Degradation Models and Optimizations for CMOS Circuits

Die Gewährleistung der Zuverlässigkeit von CMOS-Schaltungen ist derzeit eines der größten Herausforderungen beim Chip- und Schaltungsentwurf. Mit dem Ende der Dennard-Skalierung erhöht jede neue Generation der Halbleitertechnologie die elektrischen Felder innerhalb der Transistoren. Dieses stärkere elektrische Feld stimuliert die Degradationsphänomene (Alterung der Transistoren, Selbsterhitzung, Rauschen, usw.), was zu einer immer stärkeren Degradation (Verschlechterung) der Transistoren führt. Daher erleiden die Transistoren in jeder neuen Technologiegeneration immer stärkere Verschlechterungen ihrer elektrischen Parameter. Um die Funktionalität und Zuverlässigkeit der Schaltung zu wahren, wird es daher unerlässlich, die Auswirkungen der geschwächten Transistoren auf die Schaltung präzise zu bestimmen. Die beiden wichtigsten Auswirkungen der Verschlechterungen sind ein verlangsamtes Schalten, sowie eine erhöhte Leistungsaufnahme der Schaltung. Bleiben diese Auswirkungen unberücksichtigt, kann die verlangsamte Schaltgeschwindigkeit zu Timing-Verletzungen führen (d.h. die Schaltung kann die Berechnung nicht rechtzeitig vor Beginn der nächsten Operation abschließen) und die Funktionalität der Schaltung beeinträchtigen (fehlerhafte Ausgabe, verfälschte Daten, usw.). Um diesen Verschlechterungen der Transistorparameter im Laufe der Zeit Rechnung zu tragen, werden Sicherheitstoleranzen eingeführt. So wird beispielsweise die Taktperiode der Schaltung künstlich verlängert, um ein langsameres Schaltverhalten zu tolerieren und somit Fehler zu vermeiden. Dies geht jedoch auf Kosten der Performanz, da eine längere Taktperiode eine niedrigere Taktfrequenz bedeutet. Die Ermittlung der richtigen Sicherheitstoleranz ist entscheidend. Wird die Sicherheitstoleranz zu klein bestimmt, führt dies in der Schaltung zu Fehlern, eine zu große Toleranz führt zu unnötigen Performanzseinbußen. Derzeit verlässt sich die Industrie bei der Zuverlässigkeitsbestimmung auf den schlimmstmöglichen Fall (maximal gealterter Schaltkreis, maximale Betriebstemperatur bei minimaler Spannung, ungünstigste Fertigung, etc.). Diese Annahme des schlimmsten Falls garantiert, dass der Chip (oder integrierte Schaltung) unter allen auftretenden Betriebsbedingungen funktionsfähig bleibt. Darüber hinaus ermöglicht die Betrachtung des schlimmsten Falles viele Vereinfachungen. Zum Beispiel muss die eigentliche Betriebstemperatur nicht bestimmt werden, sondern es kann einfach die schlimmstmögliche (sehr hohe) Betriebstemperatur angenommen werden. Leider lässt sich diese etablierte Praxis der Berücksichtigung des schlimmsten Falls (experimentell oder simulationsbasiert) nicht mehr aufrechterhalten. Diese Berücksichtigung bedingt solch harsche Betriebsbedingungen (maximale Temperatur, etc.) und Anforderungen (z.B. 25 Jahre Betrieb), dass die Transistoren unter den immer stärkeren elektrischen Felder enorme Verschlechterungen erleiden. Denn durch die Kombination an hoher Temperatur, Spannung und den steigenden elektrischen Feldern bei jeder Generation, nehmen die Degradationphänomene stetig zu. Das bedeutet, dass die unter dem schlimmsten Fall bestimmte Sicherheitstoleranz enorm pessimistisch ist und somit deutlich zu hoch ausfällt. Dieses Maß an Pessimismus führt zu erheblichen Performanzseinbußen, die unnötig und demnach vermeidbar sind. Während beispielsweise militärische Schaltungen 25 Jahre lang unter harschen Bedingungen arbeiten müssen, wird Unterhaltungselektronik bei niedrigeren Temperaturen betrieben und muss ihre Funktionalität nur für die Dauer der zweijährigen Garantie aufrechterhalten. Für letzteres können die Sicherheitstoleranzen also deutlich kleiner ausfallen, um die Performanz deutlich zu erhöhen, die zuvor im Namen der Zuverlässigkeit aufgegeben wurde. Diese Arbeit zielt darauf ab, maßgeschneiderte Sicherheitstoleranzen für die einzelnen Anwendungsszenarien einer Schaltung bereitzustellen. Für fordernde Umgebungen wie Weltraumanwendungen (wo eine Reparatur unmöglich ist) ist weiterhin der schlimmstmögliche Fall relevant. In den meisten Anwendungen, herrschen weniger harsche Betriebssbedingungen (z.B. sorgen Kühlsysteme für niedrigere Temperaturen). Hier können Sicherheitstoleranzen maßgeschneidert und anwendungsspezifisch bestimmt werden, sodass Verschlechterungen exakt toleriert werden können und somit die Zuverlässigkeit zu minimalen Kosten (Performanz, etc.) gewahrt wird. Leider sind die derzeitigen Standardentwurfswerkzeuge für diese anwendungsspezifische Bestimmung der Sicherheitstoleranz nicht gut gerüstet. Diese Arbeit zielt darauf