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000817653 245__ $$aReliability aspects in resistively switching valence change memory cells$$cvorgelegt von Stefan Wiefels, M.Sc.$$honline
000817653 246_3 $$aZuverlässigkeitsaspekte resistiv schaltender Valenzwechsel-Speicherzellen$$yGerman
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000817653 500__ $$aVeröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
000817653 502__ $$aDissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2021$$bDissertation$$cRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen$$d2021$$gFak06$$o2021-04-06
000817653 5203_ $$aDas Moore’sche Gesetz dient seit über 50 Jahren als Fahrplan für die Halbleiterindustrie. In naher Zukunft wird der vorhergesagte exponentielle Anstieg der Anzahl Bauelemente pro Mikrochip an seine physikalischen Grenzen stoßen. Als möglicher Ausweg wird redox based resistive switching random access memory (ReRAM) für zukünftige Speicheranwendungen diskutiert. Neben der Anwendung als klassisches Speichermedium, wird ReRAM mittlerweile auch als mögliche Komponente in neuro-inspirierten Architekturen gesehen. Neben anderen Ansätzen gilt valence change based memory (VCM) als eine der vielversprechendsten ReRAM Typen. Unabhängig davon ob ReRAM als klassischer Speicher oder als Komponente eines neuronalen Netzes zum Einsatz kommen soll, ist deren Zuverlässigkeit (reliability) von großer Bedeutung. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit den drei Hauptaspektender reliability von VCM ReRAM. Darunter fallen variability, retention und endurance. Untersucht werden sowohl unter Laborbedingungen hergestellte VCM ReRAM Zellen auf Basis von ZrO2, als auch industrielle Zellen auf Basis von HfO2. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt dabei auf der Untersuchung von größeren Arrays anstelle von Einzelzellen. Dementsprechend sind Auswertung und Interpretation auf die interne Statistik ausgerichtet. Die variability vonVCM ReRAM ist nach wie vor eine der größten Herausforderungen für ihre industrielle Adaption. Während die stochastische Natur des Schaltprozesses durch geeignete Programmieralgorithmen deutlich reduziert werden kann, treten zufällige Schwankungen auch zwischen den Lesevorgängen auf. Diese Read-to-Read (R2R) Variability kann als eine der größten Herausforderungen genannt werden. Sie bestimmt die intrinsische Statistik von großen Speicher-Arrays und begrenzt maßgeblich das Lesefenster zwischen dem niederohmigen (LRS) und dem hochohmigen Zustand (HRS). In VCM ReRAM Systemen wird die elektrische Leitfähigkeit maßgeblich durch Sauerstoffleerstellen bestimmt. Die zufälligen R2R Fluktuationen werden in dieser Arbeit auf zufällige Sprünge der Sauerstoffleerstellen zurückgeführt. Im HRS führen diese Sprünge zu einer log-normalen Lesestromverteilung. Mit Hilfe eines empirischen Modells sowie von KMC-Methoden wird Tunneln über ein normalverteiltes gap als wahrscheinlichste Ursache der Log-Normal-Statistik im HRS identifiziert. Hier führt die exponentielle Abhängigkeit des Lesestroms vom Tunnel-gap zu der beobachteten Log-Normal-Verteilung. Bei der Untersuchung der Langzeitstabilität (retention) ist die beschriebene R2RVariabilität ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Die Degradation eines programmierten Zustands äußert sich vor allem in einer Verbreiterung der gesamten Verteilung, d.h. einer zunehmenden Variabilität. Der Trend der Degradation wird in dieser Arbeit durch ein empirisches Tunnelmodell gefittet. Die bei erhöhter Temperatur experimentell bestimmte Degradation kann mithilfe dieses Modells extrapoliert werden, um die retention bei der angestrebten Anwendungstemperatur zu ermitteln. Zusätzlich enthält die Arbeit ein statistisches Modell auf der Grundlage der Arbeiten von Abbaspour et al., das die beobachtete Degradation erklärt. Hier führt die Diffusion von Sauerstoffleerstellen aus einem eingegrenzten Filament-Bereich in Richtung der aktiven Elektrode zu einem Anstieg des mittleren HRS Lesestroms und zur Verbreiterung der Verteilung. Zuletzt wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Anzahl der möglichen Schaltzyklen (endurance) einer Zelle erhöht. Dieser passt die SET und RESET Spannungen dynamisch an die jeweilige Zelle an, um zuverlässiges Schalten zu garantieren. Da die Häufigkeit solcher Anpassungen die Laufzeit eines solchen Experiments vorgibt, passt der Algorithmus diese Frequenz dynamisch an die getestete Zelle an. Die Messzeit wird also verkürzt, wenn eine Zelle stabil schaltet und weniger Spannungs-Anpassungen erfordert. Der Algorithmus wird außerdem verwendet, um die maximale endurance für verschiedene Materialkombinationen zu bestimmen. Durch Variation des Metalls der ohmschen Elektrode wird deutlich, dass Metalle mit niedrigerem chemischen Sauerstoffpotential eine höhere endurance ermöglichen. Dies bestätigt die theoretischen Ergebnisse von Guo et al. Insgesamt liegt der Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit auf der statistischen Analyse der Zuverlässigkeit (reliability) von VCM ReRAM. Es sollte deutlich werden, dass die Betrachtung der intrinsischen Statistik wesentlich mehr Potenzial bietet, als die Analyse einzelner Zellen.$$lger
