半导体的类型

硅

结晶型的硅是暗黑蓝色的，很脆，是典型的半导体。化学性质非常稳定。在常温下，除氟化氢以外，很难与其他物质发生反应。

硅的用途：

①高纯的单晶硅是重要的半导体材料。在单晶硅中掺入微量的第IIIA族元素，形成p型硅半导体；掺入微量的第VA族元素，形成n型和p型半导体结合在一起，就可做成太阳能电池，将辐射能转变为电能。在开发能源方面是一种很有前途的材料。

②金属陶瓷、宇宙航行的重要材料。将陶瓷和金属混合烧结，制成金属陶瓷复合材料，它耐高温，富韧性，可以切割，既继承了金属和陶瓷的各自的优点，又弥补了两者的先天缺陷。 可应用于军事武器的制造第一架航天飞机“哥伦比亚号”能抵挡住高速穿行稠密大气时磨擦产生的高温，全靠它那三万一千块硅瓦拼砌成的外壳。

③光导纤维通信，最新的现代通信手段。用纯二氧化硅拉制出高透明度的玻璃纤维，激光在玻璃纤维的通路里，无数次的全反射向前传输，代替了笨重的电缆。光纤通信容量高，一根头发丝那么细的玻璃纤维，可以同时传输256路电话，它还不受电、磁干扰，不怕窃听，具有高度的保密性。光纤通信将会使 21世纪人类的生活发生革命性巨变。

④性能优异的硅有机化合物。例如有机硅塑料是极好的防水涂布材料。在地下铁道四壁喷涂有机硅，可以一劳永逸地解决渗水问题。在古文物、雕塑的外表，涂一层薄薄的有机硅塑料，可以防止青苔滋生，抵挡风吹雨淋和风化。天安门广场上的人民英雄纪念碑，便是经过有机硅塑料处理表面的，因此永远洁白、清新。

发现

1822年，瑞典化学家白则里用金属钾还原四氟化硅，得到了单质硅。

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名称由来

源自英文silica，意为“硅石”。

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分布

硅主要以化合物的形式,作为仅次于氧的最丰富的元素存在于地壳中，约占地表岩石的四分之一，广泛存在于硅酸盐和硅石中。

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制备

工业上，通常是在电炉中由碳还原二氧化硅而制得。

化学反应方程式：

SiO2 + 2C → Si + 2CO

这样制得的硅纯度为97~98%，叫做金属硅。再将它融化后重结晶，用酸除去杂质，得到纯度为99.7~99.8%的金属硅。如要将它做成半导体用硅，还要将其转化成易于提纯的液体或气体形式，再经蒸馏、分解过程得到多晶硅。如需得到高纯度的硅，则需要进行进一步的提纯处理。

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同位素

已发现的硅的同位素共有12种，包括硅25至硅36，其中只有硅28，硅29，硅30是稳定的，其他同位素都带有放射性。

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用途

硅是一种半导体材料，可用于制作半导体器件和集成电路。还可以合金的形式使用(如硅铁合金)，用于汽车和机械配件。也与陶瓷材料一起用于金属陶瓷中。还可用于制造玻璃、混凝土、砖、耐火材料、硅氧烷、硅烷。

硅的特性 铝 - 硅 - 磷

碳

硅

锗

?

元素周期表

总体特性

名称, 符号, 序号 硅、Si、14

系列 类金属

族, 周期, 元素分区 14族(IVA), 3, p

密度、硬度 2330 kg/m3、6.5

颜色和外表 深灰色、带蓝色调

地壳含量 25.7%

原子属性

原子量 28.0855 原子量单位

原子半径（计算值） 110（111）pm

共价半径 111 pm

范德华半径 210 pm

价电子排布 [氖]3s23p2

电子在每能级的排布 2，8，4

氧化价（氧化物） 4（两性的）

晶体结构 面心立方

物理属性

物质状态 固态

熔点 1687 K（1414 °C）

沸点 3173 K（2900 °C）

摩尔体积 12.06×10-6m3/mol

汽化热 384.22 kJ/mol

熔化热 50.55 kJ/mol

蒸气压 4.77 帕（1683K）

声速 无数据

其他性质

电负性 1.90（鲍林标度）

比热 700 J/(kg·K)

电导率 2.52×10-4 /(米欧姆)

热导率 148 W/(m·K)