ab, Standardentwurfswerkzeuge in die Lage zu versetzen, diesen Bedarf an Zuverlässigkeitsbestimmungen für beliebige Schaltungen unter beliebigen Betriebsbedingungen zu erfüllen. Zu diesem Zweck stellen wir unsere Forschungsbeiträge als vier Schritte auf dem Weg zu anwendungsspezifischen Sicherheitstoleranzen vor: Schritt 1 verbessert die Modellierung der Degradationsphänomene (Transistor-Alterung, -Selbsterhitzung, -Rauschen, etc.). Das Ziel von Schritt 1 ist es, ein umfassendes, einheitliches Modell für die Degradationsphänomene zu erstellen. Durch die Verwendung von materialwissenschaftlichen Defektmodellierungen werden die zugrundeliegenden physikalischen Prozesse der Degradationsphänomena modelliert, um ihre Wechselwirkungen zu berücksichtigen (z.B. Phänomen A kann Phänomen B beschleunigen) und ein einheitliches Modell für die simultane Modellierung verschiedener Phänomene zu erzeugen. Weiterhin werden die jüngst entdeckten Phänomene ebenfalls modelliert und berücksichtigt. In Summe, erlaubt dies eine genaue Degradationsmodellierung von Transistoren unter gleichzeitiger Berücksichtigung aller essenziellen Phänomene. Schritt 2 beschleunigt diese Degradationsmodelle von mehreren Minuten pro Transistor (Modelle der Physiker zielen auf Genauigkeit statt Performanz) auf wenige Millisekunden pro Transistor. Die Forschungsbeiträge dieser Dissertation beschleunigen die Modelle um ein Vielfaches, indem sie zuerst die Berechnungen so weit wie möglich vereinfachen (z.B. sind nur die Spitzenwerte der Degradation erforderlich und nicht alle Werte über einem zeitlichen Verlauf) und anschließend die Parallelität heutiger Computerhardware nutzen. Beide Ansätze erhöhen die Auswertungsgeschwindigkeit, ohne die Genauigkeit der Berechnung zu beeinflussen. In Schritt 3 werden diese beschleunigte Degradationsmodelle in die Standardwerkzeuge integriert. Die Standardwerkzeuge berücksichtigen derzeit nur die bestmöglichen, typischen und schlechtestmöglichen Standardzellen (digital) oder Transistoren (analog). Diese drei Typen von Zellen/Transistoren werden von der Foundry (Halbleiterhersteller) aufwendig experimentell bestimmt. Da nur diese drei Typen bestimmt werden, nehmen die Werkzeuge keine Zuverlässigkeitsbestimmung für eine spezifische Anwendung (Temperatur, Spannung, Aktivität) vor. Simulationen mit Degradationsmodellen ermöglichen eine Bestimmung für spezifische Anwendungen, jedoch muss diese Fähigkeit erst integriert werden. Diese Integration ist eines der Beiträge dieser Dissertation. Schritt 4 beschleunigt die Standardwerkzeuge. Digitale Schaltungsentwürfe, die nicht auf Standardzellen basieren, sowie komplexe analoge Schaltungen können derzeit nicht mit analogen Schaltungssimulatoren ausgewertet werden. Ihre Performanz reicht für solch umfangreiche Simulationen nicht aus. Diese Dissertation stellt Techniken vor, um diese Werkzeuge zu beschleunigen und somit diese umfangreichen Schaltungen simulieren zu können. Diese Forschungsbeiträge, die sich jeweils über mehrere Veröffentlichungen erstrecken, ermöglichen es Standardwerkzeugen, die Sicherheitstoleranz für kundenspezifische Anwendungsszenarien zu bestimmen. Für eine gegebene Schaltungslebensdauer, Temperatur, Spannung und Aktivität (Schaltverhalten durch Software-Applikationen) können die Auswirkungen der Transistordegradation ausgewertet werden und somit die erforderliche (weder unter- noch überschätzte) Sicherheitstoleranz bestimmt werden. Diese anwendungsspezifische Sicherheitstoleranz, garantiert die Zuverlässigkeit und Funktionalität der Schaltung für genau diese Anwendung bei minimalen Performanzeinbußen

Design and Analysis of Low-power Millimeter-Wave SiGe BiCMOS Circuits with Application to Network Measurement Systems

Interest in millimeter (mm-) wave frequencies covering the spectrum of 30-300 GHz has been steadily increasing. Advantages such as larger absolute bandwidth and smaller form-factor have made this frequency region attractive for numerous applications, including high-speed wireless communication, sensing, material science, health, automotive radar, and space exploration. Continuous development of silicon-germanium heterojunction bipolar transistor (SiGe HBT) and associated BiCMOS technology has achieved transistors with fT/fmax of 505/720 GHz and integration with 55 nm CMOS. Such accomplishment and predictions of beyond THz performance have made SiGe BiCMOS technology the most competitive candidate for addressing the aforementioned applications. Especially for mobile applications, a critical demand for future mm-wave applications will be low DC power consumption (Pdc), which requires a substantial reduction of supply