Numerical and analytical modeling of Ge-rich phase change memory devices

During the last decades, the world has seen a rapid change and capillary diffusion of electronic devices in every part of our life. From wearable electronics to smart devices passing through the thousands of sensors present nowadays in each new car and transportation vehicle; the amount of electronic devices around us has drastically risen. This progress is fueled by the improvements of non-volatile memory storage capability. Each device has to have a small portion of data that should be conserved even when the system is powered off. Flash technology dominates the market in this field thanks to its reliability and scaling proprieties. During the last years this progress seems to have reached a halt. This is mainly due to physical reliability reasons that makes scaling the Flash memory cell a very strenuous task. Is in this context, where large foundries are trying to develop alternative memory solutions with a high speed, large density, good scalability and reliability characteristics, that Phase Change Memory (PCM) devices have their role. These elements store the information in the atomic arrangement of the material (amorphous or crystalline) rather then the charge on a capacitor. This thesis will aims to explain and show different studies on the latest and most advanced PCM technology from STMicroelectronics; the embedded Ge-rich GST PCM. Understanding the device physics is fundamental to predict and control the element behavior. In order to do this thorough analysis of electrical data was complemented with physical images such as Scanning Transition Electron Microscopy (STEM) or Electron Energy Loss Spectroscopy (EELS) to support the evidences. These data were used to create physics based modeling framework able to predict both electrical and physical evidences. The models shown range from a relatively simple analytical models to three dimensional thermo-electrical Technology Aided Computer Design (TCAD). Different tools for simulations were used from Comsol Multiphysics to the Synopsis Sentaurus suit passing through the development of some modules of Ginestra, the Applied Materials proprietary simulation software. The device behaviors covered in this work permeate the memory life from production to application. The peculiar Ge-rich GST material evolution of the cells from process deposition to programming is shown considering both phase and composition. Time evolution of resistance level in the phenomena called drift with the complex temperature dependence and relation with crystallization. Applications of these devices to possible revolutionary new field such as Analog In-Memory Computing and evaluation of their perspective performances. This work is a product of the excellent collaboration between Politecnico di Milano and STMicroelectronics, in particular the Agrate PCM Excellence Center lead by Roberto Annunziata, that provided the data related to PCM devices.

Negli ultimi decenni, il mondo ha visto un rapido cambiamento relazionato alla diffusione capillare di dispositivi eletronici che ora sono in ogni parte della vita di tutti i giorni. Dall'elettronica da indossare, alla concezione di "smart" che ora permea molti oggetti di uso quotidaino passando per le migliaia di sensori presenti in una nuova macchina o mezzo di trasporto, il numero di dispositivi elettronici è esploso. Questo cambiamento è stato supportato dal progresso delle memorie non volatili. Questa categoria di memorie è capace di immagazzinare dei dati e mantenerli anche senza consumo di energia. Questa caratteristica è fondamentale da avere per tutte le categorie di dispositivi sopra citati. La memoria di tipo Flash ha fin ora dominato il mercato delle memorie non volatili grazie alla sua affidabilità e possibilità di essere scalata a nodi technologici sempre più piccoli. Questa ultima caratteristica sta svanendo negli ultimi anni. A causa di limitazioni fisiche legate alla affidabilità lo scaling della technologia Flash sta diventando sempre più arduo. In questo scenario, dove grandi aziende del semiconduttore stanno tentando di trovare technologie alternative con alta velocità di lettura e scrittura, alta affidabilità e scalabilità, che le memorie a cambiamento di fase (PCM) trovano il loro ruolo. Questi dispositivi immagazzinano le informazione nella disposizione atomica di un materiale attivo (ordinato o cristallino contro disordinato o amorfo) non nella carica elettrica immagazzinata su una capacià. Questa tesi di dottorato mostrerà diversi studi riguardanti l'ultima e più avanzata technologia di PCM prodotta da STMicroelectronics: le embedded Ge-rich GST PCM. Comprendere i meccanismi fisici che regolano il comportamento di questi dispositivi è fondamentale per poter predirre e controllare il loro funzionamento. A questo fine, una rigorosa analisi dei dati elettrici disponibili (e.g. misure di resistenza a vari tempi e temperature) è stata complementata da analisi fisiche con immagini di tipo Scanning Transmission Electron Microscopy (STEM) o Electron Energy Loss Spectroscopy (EELS). Questi dati sono stati utilizzati per creare modelli di stampo fisico capaci di riprodurre sia le caratteristiche elettriche che quelle fisiche. I modelli che verranno presentati in questa tesi variano da più semplici modelli analitici, a simulazione termo-elettriche TCAD. Differenti programmi di simulazione verranno uttilizzati da Comsol Multiphysics, a Synopsis Sentaurus passando anche per lo sviluppo di due moduli dedicati alle PCM per il software Ginestra, tool di simulazione proprietario di Applied Materials. I fenomeni coperti si espadono durante tutte le fasi di una dispositivo PCM: dai momenti appena successivi alla deposizione del materiale attivo ad innovativi campi di applicazione. L'evoluzione del materiale Ge-rich GST dal momento della fabbricazione alla influenza degli impulsi di programmazione sulla composizione del materiale verrà trattata. L'evoluzione nel tempo del valore di resistenza nel fenomeno detto drift con la sua complessa dipendenza con la termperatura e la relazione con il fenomeno di cristallizazione. La applicazione di questi dispositivi al mondo computing in memoria analogico (A-IMC) e la valutazione delle possibili performance ottenibili. Questo lavoro è stato compiuto grazie alla ottima collaborazione tra il Politecnico di Milano e STMicroelectronics in particolare il PCM Excellence Center di Agrate Brianza guidato da Roberto Annunziata che ha fornito tutti i dati sperimentali che saranno presentati.