非晶态半导体的缺陷比较

非晶态半导体的缺陷比较,第1张

晶态半导体与晶态相比较,其中存在大量的缺陷。这些缺陷在禁带之中引入一系列局域能级,它们对非晶态半导体的电学和光学性质有着重要的影响。四面体键非晶态半导体和硫系玻璃,这两类非晶态半导体的缺陷有着显著的差别。

非晶硅中的缺陷主要是空位、微空洞。硅原子外层有四个价电子,正常情况应与近邻的四个硅原子形成四个共价键。存在有空位和微空洞使得有些硅原子周围四个近邻原子不足,而产生一些悬挂键,在中性悬挂键上有一个未成键的电子。悬挂键还有两种可能的带电状态:释放未成键的电子成为正电中心,这是施主态;接受第二个电子成为负电中心,这是受主态。它们对应的能级在禁带之中,分别称为施主和受主能级。因为受主态表示悬挂键上有两个电子占据的情况,两个电子间的库仑排斥作用,使得受主能级位置高于施主能级,称为正相关能。因此在一般情况下,悬挂键保持只有一个电子占据的中性状态,在实验中观察到悬挂键上未配对电子的自旋共振。1975年斯皮尔等人利用硅烷辉光放电的方法,首先实现非晶硅的掺杂效应,就是因为用这种办法制备的非晶硅中含有大量的氢,氢与悬挂键结合大大减少了缺陷态的数目。这些缺陷同时是有效的复合中心。为了提高非平衡载流子的寿命,也必须降低缺陷态密度。因此,控制非晶硅中的缺陷,成为目前材料制备中的关键问题之一。

硫系玻璃中缺陷的形式不是简单的悬挂键,而是换价对。最初,人们发现硫系玻璃与非晶硅不同,观察不到缺陷态上电子的自旋共振,针对这表面上的反常现象,莫脱等人根据安德森的负相关能的设想,提出了MDS模型。当缺陷态上占据两个电子时,会引起点阵的畸变,若由于畸变降低的能量超过电子间库仑排斥作用能,则表现出有负的相关能,这就意味着受主能级位于施主能级之下。用 D、D、D 分别代表缺陷上不占有、占有一个、占有两个电子的状态,负相关能意味着:

2D ─→ D+D

是放热的。因而缺陷主要以D、D形式存在,不存在未配对电子,所以没有电子的自旋共振。不少人对D、D、D缺陷的结构作了分析。以非晶态硒为例,硒有六个价电子,可以形成两个共价键,通常呈链状结构,另外有两个未成键的 p电子称为孤对电子。在链的端点处相当于有一个中性悬挂键,这个悬挂键很可能发生畸变,与邻近的孤对电子成键并放出一个电子(形成D),放出的电子与另一悬挂键结合成一对孤对电子(形成D),如图5所示。因此又称这种D、D为换价对。由于库仑吸引作用,使得D、D通常是成对地紧密靠在一起,形成紧密换价对。硫系玻璃中成键方式只要有很小变化就可以形成一组紧密换价对,如图6所示,它只需很小的能量,有自增强效应,因而这种缺陷的浓度通常是很高的。利用换价对模型可以解释硫属非晶态半导体的光致发光光谱、光致电子自旋共振等一系列实验现象。

一、疫情影响,全球芯片产能下降。

疫情是最直接的原因,由于国际疫情迟迟无法彻底控制,病毒传播风险一直存在,防控力度小,防控措施滞后,导致芯片生产厂商无法全负荷生产,生产效率下降。

再者,由于芯片本身制造工艺流程复杂,高端芯片不同生产环节更是由全球不同厂商来完成,只要其中某一个环节受疫情影响无法正常运作,整个芯片制造流程便会陷入停滞,造成整体的产能下降,芯片源头供应量减少,但市场需求量依旧在递增,此消彼长,自然就造成了全球电子行业芯片短缺。

二、美国断供,加剧了芯片短缺状况。

美国将华为、中芯国际列入实体名单,禁止向其供应半导体元件与材料,意图通过彻底断供来遏制头部企业发展,进一步扩大自身对市场的掌控力,本就短缺芯片的年景加上刻意的针对,加剧了国内芯片短缺的状况。

作为科技领域新兴的人工智能行业,在芯片短缺的情况下,又会面临怎样的影响?未来又将朝什么方向发展?

总的来说,可以用“短期无虞,长期影响较大”来说明芯片荒对人工智能行业的影响。

首先,人工智能产品的核心是智能算法,算法是决定产品“智能化”的内核因素,而算法要落地到实际应用中,依旧需要芯片来承载国内人工智能行业依旧处于展露头角的阶段,许多基础的智能算法对芯片性能并没有过于极端的要求,而28nm制程的芯片足以满足多数智能产品需求,目前在28nm制程的芯片上,我国是有一定生产能力的,国内芯片厂商目前的能力可以保证这个水准的芯片供应。

对于断供的尖端7nm以及5nm制程的高端芯片,除了高端智能手机应用外,其他智能产品短时间内不会应用如此尖端的芯片。

其次,尖端芯片供应是整个行业都在短缺,供不应求是行业常态。我国人工智能企业通常会选择在核心算法上进行优化以匹配现有的硬件水平,且人工智能产品的商业化应用程度对硬件需求也不高,市场处于培养成长阶段,从成本方面来看,高端芯片也并非主流配置。

最后,芯片短缺对人工智能行业长期影响是比较大的,因为主流市场可能需求不大,但尖端的人工智能技术与算法实验依旧需要尖端芯片进行落地应用,尖端芯片如果长期断供,对核心算法的升级会造成影像,也一定程度上阻碍着尖端技术的进步。


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