voltage and current. Conventionally, reducing the supply voltage will lead to HBTs operating close to or in the saturation region, which is typically avoided in mm-wave circuits due to expectated performance degradation and often inaccurate models. However, due to only moderate speed reduction at the forward-biased base-collector voltage (VBC) up to 0.5 V and the accuracy of the compact model HICUM/L2 also in saturation, low-power mm-wave circuits with SiGe HBTs operating in saturation offer intriguing benefits, which have been explored in this thesis based on 130 nm SiGe BiCMOS technologies: • Different low-power mm-wave circuit blocks are discussed in detail, including low-noise amplifiers (LNAs), down-conversion mixers, and various frequency multipliers covering a wide frequency range from V-band (50-75 GHz) to G-band (140-220 GHz). • Aiming at realizing a better trade-off between Pdc and RF performance, a drastic decrease in supply voltage is realized with forward-biased VBC, forcing transistors of the circuits to operate in saturation. • Discussions contain the theoretical analysis of the key figure of merits (FoMs), topology and bias selection, device sizing, and performance enhancement techniques. • A 173-207 GHz low-power amplifier with 23 dB gain and 3.2 mW Pdc, and a 72-108 GHz low-power tunable amplifier with 10-23 dB gain and 4-21 mW Pdc were designed. • A 97 GHz low-power down-conversion mixer was presented with 9.6 dB conversion gain (CG) and 12 mW Pdc. • For multipliers, a 56-66 GHz low-power frequency quadrupler with -3.6 dB peak CG and 12 mW Pdc, and a 172-201 GHz low-power frequency tripler with -4 dB peak CG and 10.5 mW Pdc were realized. By cascading these two circuits, also a 176-193 GHz low-power ×12 multiplier was designed, achieving -11 dBm output power with only 26 mW Pdc. • An integrated 190 GHz low-power receiver was designed as one receiving channel of a G-band frequency extender specifically for a VNA-based measurement system. Another goal of this receiver is to explore the lowest possible Pdc while keeping its highly competitive RF performance for general applications requiring a wide LO tuning range. Apart from the low-power design method of circuit blocks, the careful analysis and distribution of the receiver FoMs are also applied for further reduction of the overall Pdc. Along this line, this receiver achieved a peak CG of 49 dB with a 14 dB tunning range, consuming only 29 mW static Pdc for the core part and 171 mW overall Pdc, including the LO chain. • All designs presented in this thesis were fabricated and characterized on-wafer. Thanks to the accurate compact model HICUM/L2, first-pass access was achieved for all circuits, and simulation results show excellent agreement with measurements. • Compared with recently published work, most of the designs in this thesis show extremely low Pdc with highly competitive key FoMs regarding gain, bandwidth, and noise figure. • The observed excellent measurement-simulation agreement enables the sensitivity analysis of each design for obtaining a deeper insight into the impact of transistor-related physical effects on critical circuit performance parameters. Such studies provide meaningful feedback for process improvement and modeling development.:Table of Contents Kurzfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ii Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iv Table of Contents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii 1 Introduction 1 1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 List of symbols and acronyms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 Technology 7 2.1 Fabrication Technologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.1 SiGe HBT performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.2 B11HFC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.1.3 SG13G2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.1.4 SG13D7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2 Commonly Used Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.1 Grounded-sidewall-shielded microstrip line . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.2 Zero-impedance Transmission Line . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2.3 Balun . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.3.1 Active Balun . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.3.2 Passive Balun . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3 Low-power Low-noise Amplifiers 25 3.1 173-207 GHz Ultra-low-power Amplifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.1.1 Topology Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.1.2 Bias Dependency of the Small-signal Performance . . . . . . . . . . . . . 