000817653 520__ $$aFor over 50 years, Moore‘s law functioned as road map for advancements in the semiconductor industry. Soon, the predicted exponential increase in the number of devices per microchip will reach physical limitations. In order to overcome these limitations, redox-based resistive switching random access memory (ReRAM) is discussed as promising candidate for future memory applications. Recently, also a potential application of ReRAM in neuro-inspired architectures is gaining a lot of attention. Among other approaches, valence change based memory (VCM) is studied intensively. Regardless of an application as classical memory or as neuronal network component, the reliability of ReRAM devices is the key attribute for industrial adaption. This dissertation addresses the three main components of the reliability VCM ReRAM devices, being variability, retention and endurance. Here, VCM ReRAM cells based on ZrO2 fabricated under laboratory conditions are characterized as well as industrial devices based on HfO2 as switching oxide. Throughout this work, a focus on large arrays instead of single cells is emphasized. The evaluation and interpretation is focused on the internal statistics rather than on the behavior of individual devices. The variability of VCM ReRAM remains one of the largest challenges for their large scale adaption in industrial applications. Whereas the stochastic nature of the switching process can be significantly reduced by appropriate programming algorithms, random fluctuations occur also between read operations. This read to read (R2R) variability is identified as key challenge in the short term stability of VCM ReRAM. It determines the intrinsic statistics of large memory arrays and effectively limits the read window between the low resistive (LRS) and high resistive state (HRS). The random R2R fluctuations are attributed to random jumps of the conduction supporting oxygen vacancies. In the HRS, these jumps lead to a log-normal read current distribution. Via an empirical model as well as kinetic Monte Carlo (KMC) methods, the most likely origin of these statistics is found to be tunneling across a normally distributed gap in HRS. Here, the exponential dependence of the read current on the tunneling gap results in the observed log-normal statistics. Investigating the long term stability or retention, the R2R variability remains a key characteristic of the investigated devices. The most critical aspect of the long term degradation of a programmed state is found to be a broadening of the whole distribution, i.e. increasing variability. The trend of the degradation is fitted by an empirical tunneling model which allows for extrapolation of data measured at higher temperatures towards the target retention time at lower operating temperature. Additionally, a statistical model based on the work of Abbaspour et al. is developed which explains the observed degradation by diffusion of oxygen vacancies from a confined filament region towards the active electrode. Finally, an algorithm is developed which increases the number of possible switching cycles, also referred to as endurance, of a device. It dynamically adjusts the programming parameters to ensure reliable switching. Since the frequency of applied adjustments determines the speed of the experiment, the algorithm dynamically adjusts this frequency to the tested cell. It therefore increases the measurement speed if a cell requires less adjustments. The algorithm is used to determine the maximum endurance for different material combinations. Thus, it is demonstrated that ohmic electrode metals with lower oxygen chemical potential ensure higher endurance which verifies the theoretical findings of Guo et al. All in all, this dissertation proposes to evaluate the reliability of VCM ReRAM for its intrinsic statistics rather than tracing single cells.$$leng
000817653 536__ $$0G:(GEPRIS)167917811$$aDFG project 167917811 - SFB 917: Resistiv schaltende Chalkogenide für zukünftige Elektronikanwendungen: Struktur, Kinetik und Bauelementskalierung "Nanoswitches" (167917811)$$c167917811$$x0
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