Эффект квантовой ямы в памяти и наноструктуры от AMD

На конференции International Electron Devices Meeting специалисты компании AMD опубликовали детали своей новой разработки, которая позволит уменьшить размеры ячеек флэш-памяти до 65 нм и менее. Новая структура, названная поликристаллическим кремниевым нанокаркасом (polysilicon nanowire).

Один из вариантов использования разработки - создание чипов с обычной структурой, но без плавающего затвора. Происходит это так: в оксидном слое затвора транзистора, в горизонтальной пластине между затвором и каналом создается небольшой каркас в форме кольца, окружающий канал.

Кольцо поликристаллического кремния имеет небольшое поперечное сечение; оно отделено от затвора и канала тончайшими слоями оксида. Возникает оно в ходе постепенного "вытравливания" оксидного слоя по краям затвора; постепенно происходит "осаждение" тонкого кольца поликристаллического кремния и окисление, в результате чего воникает новое кольцо, толщиной 1-2 нм. Толщина оксидного слоя между кольцом и затвором или каналом также может быть и меньше 2 нм.

Это кольцо, названное исследователями поликристаллическим кремниевым нанокаркасом, выступает в роли плавающего затвора в обычной ячейке флеш. Заряд может создаваться и "стекать" с нанокаркаса посредством тунеллирования или при перемещении "горячих электронов". В настоящее время предпочитают тунеллирование, которое безопаснее, но требует больше времени.

Интересный результат получился, когда толщина нанокаркасов была меньше 2 нм - время записи информации снижалось на два порядка по сравнению с аналогичными решениями, толщина нанокаркасов которых была больше. Кроме того, увеличивалось и время удерживания информации.

Группа разработчиков уверена, что это - эффект квантовой ямы в памяти. По их прогнозам, нанокаркасом было захвачено от 200 до 1000 электронов, что и позволило добиться уменьшения времени записи (около 70 нс).

Вице-президент AMD по технологиям, Крэйг Сандер (Craig Sander) отметил, что опыты были проведены только с устройствами, позволяющими изучить характеристики отдельных ячеек, данных о том, как будет вести себя массив ячеек, пока нет.