27 3.1.2.1 Bias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.1.2.2 Bias vs Gain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.1.2.3 Bias vs Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.1.2.4 Bias vs Stability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.1.3 Bias selection and Device sizing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.1.3.1 Bias Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.1.3.2 Device Sizing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.1.4 Performance Enhancement Technologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.1.4.1 Gm-boosting Inductors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.1.4.2 Stability Enhancement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.1.4.3 Noise Improvement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.1.5 Circuit Realization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.1.5.1 Layout Scheme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.1.5.2 Inductors Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.1.5.3 Dual-band Matching Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.1.5.4 Circuit Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.1.6 Results and Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.1.6.1 Measurement Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.1.6.2 Measurement Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.1.6.3 Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.2 72-108 GHz Low-Power Tunable Amplifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.2.1 Configuration, Sizing, and Bias Tuning Range . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.2.2 Regional Matching Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.2.2.1 Impedance Variation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.2.2.2 Regional Matching Network Design . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.2.3 Circuit Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.2.4 Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.2.4.1 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.2.4.2 Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4 Low-power Down-conversion Mixers 73 4.1 97 GHz Low-power Down-conversion Mixer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 4.1.1 Mixer Design and Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 4.1.1.1 Mixer Topology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 4.1.1.2 Bias Selection and Device Sizing . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.1.1.3 Mixer Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 4.1.2 Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 4.1.2.1 Measurement Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 4.1.2.2 Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 4.2 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5 Low-power Multipliers 87 5.1 General Design Flow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 5.2 56-66 GHz Low-power Frequency Quadrupler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 5.3 172-201 GHz Low-power Frequency Tripler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 5.4 176-193 GHz Low-power ×12 Frequency Multiplier . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 6 Low-power Receivers 101 6.1 Receiver Performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 6.2 LO Chain (×12) Integrated 190 GHz Low-Power Receiver . . . . . . . . . . . . . 104 6.2.1 Receiver Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 6.2.2 Low-power Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 6.2.3 Building Blocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 6.2.3.1 LNA and LO DA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 6.2.3.2 Tunable Mixer and IF BA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 6.2.3.3 65 GHz (V-band) Quadrupler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 6.2.3.4 G-band Tripler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 6.2.4 Receiver Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 6.2.5 Measurement Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.2.6 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 7 Conclusions 133 7.1 Summaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 7.2 Outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 Bibliography 135 List of Figures 149 List of Tables 157 A Derivation of the Gm 159 A.1 Gm of standard cascode stage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 A.2 Gm of cascode stage with Lcas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 A.3 Gm of cascode stage with Lb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 B Derivation of Yin in the stability analysis 163 C Derivation of Zin and Zout 165 C.1 Zin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 C.2 Zout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 D Derivation of the cascaded oP1dB 169 E Table of element values for the designed circuits 17

