Optimisation et réduction de la variabilité d’une nouvelle architecture mémoire non volatile ultra basse consommation

Optimization and reduction of the variability of a new nonvolatile memory architecture ultra-low power consumption

• Auteur / Autrice : El Amine Agharben
• Direction : Agnès Roussy
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Microélectronique
• Date : Soutenance le 05/05/2017
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IMP2NP - Département Sciences de la Fabrication et Logistique
• Jury : Président / Présidente : Christophe Muller
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Agnès Roussy, Christophe Muller, Gérard Ghibaudo, Yacine Oussar, Marco Reis, Michelle Sergent, Marc Bocquet, Marco Bileci
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Gérard Ghibaudo, Yacine Oussar

Mots clés

Mots clés contrôlés

Microélectronique

Semiconducteurs

Ordinateurs -- Mémoires

Mots clés libres

Mémoire non volatile

Semiconducteur

Boucles de régulation

ANOVA

Nonvolatile memory

ANOVA

Run-to-Run

Résumé

Le marché mondial des semi-conducteurs connait une croissance continue due à l'essor de l'électronique grand public et entraîne dans son sillage le marché des mémoires non volatiles. L'importance de ces produits mémoires est accentuée depuis le début des années 2000 par la mise sur le marché de produits nomades tels que les smartphones ou plus récemment les produits de l’internet des objets. De par leurs performances et leur fiabilité, la technologie Flash constitue, à l'heure actuelle, la référence en matière de mémoire non volatile. Cependant, le coût élevé des équipements en microélectronique rend impossible leur amortissement sur une génération technologique. Ceci incite l’industriel à adapter des équipements d’ancienne génération à des procédés de fabrication plus exigeants. Cette stratégie n’est pas sans conséquence sur la dispersion des caractéristiques physiques (dimension géométrique, épaisseur…) et électriques (courant, tension…) des dispositifs. Dans ce contexte, le sujet de ma thèse est d’optimiser et de réduire la variabilité d’une nouvelle architecture mémoire non volatile ultra basse consommation.Cette étude vise à poursuivre les travaux entamés par STMicroelectronics sur le développement, l’étude et la mise en œuvre de boucles de contrôle de type Run-to-Run (R2R) sur une nouvelle cellule mémoire ultra basse consommation. Afin d’assurer la mise en place d’une régulation pertinente, il est indispensable de pouvoir simuler l’influence des étapes du procédé de fabrication sur le comportement électrique des cellules en s’appuyant sur l’utilisation d’outils statistiques ainsi que sur une caractérisation électrique pointue.

The global semiconductor market is experiencing steady growth due to the development of consumer electronics and the wake of the non-volatile memory market. The importance of these memory products has been accentuated since the beginning of the 2000s by the introduction of nomadic products such as smartphones or, more recently, the Internet of things. Because of their performance and reliability, Flash technology is currently the standard for non-volatile memory. However, the high cost of microelectronic equipment makes it impossible to depreciate them on a technological generation. This encourages industry to adapt equipment from an older generation to more demanding manufacturing processes. This strategy is not without consequence on the spread of the physical characteristics (geometric dimension, thickness ...) and electrical (current, voltage ...) of the devices. In this context, the subject of my thesis is “Optimization and reduction of the variability of a new architecture ultra-low power non-volatile memory”.This study aims to continue the work begun by STMicroelectronics on the improvement, study and implementation of Run-to-Run (R2R) control loops on a new ultra-low power memory cell. In order to ensure the implementation of a relevant regulation, it is essential to be able to simulate the process manufacturing influence on the electrical behavior of the cells, using statistical tools as well as the electric characterization.