第一电离能 786.5 kJ/mol

第二电离能 1577.1 kJ/mol

第三电离能 3231.6 kJ/mol

第四电离能 4355.5 kJ/mol

第五电离能 16091 kJ/mol

第六电离能 19805 kJ/mol

第七电离能 23780 kJ/mol

第八电离能 29287 kJ/mol

第九电离能 33878 kJ/mol

第十电离能 38726 kJ/mol

最稳定的同位素

同位素 丰度 半衰期 衰变模式 衰变能量

MeV 衰变产物

28Si 92.23 % 稳定

29Si 4.67 % 稳定

30Si 3.1 % 稳定

32Si 人造 276年 β衰变 0.224 32P

核磁公振特性

29Si

核自旋 1/2

元素名称：硅

元素原子量：28.09

元素类型：非金属

发现人：贝采利乌斯 发现年代：1823年

发现过程：

1823年，瑞典的贝采利乌斯，用氟化硅或氟硅酸钾与钾共热，得到粉状硅。

元素描述：

由无定型和晶体两种同素异形体。具有明显的金属光泽，呈灰色，密度2.32-2.34克/厘米3，熔点1410℃，沸点2355℃，具有金刚石的晶体结构，电离能8.151电子伏特。加热下能同单质的卤素、氮、碳等非金属作用，也能同某些金属如Mg、Ca、Fe、Pt等作用。生成硅化物。不溶于一般无机酸中，可溶于碱溶液中，并有氢气放出，形成相应的碱金属硅酸盐溶液，于赤热温度下，与水蒸气能发生作用。硅在自然界分布很广，在地壳中的原子百分含量为16.7%。是组成岩石矿物的一个基本元素，以石英砂和硅酸盐出现。

元素来源：

用镁还原二氧化硅可得无定形硅。用碳在电炉中还原二氧化硅可得晶体硅。电子工业中用的高纯硅则是用氢气还原三氯氢硅或四氯化硅而制得。

元素用途：

用于制造高硅铸铁、硅钢等合金，有机硅化合物和四氯化硅等，是一种重要的半导体材料，掺有微量杂质得硅单晶可用来制造大功率的晶体管，整流器和太阳能电池等。

元素辅助资料：

硅在地壳中的含量是除氧外最多的元素。如果说碳是组成一切有机生命的基础，那么硅对于地壳来说，占有同样的位置，因为地壳的主要部分都是由含硅的岩石层构成的。这些岩石几乎全部是由硅石和各种硅酸盐组成。

长石、云母、黏土、橄榄石、角闪石等等都是硅酸盐类；水晶、玛瑙、碧石、蛋白石、石英、砂子以及燧石等等都是硅石。但是，硅与氧、碳不同，在自然界中没有单质状态存在。这就注定它的发现比碳和氧晚。

拉瓦锡曾把硅土当成不可分割的物质——元素。

1823年，贝齐里乌斯将氟硅酸钾（K2SiF6）与过量金属钾共热制得无定形硅。尽管之前也有不少科学家也制得过无定形硅，但直到贝齐里乌斯将制得的硅在氧气中燃烧，生成二氧化硅——硅土，硅才被确定为一种元素。硅被命名为silicium，元素符号是Si。

【gui】

硅

silicon；

硅

guī

〈名〉

一种四价的非金属元素,以化合物的形式,作为仅次于氧的最丰富的元素存在于地壳中,通常是在电炉中由碳还原二氧化硅而制得的,主要以合金的形式使用(如硅铁合金),也与陶瓷材料一起用于金属陶瓷中,或用作半导体材料(如在晶体管中)和光生电池的元件 [silicon]――元素符号Si

一种非金属元素，是一种半导体材料，可用于制作半导体器件和集成电路。旧称“矽”。

元素符号Si，旧称矽，原子序数14，相对原子质量28.09，有无定形和晶体两种同素异形体。

晶体硅为钢灰色，无定形硅为黑色，密度2.4g／cm3，熔点1420℃，沸点2355℃，晶体硅属于原子晶体，硬而有光泽，有半导体性质。硅的化学性质比较活泼，在高温下能与氧气等多种元素化合，不溶于水、硝酸和盐酸，溶于氢氟酸和碱液，用于造制合金如硅铁、硅钢等，单晶硅是一种重要的半导体材料，用于制造大功率晶体管、整流器、太阳能电池等。硅在自然界分布极广，地壳中约含27.6％，主要以二氧化硅和硅酸盐的形式存在。