Stochastic Memory Devices for Security and Computing

With the widespread use of mobile computing and internet of things, secured communication and chip authentication have become extremely important. Hardware-based security concepts generally provide the best performance in terms of a good standard of security, low power consumption, and large-area density. In these concepts, the stochastic properties of nanoscale devices, such as the physical and geometrical variations of the process, are harnessed for true random number generators (TRNGs) and physical unclonable functions (PUFs). Emerging memory devices, such as resistive-switching memory (RRAM), phase-change memory (PCM), and spin-transfer torque magnetic memory (STT-MRAM), rely on a unique combination of physical mechanisms for transport and switching, thus appear to be an ideal source of entropy for TRNGs and PUFs. An overview of stochastic phenomena in memory devices and their use for developing security and computing primitives is provided. First, a broad classification of methods to generate true random numbers via the stochastic properties of nanoscale devices is presented. Then, practical implementations of stochastic TRNGs, such as hardware security and stochastic computing, are shown. Finally, future challenges to stochastic memory development are discussed

Electrical Characterisation of III-V Nanowire MOSFETs

The ever increasing demand for faster and more energy-efficient electricalcomputation and communication presents severe challenges for the semiconductor industry and particularly for the metal-oxidesemiconductorfield-effect transistor (MOSFET), which is the workhorse of modern electronics. III-V materials exhibit higher carrier mobilities than the most commonly used MOSFET material Si so that the realisation of III-V MOSFETs can enable higher operation speeds and lower drive voltages than that which is possible in Si electronics. A lowering of the transistor drive voltage can be further facilitated by employing gate-all-around nanowire geometries or novel operation principles. However, III-V materials bring about their own challenges related to material quality and to the quality of the gate oxide on top of a III-V MOSFET channel.This thesis presents detailed electrical characterisations of two types of (vertical) III-V nanowire transistors: MOSFETs based on conventional thermionic emission; and Tunnel FETs, which utilise quantum-mechanical tunnelling instead to control the device current and reach inverse subthreshold slopes below the thermal limit of 60 mV/decade. Transistor characterisations span over fourteen orders of magnitude in frequency/time constants and temperatures from 11 K to 370 K.The first part of the thesis focusses on the characterisation of electrically active material defects (‘traps’) related to the gate stack. Low-frequency noise measurements yielded border trap densities of 10^18 to 10^20 cm^-3 eV^-1 and hysteresis measurements yielded effective trap densities – projected to theoxide/semiconductor interface – of 2x10^12 to 3x10^13 cm^-2 eV^-1. Random telegraph noise measurements revealed that individual oxide traps can locally shift the channel energy bands by a few millielectronvolts and that such defects can be located at energies from inside the semiconductor band gap all the way into the conduction band.Small-signal radio frequency (RF) measurements revealed that parts of the wide oxide trap distribution can still interact with carriers in the MOSFET channel at gigahertz frequencies. This causes frequency hystereses in the small-signal transconductance and capacitances and can decrease the RF gains by a few decibels. A comprehensive small-signal model was developed, which takes into account these dispersions, and the model was applied to guide improvements of the physical structure of vertical RF MOSFETs. This resulted in values for the cutoff frequency fT and the maximum oscillation frequency fmax of about 150 GHz in vertical III-V nanowire MOSFETs.Bias temperature instability measurements and the integration of (lateral) III-V nanowire MOSFETs in a back end of line process were carried out as complements to the main focus of this thesis. The results of this thesis provide a broad perspective of the properties of gate oxide traps and of the RF performance of III-V nanowire transistors and can act as guidelines for further improvement and finally the integration of III-V nanowire MOSFETs in circuits

