英特尔展示互连微缩技术突破性进展

12月8日消息，在近日的IEDM 2024（2024年IEEE国际电子器件会议）上，英特尔代工展示了多项技术突破，助力推动半导体行业在下一个十年及更长远的发展。

具体而言，在新材料方面，减成法钌互连技术（subtractive Ruthenium）最高可将线间电容降低25%，有助于改善芯片内互连。英特尔代工还率先汇报了一种用于先进封装的异构集成解决方案，能够将吞吐量提升高达100倍，实现超快速的芯片间封装（chip-to-chip assembly）。

此外，为了进一步推动全环绕栅极（GAA）的微缩，英特尔代工展示了硅基RibbionFET CMOS （互补金属氧化物半导体）技术，以及用于微缩的2D场效应晶体管（2D FETs）的栅氧化层（gate oxide）模块，以提高设备性能。

随着行业朝着到2030年在单个芯片上实现一万亿个晶体管的目标前进，晶体管和互连微缩技术的突破以及未来的先进封装能力正变得非常关键，以满足人们对能效更高、性能更强且成本效益更高的计算应用（如AI）的需求。

我们还需要探索新型的材料，来增强英特尔代工的PowerVia背面供电技术在缓解互连瓶颈，实现晶体管的进一步微缩中的作用。这对于持续推进摩尔定律、推动面向AI时代的半导体创新至关重要。

英特尔代工已经探索出数条路径，以解决采用铜材料的晶体管在开发未来制程节点时可预见的互连微缩限制，改进现有封装技术，并继续为GAA及其它相关技术定义和规划晶体管路线图：

·减成法钌互连技术：为了提升芯片性能，改善互连，英特尔代工展示了减成法钌互连技术。通过采用钌这一新型、关键、替代性的金属化材料，利用薄膜电阻率（thin film resistivity）和空气间隙（airgap），实现了在互连微缩方面的重大进步。英特尔代工率先在研发测试设备上展示了一种可行、可量产、具有成本效益的减成法钌互连技术，该工艺引入空气间隙，无需通孔周围昂贵的光刻空气间隙区域（lithographic airgap exclusion zone），也可以避免使用选择性蚀刻的自对准通孔（self-aligned via）。在间距小于或等于 25 纳米时，采用减成法钌互连技术实现的空气间隙使线间电容最高降低 25%，这表明减成法钌互连技术作为一种金属化方案，在紧密间距层中替代铜镶嵌工艺的优势。这一解决方案有望在英特尔代工的未来制程节点中得以应用。

·选择性层转移（Selective Layer Transfer, SLT）：为了在芯片封装中将吞吐量提升高达100倍，进而实现超快速的芯片间封装，英特尔代工首次展示了选择性层转移技术，这是一种异构集成解决方案，能够以更高的灵活性集成超薄芯粒，与传统的芯片到晶圆键合（chip-to-wafer bonding）技术相比，选择性层转移让芯片的尺寸能够变得更小，纵横比变得更高。这项技术还带来了更高的功能密度，并可结合混合键合（hybrid bonding）或融合键合（fusion bonding）工艺，提供更灵活且成本效益更高的解决方案，封装来自不同晶圆的芯粒。该解决方案为AI应用提供了一种更高效、更灵活的架构。

·硅基RibbonFET CMOS晶体管：为了将RibbonFET GAA晶体管的微缩推向更高水平，英特尔代工展示了栅极长度为6纳米的硅基RibbonFET CMOS晶体管，在大幅缩短栅极长度和减少沟道厚度的同时，在对短沟道效应的抑制和性能上达到了业界领先水平。这一进展为摩尔定律的关键基石之一——栅极长度的持续缩短——铺平了道路。

·用于微缩的2D GAA晶体管的栅氧化层：为了在CFET（互补场效应晶体管）之外进一步加速GAA技术创新，英特尔代工展示了其在2D GAA NMOS（N 型金属氧化物半导体）和PMOS（P 型金属氧化物半导体）晶体管制造方面的研究，侧重于栅氧化层模块的研发，将晶体管的栅极长度微缩到了30纳米。该研究还报告了行业在2D TMD（过渡金属二硫化物）半导体领域的研究进展，此类材料未来有望在先进晶体管工艺中成为硅的替代品。

在300毫米GaN（氮化镓）技术方面，英特尔代工也在继续推进其开拓性的研究。GaN是一种新兴的用于功率器件和射频（RF）器件的材料，相较于硅，它的性能更强，也能承受更高的电压和温度。在300毫米GaN-on-TRSOI（富陷阱绝缘体上硅）衬底（substrate）上，英特尔代工制造了业界领先的高性能微缩增强型GaN MOSHEMT（金属氧化物半导体高电子迁移率晶体管）。GaN-on-TRSOI等工艺上较为先进的衬底，可以通过减少信号损失，提高信号线性度和基于衬底背部处理的先进集成方案，为功率器件和射频器件等应用带来更强的性能。

此外，在IEDM 2024上，英特尔代工还分享了对先进封装和晶体管微缩技术未来发展的愿景，以满足包括AI在内的各类应用需求，以下三个关键的创新着力点将有助于AI在未来十年朝着能效更高的方向发展：

·先进内存集成（memory integration），以消除容量、带宽和延迟的瓶颈；

·用于优化互连带宽的混合键合；

·模块化系统（modular system）及相应的连接解决方案