giocare il ruolo di materiali attivi
• Per capire le proprietà uniche dei semiconduttori,
i fondamenti della fisica quantistica e dello stato
solido sono necessari
• La crescita esponenziale prevista da Moore non
continuerà per sempre. Servono innovazioni di
fisica/materiali/architetture  ruolo abilitante
dell’elettronica dello stato solido
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