硅，原子序数14，原子量28.0855，元素名来源于拉丁文，原意是“燧石”。1823年瑞典化学家贝采利乌斯首先分离和描述硅元素。硅约占地壳总重量的27.72%，仅次于氧。自然界中的硅都以含氧化合物的形式存在。常见的有石英、水晶、沙子等。

硅有晶态和无定形两种形式。晶态硅具有金刚石晶格，硬而脆，熔点1410°C，沸点2355°C，密度2.32～2.34克/厘米³,硬度为7。无定形硅是一种灰黑色粉末，实际是微晶体。晶态硅的电导率不及金属，且随温度升高而增加，具有明显的半导体性质。

硅在常温下不活泼，与空气、水和酸等没有明显作用；在加热下，能与卤素反应生成四卤化硅；650°C，时硅开始与氧完全反应；硅单质在高温下还能与碳、氮、硫等非金属单质反应；硅可间接生成一系列硅的氢化物；硅还能与钙、镁、铁等化合，生成金属硅化物。

超纯的单晶硅可作半导体材料。粗的单晶硅及其金属互化物组成的合金，常被用来增强铝、镁、铜等金属的强度。

参考资料：http://baike.baidu.com/view/4748.htm

过去几十年，全球半导体行业增长主要受台式机、笔记本电脑和无线通信产品等尖端电子设备的需求，以及基于云计算兴起的推动。这些增长将继续为高性能计算市场领域开发新应用程序。

首先，5G将让数据量呈指数级增长。我们需要越来越多的服务器来处理和存储这些数据。2020年Yole报告，这些服务器核心的高端CPU和GPU的复合年增长率有望达到29%。它们将支持大量的数据中心应用，比如超级计算和高性能计算服务。在云 游戏 和人工智能等新兴应用的推动下，GPU预计将实现更快增长。例如，2020年3月，互联网流量增长了近50%，法兰克福的商业互联网数据交换创下了数据吞吐量超过每秒9.1兆兆位的新世界纪录。

第二个主要驱动因素是移动SoC——智能手机芯片。这个细分市场增长虽然没有那么快, 但这些SoC在尺寸受限的芯片领域对更多功能的需求，将推动进一步技术创新。

除了逻辑、内存和3D互联的传统维度扩展之外，这些新兴应用程序将需要利用跨领域的创新。这需要在器件、块和SoC级别进行新模块、新材料和架构的改变，以实现在系统级别的效益。我们将这些创新归纳为半导体技术的五大发展趋势。

趋势一:摩尔定律还有用，将为半导体技术续命8到10年…

在接下来的8到10年里，CMOS晶体管的密度缩放将大致遵循摩尔定律。这将主要通过EUV模式和引入新器件架构来实现逻辑标准单元缩放。

在7nm技术节点上引入了极紫外(EUV)光刻，可在单个曝光步骤中对一些最关键的芯片结构进行了设计。在5nm技术节点之外(即关键线后端(BEOL)金属节距低于28-30nm时)，多模式EUV光刻将不可避免地增加了晶圆成本。最终，我们希望高数值孔径(High-NA) EUV光刻技术能够用于行业1nm节点的最关键层上。这种技术将推动这些层中的一些多图案化回到单图案化，从而提供成本、产量和周期时间的优势。

Imec对随机缺陷的研究对EUV光刻技术的发展具有重要意义。随机打印故障是指随机的、非重复的、孤立的缺陷，如微桥、局部断线、触点丢失或合并。改善随机缺陷可使用低剂量照射，从而提高吞吐量和成本。

为了加速高NA EUV的引入，我们正在安装Attolab，它可以在高NA EUV工具面世之前测试一些关键的高NA EUV材料(如掩膜吸收层和电阻)。目前Attolab已经成功地完成了第一阶段安装，预计在未来几个月将出现高NA EUV曝光。

除了EUV光刻技术的进步之外，如果没有前沿线端(FEOL)设备架构的创新，摩尔定律就无法延续。如今，FinFET是主流晶体管架构，最先进的节点在6T标准单元中有2个鳍。然而，将鳍片长度缩小到5T标准单元会导致鳍片数量减少，标准单元中每个设备只有一个鳍片，导致设备的单位面积性能急剧下降。这里，垂直堆叠纳米薄片晶体管被认为是下一代设备，可以更有效地利用设备占用空间。另一个关键的除垢助推器是埋地动力轨(BPR)。埋在芯片的FEOL而不是BEOL，这些BPR将释放互连资源路由。

