Simulation multi-échelle des mémoires PCM : du matériau au dispositif - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Multiscale simulation of PCM memories : from material to device

Simulation multi-échelle des mémoires PCM : du matériau au dispositif

Robin Miquel
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1355216
  • IdRef : 275938042

Résumé

Phase-change memories (PCM) store binary information in the phase of a material, which can be either crystalline or amorphous. As these two states have different electrical resistivities, it is possible to distinguish them and read the stored information. To write into the memory, the material is heated locally by the Joule effect with a high-intensity current. Depending on the pulse used, one of the two states is obtained.Ge2Sb2Te5 is one of the most common materials in PCM. However, it exhibits poor data retention above 100°C, making it incompatible with some applications, such as the automotive market. To overcome this limitation, STMicroelectronics uses a modified alloy which is stable at high temperatures, germanium-rich Ge2Sb2Te5 (GGST). The crystallization of GGST is complex, a segregation phenomenon occurs, leading to the formation of two phases, one rich in germanium and the other close to Ge2Sb2Te5.To understand the mechanisms at work and their impact on memory operations, a crystallization model was developed in a previous thesis. It is based on the phase field method, a mesoscopic approach which focuses on the domains occupied by different phases. Once implemented in a simulator, this model can reproduce the segregation effect and perform memory operations. However, with the significant approximations made on thermal and electrical aspects, it is unable to capture the deep multiphysics interactions specific to PCM.In this thesis, the crystallization model is coupled with a thermal and an electrical model. Together, they account for the generation of heat by crystallization and by the Joule effect, and its propagation in the materials constituting the memory. Thanks to the coupling, microstructure changes in GGST have an effect on the electrothermal transport, which in turn influences phase evolution. This requires knowledge of numerous physical parameters, which have been determined from literature data. As far as we know, this is the first model capable of simulating PCM operations while also taking into account the microstructure of GGST.The implementation of the coupling had a major impact on the performances of the simulator, making its use impracticable. To remedy this, several numerical methods are combined. They take into account the specificities of the problem, especially the fact that the phenomena simulated do not evolve at the same scales. In the end, simulation times are much better than they were initially, without any significant loss of accuracy.Once optimized, the model is used to run several simulations. Besides crystallization and memory operation simulations, electrical characterization curves are reproduced and compared with experimental data. After a calibration step, the agreement between the two is very good. The other advantage of the simulator is that it allows us to study the evolution of electrothermal fields in the segregated material. In this way, we can visualize the current path, the heat generated by the Joule effect in the different phases, or the creation of a conductive filament in the amorphous material by electronic switching.
Les mémoires à changement de phase (PCM) stockent l'information binaire dans la phase d'un matériau qui peut être soit cristallin, soit amorphe. Ces deux états ayant des résistivités électriques différentes, il est possible de les distinguer et de lire l'information stockée. Pour écrire dans la mémoire, le matériau est chauffé localement par effet Joule avec un courant de forte intensité. En fonction du type d'impulsion utilisée, l'un des deux états est obtenu.Le Ge2Sb2Te5 est l'un des matériaux les plus répandus dans les PCM. Cependant, il présente une mauvaise rétention de l'information au-delà de 100°C, ce qui le rend incompatible avec certaines applications comme l'automobile. Afin de pallier ce problème, la société STMicroelectronics utilise un alliage modifié, stable à haute température, le Ge2Sb2Te5 enrichi en germanium (GGST). La cristallisation du GGST est complexe et on observe un phénomène de ségrégation avec l'apparition de deux phases, une riche en germanium et l'autre proche du Ge2Sb2Te5.Afin de mieux comprendre les mécanismes à l'œuvre et leur impact sur le fonctionnement des mémoires, un modèle de cristallisation a été développé dans une première thèse. Il est basé sur la méthode champ de phase, une méthode mésoscopique dans laquelle on s'intéresse aux domaines occupés par différentes phases. Une fois implémenté dans un simulateur, ce modèle permet de reproduire l'effet de ségrégation et de réaliser des opérations mémoires. Néanmoins, des approximations importantes faites sur les aspects thermiques et électriques ne permettent pas de tenir compte des interactions multiphysiques profondes, propres aux PCM.Dans cette thèse, le modèle de cristallisation est couplé avec un modèle thermique et un modèle électrique. Ensemble, ils rendent compte de la production de chaleur par la cristallisation et par effet Joule, ainsi que de sa propagation dans les différents matériaux constituant la mémoire. Grâce au couplage, les changements de microstructure dans le GGST se répercutent sur le transport électrothermique, qui influence à son tour l'évolution des phases. Pour que cela soit possible, la connaissance de nombreux paramètres physiques est nécessaire, ils ont été déterminés à partir des données disponibles dans la littérature. L'ensemble constitue, à notre connaissance, le premier modèle permettant de simuler le fonctionnement d’une PCM, tout en tenant compte de la microstructure du GGST.L'implémentation du couplage a eu un impact important sur les performances du simulateur, le rendant inutilisable en pratique. Pour y remédier, plusieurs méthodes numériques ont été combinées. Elles tiennent compte des spécificités du problème et en particulier du fait que les différents phénomènes simulés n'évoluent pas aux mêmes échelles. Au final, les temps de simulation sont bien meilleurs qu'ils ne l'étaient initialement, sans que la précision des résultats ne soit affectée significativement.Une fois optimisé, le modèle est utilisé pour réaliser plusieurs simulations. Outre les simulations de cristallisation et d'opérations mémoires, certaines courbes de caractérisation électrique sont reproduites et comparées aux données expérimentales. Après une étape de calibration, l'accord entre les deux est très bon. L'autre intérêt majeur du simulateur est qu'il permet d'étudier l'évolution des champs électrothermiques dans le matériau ségrégué. Ainsi, on peut visualiser le passage du courant, la production de chaleur par effet Joule dans les différentes phases ou la création d'un filament conducteur dans l'amorphe par switch électronique.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04470594 , version 1 (27-02-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04470594 , version 1

Citer

Robin Miquel. Simulation multi-échelle des mémoires PCM : du matériau au dispositif. Modélisation et simulation. Institut Polytechnique de Paris, 2023. Français. ⟨NNT : 2023IPPAX142⟩. ⟨tel-04470594⟩
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