FD-SOI应用扩展

完全耗尽绝缘体上硅(FD-SOI)正在从物联网到汽车再到机器学习等许多新市场中获得一席之地，并与最初作为基于finfet设计的低成本替代品的地位急剧分化。

多年来,FD-SOI是否被视为针对与大宗商品相同市场的非此即彼的解决方案互补金属氧化物半导体．不同之处在于:

• FD-SOI晶体管是平面的，因此设计和制造比3D更简单，成本更低finFETs．制造只需要极少的双模式在22nm及以上，而10/7nm finfet要求多个模式在多层，以及复杂的电源管理方案，以处理动态功率密度和泄漏电流，这是一个日益严重的问题在10/7nm及以上。
• FD-SOI支持体偏置，可用于显著降低能耗。
• 该技术有一个内置的绝缘层，以控制泄漏电流和尽量减少电容和各种类型的噪声。

FD-SOI也不需要通道掺杂，这就是术语“完全耗尽”的来源。据介绍，它至少可扩展到10nmLeti．此外，GlobalFoundries和三星都可以采购，GlobalFoundries在中国成都的新工厂正在开发更多产能，上海华立微电子有限公司(Shanghai Huali Microelectronics Corp.)可能正在开发更多产能。

所有这些因素都促进了FD-SOI的增长。但这种势头似乎是在几乎独立于移动和服务器世界的激进高级节点路线图之外建立起来的EUV例如，更高的finfet，栅极全能fet和越来越小的特征仍然是中心焦点。

图1:大块CMOS vs. FD-SOI。来源:意法半导体

在过去，即使是新的应用程序也可能采用通常的扩展路线。但最近有两件事发生了变化。首先，很少有公司和应用能够负担得起最先进的节点设备扩展，特别是在10/7nm之后。智能手机市场正在趋于平稳，基于单一设计的芯片出货量正在萎缩，因为小米和Oppo等一些规模较小的厂商开始蚕食三星和苹果的市场份额。其次，在新兴市场中，电力是设计中的关键因素，昂贵的设计不再等同于数十亿台。这就是为什么苹果已经开始使用台积电的集成风扇输出(InFO)方法来增加其设计的灵活性。

这些市场变化有助于使FD-SOI成为一个更可行的选择，而且目前有足够多的新市场，没有一种技术是明显的赢家。这导致了FD-SOI的显著增长，特别是在过去的一年，在市场，如的推理阶段机器学习基站,物联网而且IIoT比特币挖矿、5G、雷达以及各种汽车应用。

“这对FD-SOI来说是一个很好的策略，”David Fried说Coventor他是Lam Research公司的成员。“它在成本、性能和制造准备方面的地位有所不同。因此，与巨大的14nm finFET逻辑代工供应商竞争相同的市场/产品将是一个复杂的比较，可能是一个失败的提议。FD-SOI从根本上实现了一些不同的电路拓扑，例如后向偏向和动态控制，这使得它对一些邻近的市场非常有吸引力。”

物联网/工业物联网和汽车是FD-SOI新的市场机会列表的顶部。

“对于NB-IoT(窄带物联网)，22FDX使部署变得负担得起，因为你可以将4到5个芯片集成到一个芯片中，并且仍然以0.4伏特运行逻辑，并以0.5皮安/单元的内存运行，”22FDX项目总监Jamie Schaeffer说GlobalFoundries．“在汽车领域，由于能够集成超低功耗、射频和5伏模拟接口设备，车身电子设备具有巨大潜力。您还可以添加嵌入式MRAM该公司在汽车领域提供低成本的安全保障。另一个我们看到它的地方是在77 GHz雷达，在那里你集成了前端模块和收发器。我们在设备堆叠中看到了它，因为它不像其他材料那样有相同的衬底损失。”

利弊
FD-SOI有几个众所周知的优点。一是它是平面技术，这使得设计、制造和测试更简单。第一层由超薄埋入的氧化物组成，该氧化物被添加到硅衬底上。因为它很薄，所以没有理由对通道进行涂料处理。

其次，绝缘体层降低了漏极和源之间的电容，从而允许芯片制造商部署体偏置，这是一种通过调整阈值电压来优化电路功率和性能的方法。实际上，电路可以根据需要，利用源电压和体电压之间的差来更快或更慢地通电。

到目前为止，大部分的身体偏向都是单向的。这将在未来的节点上改变，即使在今天也有变通办法。

“在28nm和22nm工艺上，反向偏置不是双向的，”该公司技术营销总监Giorgio Cesana表示意法半导体以及SOI行业联盟的执行联合董事。“你可以前进或后退，尽管这不是问题，因为你可以集中在一个不为零的点上。所以，有效地，你可以得到双向偏差。但对于下一代节点，GlobalFoundries计划增加双向偏压。”

这为这项节能技术带来了更广泛的应用。缺点是反向偏置会给系统增加压力，从而加速电路老化。支持者对此表示异议，称适应性身体偏向可以弥补这种压力。

图2:抗衰老效应的自适应身体偏向。来源:Soitec/Philippe Flatresse

Soitec公司数字业务副总裁Christophe Maleville表示:“通过自适应电压缩放技术，你实际上可以通过背部和身体的偏置来调节电压，以补偿老化。”“所以不仅没有可靠性问题，而且还可以纠正老化问题。你实际上是在提高老化的设计裕度。”