将纳米片缩放到2nm一代将受到n-to-p空间约束的限制。Imec设想将Forksheet作为下一代设备。通过用电介质墙定义n- p空间，轨道高度可以进一步缩放。与传统的HVH设计相反，另一个有助于提高路由效率的标准单元架构发展是针对金属线路的垂直-水平-垂直(VHV)设计。最终通过互补场效应晶体管(CFET)将标准cell缩小到4T，之后充分利用cell层面上的第三维度，互补场效应晶体管通过将n-场效应晶体管与p-场效应晶体管折叠。

趋势2: 在固定功率下，逻辑性能的提高会慢下来

有了上述的创新，我们期望晶体管密度能遵循摩尔所规划的路径。但是在固定电源下，节点到节点的性能改进——被称Dennard缩放比例定律，Dennard缩放比例定律（Dennard scaling）表明，随着晶体管变得越来越小，它们的功率密度保持不变，因此功率的使用与面积成比例；电压和电流的规模与长度成比例。

世界各地的研究人员都在寻找方法来弥补这种减速，并进一步提高芯片性能。上述埋地电力轨道预计将提供一个性能提高在系统水平由于改进的电力分配。此外，imec还着眼于在纳米片和叉片装置中加入应力，以及提高中线的接触电阻(MOL)。

二维材料如二硫化钨(WS2)在通道中有望提高性能，因为它们比Si或SiGe具有更强的栅长伸缩能力。其中基于2d的设备架构包括多个堆叠的薄片非常有前景，每个薄片被一个栅极堆叠包围并从侧面接触。模拟表明，这些器件在1nm节点或更大节点上比纳米片的性能更好。为了进一步改善这些器件的驱动电流，我们着重改善通道生长质量，在这些新材料中加入掺杂剂和提高接触电阻。我们试图通过将物理特性(如生长质量)与电气特性相关联来加快这些设备的学习周期。

除了FEOL, 走线拥挤和BEOL RC延迟，这些已经成为性能改善的重要瓶颈。为了提高通径电阻，我们正在研究使用Ru或Mo的混合金属化。我们预计半镶嵌(semi-damascene)金属化模块可同时改善紧密距金属层的电阻和电容。半镶嵌(semi-damascene) 可通过直接模式和使用气隙作为介电在线路之间(控制电容增加)

允许我们增加宽高比的金属线(以降低电阻)。同时，我们筛选了各种替代导体，如二元合金，它作为‘good old’ Cu的替代品，以进一步降低线路电阻。

趋势3:3D技术使更多的异构集成成为可能

在工业领域，通过利用2.5D或3D连接的异构集成来构建系统。这些有助于解决内存问题，可在受形状因素限制的系统中添加功能，或提高大型芯片系统的产量。随着逻辑PPAC(性能-区域-成本)的放缓，SoC 的智能功能分区可以提供另一个缩放旋钮。一个典型的例子是高带宽内存栈(HBM)，它由堆叠的DRAM芯片组成，这些芯片通过短的interposer链路直接连接到处理器芯片，例如GPU或CPU。最典型的案例是Intel Lakefield CPU上的模对模堆叠， AMD 7nm Epyc CPU。在未来，我们希望看到更多这样的异构SOC，它是提高芯片性能的最佳桥梁。

在imec，我们通过利用我们在不同领域(如逻辑、内存、3D…)所进行的创新，在SoC级别带来了一些好处。为了将技术与系统级别性能联系起来，我们建立了一个名为S-EAT的框架(用于实现高级技术的系统基准测试)。这个框架可评估特定技术对系统级性能的影响。例如:我们能从缓存层次结构较低级别的片上内存的3D分区中获益吗?如果SRAM被磁存储器(MRAM)取代，在系统级会发生什么?

为了能够在缓存层次结构的这些更深层次上进行分区，我们需要一种高密度的晶片到晶片的堆叠技术。我们已经开发了700nm间距的晶圆-晶圆混合键合，相信在不久的将来，键合技术的进步将使500nm间距的键合成为可能。

通过3D集成技术实现异质集成。我们已经开发了一种基于sn的微突起互连方法，互连间距降低到7µm。这种高密度连接充分利用了透硅通孔技术的潜力，使>16x更高的三维互联密度在模具之间或模具与硅插接器之间成为可能。这样就大大降低了对HBM I/O接口的SoC区域需求(从6 mm2降至1 mm2)，并可能将HBM内存栈的互连长度缩短至多1 mm。使用混合铜键合也可以将模具直接与硅结合。我们正在开发3µm间距的模具到晶圆的混合键合，它具有高公差和放置精度。

