The structure and formation of non-volatile memory cells of Superflash

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Split-gate embedded Flash memory technology has been around for decades and has become the standard for a wide range of devices, such as microcontrollers and smart cards. Among the, due to a number of advantages, Silicon Storage Technology Super Flash non-volatile memory technology has become the most widespread. This article presents the results of a study of the memory cells structure, examines in detail the principle of their operation and the main technological stages of the production process of forming transistor structures.

Full Text

Restricted Access

About the authors

D. A. Abdullaev

Institute of Nanotechnology of Microelectronics of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: abdullaev.d@inme-ras.ru
Russian Federation, Moscow

E. V. Bobrova

Institute of Nanotechnology of Microelectronics of the Russian Academy of Sciences

Email: abdullaev.d@inme-ras.ru
Russian Federation, Moscow

R. A. Milovanov

Institute of Nanotechnology of Microelectronics of the Russian Academy of Sciences

Email: abdullaev.d@inme-ras.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Molas G., Nowak E. Advances in emerging memory technologies: From data storage to artificial intelligence // Applied Sciences. 2021. V. 11. No. 23. P. 11254. https://doi.org/10.3390/app112311254
  2. Milovanov R.A., Kelm E.A. Structure of EEPROM and FLASH Memory Cells // Nano- and Microsystem Technique. 2015. V. 4. No. 177. P. 45—59.
  3. Abdullaev D.A., Milovanov R.A., Volkov R.L., Borgard N.I., Lantsev A.N., Vorotilov K.A., Sigov A.S. Ferroelectric memory: state-of-the-art manufacturing and research // Russian Technological Journal. 2020. V. 8. No. 5. P. 44—67. https://doi.org/10.32362/2500-316X-2020-8-5-44-67
  4. Kim S.S., Yong S.K., Kim W., Kang S., Park H.W., Yoon K.J., Dong S.S., Lee S., Hwang C.S. Review of semiconductor flash memory devices for material and process issues // Advanced Materials. 2022. P. 2200659. https://doi.org/10.1002/adma.202200659
  5. Koltsov S. SuperFlash is a successful technology for building memory chips. Part 2 // Electronic components. 2013. No. 1. P. 101—105.
  6. Do N., Van Tran H., Kotov A., Tiwari V. Split-gate floating poly SuperFlash memory technology, design, and reliability // Embedded Flash memory for embedded systems: technology, design for sub-systems, and innovations. 2018. P. 131—178. https://doi.org/10.1007/978-3-319-55306-1_5
  7. Tkachev Y., Kotov A. Generation of single-and double-charge electron traps in tunnel oxide of flash memory cells under Fowler-Nordheim stress // 2011 IEEE International Integrated Reliability Workshop Final Report. 2011. P. 101—104. https://doi.org/10.1109/IIRW.2011.6142599
  8. Tkachev Y., Liu X., Kotov A. Floating-gate corner-enhanced poly-to-poly tunneling in split-gate flash memory cells // IEEE transactions on electron devices. 2011. V. 59. No. 1. P. 5—11. https://doi.org/10.1109/TED.2011.2171346
  9. Tkachev Y. Field-induced generation of electron traps in the tunnel oxide of flash memory cells // 2015 IEEE International Integrated Reliability Workshop. 2015. P. 99—102. https://doi.org/10.1109/IIRW.2015.7437077
  10. Tkachev Y., Walls J.A. Silicon dioxide degradation in strongly non-uniform electric field // 2017 IEEE International Integrated Reliability Workshop. 2017. P. 1—4. https://doi.org/10.1109/IIRW.2017.8361238
  11. Lai S. Flash memories: Where we were and where we are going // International Electron Devices Meeting 1998. Technical Digest (Cat. No. 98CH36217). 1998. P. 971—973. https://doi.org/10.1109/IEDM.1998.746516
  12. Sowards D. Non-Volatile Memory: The principles, the technologies, and their significance to the smart card integrated circuit, 1999.
  13. Kianian S., Levi A., Lee D., Hu Y.W. A novel 3 volts-only, small sector erase, high density flash E2PROM // Proceedings of 1994 VLSI Technology Symposium. 1994. P. 71—72. https://doi.org/10.1109/VLSIT.1994.324372
  14. Smeys P. Local oxidation of silicon for isolation. Stanford University: PhD Thesis, 2000.
  15. Shauly E.N., Rosenthal S. Coverage layout design rules and insertion utilities for CMP-related processes // Journal of Low Power Electronics and Applications. 2020. V. 11. No. 1. P. 2. https://doi.org/10.3390/jlpea11010002
  16. Sung H.C., Lei T.F., Huang C.M., Kao Y.C., Lin Y.T., Wang C.S. New triple self-aligned (SA3) split-gate flash cell with T-shaped source coupling // Japanese journal of applied physics. 2005. V. 44. No. 10R. P. 7377. https://doi.org/10.1143/JJAP.44.7377
  17. Mih R., Harrington J., Houlihan K., Lee H.K., Chan K., Johnson J., Chen B., Yan J., Lam C. 0.18 µm modular triple self-aligned embedded split-gate flash memory // 2000 Symposium on VLSI Technology. Digest of Technical Papers (Cat. No. 00CH37104). 2000. P. 120—121. https://doi.org/10.1109/VLSIT.2000.852793
  18. Chu W.T., Lin H.H., Hsieh C.T., Sung H.C., Wang Y.H., Lin Y.T., Wang C.S. Shrinkable triple self-aligned field-enhanced split-gate flash memory // IEEE transactions on electron devices. 2004. V. 51. No. 10. P. 1667—1671. https://doi.org/10.1109/TED.2004.835995