然而，这需要相当程度的专业知识。就像所有与权力有关的事情一样，没有什么是容易的。

covenor的Fried说:“SOI显然有其复杂性。“但是已经有几种SOI技术投入了300mm的量产(尽管PD-SOI的器件层要厚得多)。晶圆制造行业在过去几年里吸取了很多关于缺陷和一致性的教训。在整个过程中有很多不同，所以比较可能会变得复杂。但是在FD-SOI中，STI模块可以简单得多。隔离是容易的，所以没有深沟槽蚀刻。另一方面，极薄器件薄膜的厚度对晶体管的阈值电压有直接影响。这是针对这项技术的一种新的变种。PD-SOI甚至没有这种直接敏感性。最后，对于一些先进的电路拓扑结构，埋藏的电介质层对设备的耦合有一些影响，任何对后偏置的主动控制对于这项技术来说都有点新。”

目前，FD-SOI最大的节点是28nm和22nm。Cesana表示，GlobalFoundries正在开发12nm芯片，三星正在开发18nm芯片。如果有业务原因，路线图可以进一步扩展。“但受FD-SOI影响的产品并不是那些需要每年提供一个新节点的产品。如果你看看射频和毫米波技术，它们不会移动，因为它们会缩小特征。他们是为了节省额外的电力，这就是为什么我们认为企业将在很长一段时间内坚持采用28纳米和22纳米工艺。”

新市场
这非常适合汽车和工业物联网应用，在这些应用中，大多数芯片都需要强大，但不一定要采用领先的工艺。

Soitec的Maleville说:“FD-SOI的辐射效应比其他类型的芯片低100到1000倍。”“这对汽车公司来说是个大问题。低权力也是如此。汽车公司希望在不同的领域使用芯片，而不必增加冷却装置。如果可以降低工作温度，也可以提高设备的可靠性。”

这推动了一些知名公司进入FD-SOI世界，包括NXP和英特尔。NXP基于FD-SOI为不同市场提供多个平台。英特尔与此同时，英特尔公司拒绝了FD-SOI，转而支持处理器的批量CMOS。但它实际上是在去年通过收购Mobileye进入市场的，后者的自动驾驶技术使用FD-SOI，至少在当前一代的EyeQ4自动驾驶芯片上是这样。现代汽车计划在2020年推出支持4级和5级自动驾驶的EyeQ5，将该技术转移到7纳米finfet，但根据这一变化，功耗将从3瓦增加到10瓦。

这项技术也在以能源密集型著称的比特币挖矿领域取得了进展。

Maleville说:“你希望从比特币中获得尽可能多的计算能力，但你也希望完成工作所需的最少的计算能力。”“所以你真的想在0.35或0.4伏的电压下计算，并使用尽可能多的内核。FD-SOI支持0.35伏的处理电压和0.35伏的内存电压。”

物质的变化
当然，这一切都不会一蹴而就。自1963年仙童半导体(Fairchild Semiconductor)首次申请CMOS专利以来，CMOS一直在持续使用，并围绕它建立了完整的供应链和制造流程。

GlobalFoundries的Schaeffer说:“最大的障碍之一是缺乏一个生态系统。”“部分原因是惯性。客户需要一段时间才能认识到FD-SOI的价值。RF毫米波和LP毫米波的孕育周期较长。顾客们才刚刚开始释放身体偏见的全部潜力。公司需要进行投资。其中一部分是由机器学习驱动的。在培训阶段(通常在数据中心完成)，您希望获得尽可能高的性能，这通常是2.5 d与多个hbm．但是对于推理，你想在边缘设备中做一些，在那里你平衡计算，功率和成本。这可能涉及RISC-V、dsp、嵌入式存储器和FD-SOI，因为你需要超低电压和低结电容。”

其中大部分都发生在半导体供应链很少看到的水平上。但随着新市场的开放，芯片制造商发现自己比过去更接近应用。

UltraSoC首席执行官Rupert Baines表示:“对于软IP来说，是批量CMOS还是FD-SOI通常并不重要。“FD-SOI的影响是在电源控制的架构层面，任何做RISC-V的人都有架构许可。但它确实出现在汽车领域，我们的知识产权正在被用于弹性。”

结论
那么，这一切对半导体行业意味着什么呢?在这一点上，现在下结论还为时过早。多年来，对材料和工艺的预测一直在挑战预测。但FD-SOI在市场上得到了很好的验证，RF-SOI也是如此。虽然它可能不会用于最先进的节点，但在过去几年里，即使是大块CMOS也一直是讨论的主题，以及其他可以取代它的材料。据最新统计，基于多种不同的材料，3nm及以上的晶体管有超过20种可能。FD-SOI也有选项。

图3:FD-SOI的进化路径。来源:Soitec

如果以史为鉴，变化将在任何可能的情况下都是渐进的，而且总是比大多数人预期的要慢。但在新的市场中，一切皆有可能，FD-SOI更接近于进化而不是革命。随着生态系统的不断发展，这可能会成为广泛应用的有趣选择。

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