STT-MRAM characterization and its test implications

Spin torque transfer (STT)-magnetoresistive random-access memory (MRAM) has come a long way in research to meet the speed and power consumption requirements for future memory applications. The state-of-the-art STT-MRAM bit-cells employ magnetic tunnel junction (MTJ) with perpendicular magnetic anisotropy (PMA). The process repeatabil- ity and yield stability for wafer fabrication are some of the critical issues encountered in STT-MRAM mass production. Some of the yield improvement techniques to combat the e ect of process variations have been previously explored. However, little research has been done on defect oriented testing of STT-MRAM arrays. In this thesis, the author investi- gates the parameter deviation and non-idealities encountered during the development of a novel MTJ stack con guration. The characterization result provides motivation for the development of the design for testability (DFT) scheme that can help test and characterize STT-MRAM bit-cells and the CMOS peripheral circuitry e ciently. The primary factors for wafer yield degradation are the device parameter variation and its non-uniformity across the wafer due to the fabrication process non-idealities. There- fore, e ective in-process testing strategies for exploring and verifying the impact of the parameter variation on the wafer yield will be needed to achieve fabrication process opti- mization. While yield depends on the CMOS process variability, quality of the deposited MTJ lm, and other process non-idealities, test platform can enable parametric optimiza- tion and veri cation using the CMOS-based DFT circuits. In this work, we develop a DFT algorithm and implement a DFT circuit for parametric testing and prequali cation of the critical circuits in the CMOS wafer. The DFT circuit successfully replicates the electrical characteristics of MTJ devices and captures their spatial variation across the wafer with an error of less than 4%. We estimate the yield of the read sensing path by implement- ing the DFT circuit, which can replicate the resistance-area product variation up to 50% from its nominal value. The yield data from the read sensing path at di erent wafer loca- tions are analyzed, and a usable wafer radius has been estimated. Our DFT scheme can provide quantitative feedback based on in-die measurement, enabling fabrication process optimization through iterative estimation and veri cation of the calibrated parameters. Another concern that prevents mass production of STT-MRAM arrays is the defect formation in MTJ devices due to aging. Identifying manufacturing defects in the magnetic tunnel junction (MTJ) device is crucial for the yield and reliability of spin-torque-transfer (STT) magnetic random-access memory (MRAM) arrays. Several of the MTJ defects result in parametric deviations of the device that deteriorate over time. We extend our work on the DFT scheme by monitoring the electrical parameter deviations occurring due to the defect formation over time. A programmable DFT scheme was implemented for a sub-arrayin 65 nm CMOS technology to evaluate the feasibility of the test scheme. The scheme utilizes the read sense path to compare the bit-cell electrical parameters against known DFT cells characteristics. Built-in-self-test (BIST) methodology is utilized to trigger the onset of the fault once the device parameter crosses a threshold value. We demonstrate the operation and evaluate the accuracy of detection with the proposed scheme. The DFT scheme can be exploited for monitoring aging defects, modeling their behavior and optimization of the fabrication process. DFT scheme could potentially nd numerous applications for parametric characteriza- tion and fault monitoring of STT-MRAM bit-cell arrays during mass production. Some of the applications include a) Fabrication process feedback to improve wafer turnaround time, b) STT-MRAM bit-cell health monitoring, c) Decoupled characterization of the CMOS pe- ripheral circuitry such as read-sensing path and sense ampli er characterization within the STT-MRAM array. Additionally, the DFT scheme has potential applications for detec- tion of fault formation that could be utilized for deploying redundancy schemes, providing a graceful degradation in MTJ-based bit-cell array due to aging of the device, and also providing feedback to improve the fabrication process and yield learning