  19. Sax H., Kruwinus H., Waters E.A. Polysilicon overfill etch back using wet chemical spin-process technology. An alternative to traditional dry etch and CMP technigues // 10th Annual IEEE/SEMI. Advanced Semiconductor Manufacturing Conference and Workshop. ASMC 99 Proceedings (Cat. No. 99CH36295). 1999. P. 233—238. https://doi.org/10.1109/ASMC.1999.798231
  20. Do N., Tee L., Hariharan S., Lemke S., Tadayoni M., Yang W., Yue I. A 55 nm logic-process-compatible, split-gate flash memory array fully demonstrated at automotive temperature with high access speed and reliability // 2015 IEEE International Memory Workshop. 2015. P. 1—3. https://doi.org/10.1109/IMW.2015.7150267
  21. Tkachev Y. Extraction of floating-gate capacitive parameters in split-gate flash memory cells // 2016 International Conference on Microelectronic Test Structures (ICMTS). 2016. P. 110—115. https://doi.org/10.1109/ICMTS.2016.7476186
  22. Abdullaev D.A. Change set of applied materials at reduction topological norms production of integrated microcircuits // Nano- and Microsystems Technology. 2014. No. 5. P. 32—38.
  23. Shum D., Luo L.Q., Kong Y.J., Deng F.X., Qu X., Teo Z.Q., Liu X. 40 nm embedded self-aligned split-gate flash technology for high-density automotive microcontrollers // 2017 IEEE International Memory Workshop. 2017. P. 1—4. https://doi.org/10.1109/IMW.2017.7939068
  24. Guo X., Bayat F.M., Prezioso M., Chen Y., Nguyen B., Do N., Strukov D.B. Temperature-insensitive analog vector-by-matrix multiplier based on 55 nm NOR flash memory cells // 2017 IEEE Custom Integrated Circuits Conference. 2017. P. 1—4. https://doi.org/10.1109/CICC.2017.7993628
  25. Jourba S., Bollon N., Decobert C., Festes G., Bertello B., Zhou F., Beyer S. Performance and reliability of 4 Mb eFLASH memory array featuring 28 nm split-gate cell with HKMG select transistor // 2020 IEEE International Memory Workshop. 2020. P. 1—4. https://doi.org/10.1109/IMW48823.2020.9108118
  26. Richter R., Trentzsch M., Dünkel S., Müller J., Moll P., Bayha B., Do N. A cost-efficient 28 nm split-gate eFLASH memory featuring a HKMG hybrid bit cell and HV device // 2018 IEEE International Electron Devices Meeting. 2018. P. 18.5.1—18.5.4. https://doi.org/10.1109/IEDM.2018.8614652
  27. Do N., Lemke S., Tran H., Tiwari V., Reiten M. Scaling of split-gate flash memory for embedded controllers and machine learning applications // 2020 International Symposium on VLSI Technology, Systems and Applications. 2020. P. 19—20. https://doi.org/10.1109/VLSI-TSA48913.2020.9203593
  28. Chandra Z., Mubarokah I., Sulthoni M.A. Split-Gate Flash Memory: from Planar to 3D // 2021 International Symposium on Electronics and Smart Devices. 2021. P. 1—5. https://doi.org/10.1109/ISESD53023.2021.9501739
  29. Do N., Kim J., Lemke S., Tee L., Tkachev Y., Liu X., Reiten M. Scaling split-gate flash memory technology for advanced MCU and emerging applications // 2019 IEEE 11th International Memory Workshop. 2019. P. 1—4. https://doi.org/10.1109/IMW.2019.8739270
  30. Kotov A., Levi A., Tkachev Y., Markov V. Tunneling phenomenon in SuperFlash cell // Proc. NVM Tech. Symp. 2002. P. 110—115.
  31. Guan H., Lee D., Li G.P. An analytical model for optimization of programming efficiency and uniformity of split gate source-side injection SuperFlash memory // IEEE Transactions on electron devices. 2003. V. 50. No. 3. P. 809—815. https://doi.org/10.1109/TED.2003.811416

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Diagrams of vertical sections of the SuperFlash 1st (a), 2nd (b) and 3rd (c) generations with tables of operating modes [6-10].

Download (438KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. The main stages of the formation of the 1st generation SuperFlash YAP using the LOCOS process [13].

Download (289KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. The sequence of stages of formation of the 2nd generation SuperFlash YAP using a triple self-displacement process [16, 18].

Download (422KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. The scheme of integration of the main stages of SF memory formation of the 3rd generation (in blue) in 40 nm, the GlobalFoundries process technology (in black) [23].

Download (305KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. SEM images of vertical sections of 1st generation SF memory transistors along BL (a, b) and SL (c, d).

Download (1MB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. SEM images of vertical cross sections of 1st generation SF memory transistors along the bitline made according to technological standards of 500 nm (a), 350 nm (b), 300 nm (c) and 250 nm (d).

Download (1MB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. SEM images of vertical sections of 2nd generation SF memory transistors along BL (a, b) and SL (c—e).

Download (1MB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. SEM images of vertical sections of SF memory transistors of the 3rd generation along BL (a, b) and SL (c, d).

Download (1MB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».