由于SoC变得越来越异质化，一个芯片上的不同功能(逻辑、内存、I/O接口、模拟…)不需要来自单一的CMOS技术。对不同的子系统采用不同的工艺技术来优化设计成本和产量可能更有利。这种演变也可以满足更多芯片的多样化和定制化需求。

趋势4:NAND和DRAM被推到极限非易失性存储器正在兴起

内存芯片市场预测显示，2020年内存将与2019年持平——这一变化可能部分与COVID-19减缓有关。2021年后，这个市场有望再次开始增长。新兴非易失性存储器市场预计将以>50%的复合年增长率增长，主要受嵌入式磁随机存取存储器(MRAM)和独立相变存储器(PCM)的需求推动。

NAND存储将继续递增，在未来几年内可能不会出现颠覆性架构变化。当今最先进的NAND产品具有128层存储能力。由于晶片之间的结合，可能会产生更多的层，从而使3D扩展继续下去。Imec通过开发像钌这样的低电阻字线金属，研究备用存储介质堆，提高通道电流，并确定控制压力的方法来实现这一路线图。我们还专注于用更先进的FinFET器件取代NAND外围的平面逻辑晶体管。我们正在 探索 3D FeFET与新型纤锌矿材料，作为3D NAND替代高端存储应用。作为传统3D NAND的替代品，我们正在评估新型存储器的可行性。

对于DRAM，单元缩放速度减慢，EUV光刻可能需要改进图案。三星最近宣布EUV DRAM产品将用于10nm (1a)级。除了 探索 EUV光刻用于关键DRAM结构的模式，imec还为真正的3D DRAM解决方案提供了构建模块。

在嵌入式内存领域，我通过大量的努力来理解并最终拆除所谓的内存墙，CPU从DRAM或基于SRAM的缓存中访问数据的速度有多快?如何确保多个CPU核心访问共享缓存时的缓存一致性?限制速度的瓶颈是什么? 我们正在研究各种各样的磁随机存取存储器(MRAM)，包括自旋转移转矩(STT)-MRAM，自旋轨道转矩(SOT)-MRAM和电压控制磁各向异性(VCMA)-MRAM)，以潜在地取代一些传统的基于SRAM的L1、L2和L3缓存(图4)。每一种MRAM存储器都有其自身的优点和挑战，并可能通过提高速度、功耗和/或内存密度来帮助我们克服内存瓶颈。为了进一步提高密度，我们还在积极研究可与磁隧道结相结合的选择器，这些是MRAM的核心。

趋势5:边缘人工智能芯片行业崛起

边缘 AI预计在未来五年内将实现100%的增长。与基于云的人工智能不同，推理功能是嵌入在位于网络边缘的物联网端点(如手机和智能扬声器)上的。物联网设备与一个相对靠近边缘服务器进行无线通信。该服务器决定将哪些数据发送到云服务器(通常是时间敏感性较低的任务所需的数据，如重新培训)，以及在边缘服务器上处理哪些数据。

与基于云的AI(数据需要从端点到云服务器来回移动)相比，边缘 AI更容易解决隐私问题。它还提供了响应速度和减少云服务器工作负载的优点。想象一下，一辆需要基于人工智能做出决定的自动 汽车 。由于需要非常迅速地做出决策，系统不能等待数据传输到服务器并返回。考虑到通常由电池供电的物联网设备施加的功率限制，这些物联网设备中的推理引擎也需要非常节能。

今天，商业上可用的边缘 AI芯片，加上快速GPU或ASIC，可达到1-100 Tops/W运算效率。对于物联网的实现，将需要更高的效率。Imec的目标是证明推理效率在10.000个Tops /W。

通过研究模拟内存计算架构，我们正在开发一种不同的方法。这种方法打破了传统的冯·诺伊曼计算模式，基于从内存发送数据到CPU(或GPU)进行计算。使用模拟内存计算，节省了来回移动数据的大量能量。2019年，我们演示了基于SRAM的模拟内存计算单元(内置22nm FD-SOI技术)，实现了1000Tops/W的效率。为了进一步提高到10.000Tops/W，我们正在研究非易失性存储器，如SOT-MRAM, FeFET和基于IGZO（铟镓锌氧化物）的存储器。

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