Co-intégration de mémoires résistives dans des technologies CMOS

Resistive memory co-design in CMOS technologies

• Auteur / Autrice : Hussein Bazzi
• Direction : Hassen Aziza, Adnan Harb, Mathieu Moreau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur. Micro et nanoélectronique
• Date : Soutenance le 04/12/2020
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur : Mécanique, Physique, Micro et Nanoélectronique (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Matériaux Microélectronique Nanosciences de Provence (Marseille ; Toulon ; 2008-….)
• Jury : Président / Présidente : Patrick Girard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Rouwaida Kanj, Gilles Micolau
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Amer Baghdadi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes sur puce

MOS complémentaires

Mémoires non-volatiles à accès sélectif

Semiconducteurs

Nanoélectronique

Mots clés libres

Mémoires non volatiles émergentes

Mémoires résistives (RRAMs)

Conception de circuits

SRAM non volatile

Générateur de nombres aléatoires (TRNG)

Réseaux de neurones artificiels (ANNs)

Emerging Non-Volatile memories

Resistive memories (RRAMs)

Circuit design

Non-Volatile SRAM

True Random Number Generator (TRNG)

Artificial neural networks (ANNs)

Résumé

De nombreuses applications (internet des objets, systèmes embarqués automobiles et médicales, intelligence artificielle) ont besoin d’un circuit intégré (ou SoC pour System on Chip) avec des mémoires non volatiles embarquées performantes pour fonctionner de manière optimale. Bien que la mémoire Flash soit largement utilisée aujourd'hui, cette technologie nécessite une tension élevée pour les opérations de programmation et présente des problèmes de fiabilité difficiles à gérer au-delà du nœud technologique 18 nm, augmentant les coûts de conception et de fabrication des circuits. Dans ce contexte, l'industrie du semi-conducteur est à la recherche d’une mémoire non volatile alternative pouvant remplacer les mémoires Flash. Parmi les candidats actuellement étudiés (MRAM - mémoire à accès aléatoire magnétique, PCM - mémoire à changement de phase, FeRAM - mémoire à accès aléatoire Ferroélectrique), les mémoires résistives (RRAM) offrent de meilleures performances sur différents points capitaux : compatibilité avec le processus de fabrication standard CMOS, consommation de courant, rapidité de fonctionnement, etc. La technologie RRAM peut être aisément introduite dans n'importe quel flot de conception ouvrant la voie au développement de nouvelles architectures qui répondent à l’engorgement des systèmes classiques Von Neumann. Dans cette thèse, l'objet principal est de montrer le potentiel d’intégration des dispositifs RRAM avec la technologie CMOS, à l’aide de simulation et de mesures électriques, afin d’élaborer différentes structures hybrides : mémoires à accès aléatoire statique (SRAM) non volatiles, générateurs de nombres aléatoires (TRNG) et réseaux de neurones artificiels

Many diversified applications (internet of things, embedded systems for automotive and medical applications, artificial intelligence) require an integrated circuit (SoC, System on Chip) with high-performance non-volatile memories to operate optimally. Although Flash memory is widely used today, this technology needs high voltage for programing operations and has reliability issues that are hard to handle beyond 18 nm technological node, increasing the cost of circuit design and fabrication. In this context, the semiconductor industry seeks an alternative non-volatile memory that can replace Flash memories. Among possible candidates (MRAM - Magnetic Random Access Memory, PCM - Phase Change Memory, FeRAM - Ferroelectric Random Access Memory), Resistive memories (RRAMs) offer superior performances on essential key points: compatibility with CMOS manufacturing processes, scalability, current consumption (standby and active), operational speed. Due to its relatively simple structure, RRAM technology can be easily integrated in any design flow opening the way for the development of new architectures that answer Von Neumann bottleneck. In this thesis, the main object is to show the integration abilities of RRAM devices with CMOS technology, using circuit design and electrical measurements, in order to develop different hybrid structures: non-volatile Static Random Access Memories (SRAM), True Random Number Generator (TRNG) and artificial neural networks