新型材料驱动人工智能时代的前进

　　作者：Jonathan Bakke，应用材料公司金属沉积产品事业部产品经理，斯坦福大学化学工程博士

　　我们正处于最大规模的计算潮流的风口浪尖——那就是由大数据驱动的AI (人工智能) 时代。要想成为这个时代的弄潮儿，就需要显著提升处理器性能以及内存容量和延迟性。当经典摩尔定律微缩速度日渐减缓，行业将面临的挑战正在日益严峻。而以上的要求便成为AI时代之所需。

　　为继续推动行业与时俱进的发展，我们需要在原子级层面就开始系统性的设计新型材料组合，用新架构和新设备成就人工智能的明天。

　　在这系列博客中，第一篇我将先阐述晶体管接触孔和本地互联的材料拐点，下一篇接着探讨集成材料解决方案的需求。

　　谈到计算机时代，它曾经由经典摩尔定律所代表，即依赖于少数材料以及通过光刻实现几何尺寸缩小，从而提升芯片性能、功耗、尺寸及成本，通常称为PPAC。

　　而到了移动时代，我们看到原来用在经典摩尔定律中的系列材料达到物理极限，随着器件架构的变化采用一些新型材料，例如从平面晶体管转变到FinFETs来促进PPAC缩放。

　　时至如今，对于人工智能时代而言，PPAC优化需要更多新型的其它材料。此外，尺寸缩小后，界面层在材料特征中的占比也越来越大，而在原子级层面设计材料成为需求的核心，同时也是重要挑战。

　　新型材料被需求的关键之处在于接触孔和本地互联，即最小层面的金属互联。它将晶体管与外界相连，目前我们使用的材料分别是钨和铜(图1)。

　　图1：为持续提升器件性能，在最小、最关键的导电层需要的材料变化

　　(来源：TECHINSIGHTS)

　　新型材料

　　应用材料公司在创新材料工程方面的突破性进展就是研发出一系列使用钴作为导体制造晶体管接触孔和互联的产品。这是过去20多年来第一次对晶体管供电的金属线做出改变。上一次变革还是在1997年开始使用铜。

　　当我们持续看到新架构以及光刻技术进步的同时，芯片制造最巨大的变化将发生在材料领域。对比90年代使用的材料数量(很少)，我们预计未来对新材料的需求数量将增长10倍，并可大幅提升人工智能时代的芯片性能。

　　为何选择钴?

　　由于电阻和间隙填充，在10nm节点使用钨作为晶体管接触孔金属，其性能遭遇瓶颈。同样，用铜在M0和M1层面制造的本地互联也饱受间隙填充、电阻和可靠性的困扰——性能受限，芯片制造成本因此受影响。在7nm制程及以下技术节点用钴代替钨接触孔和本地互联铜则打破了上述性能瓶颈(图2)。