Impact of Contact Resistance on the fT and fmax of Graphene vs. MoS2 Transistors
Notice bibliographique
Résumé
A key challenge in making 2-D materials viable for electronics is reducing the contact resistance ρCof the source and drain, which can otherwise severely curtail performance. We consider the impact of contact resistance on the performance of transistors made with single-layer graphene and MoS2, two of the most popular 2-D materials presently under consideration for radiofrequency (RF) applications. While our focus is on the impact of ρC, we include the impact of all the device parasitics. We consider a device structure based on the 7-nm node of the ITRS and use the unity-current-gain and unity-power-gain frequencies (fTand fmax) found from quantum-mechanical simulations, ballistic for graphene and with scattering for MoS2, as indicators of RF performance. We quantify our results in terms of the values of ρCneeded to reach specific values of fTand fmax. In terms of peak performance (over all bias conditions), we show that graphene retains a significant edge over MoS2, despite graphene's poor output conductance, with MoS2only being able to bridge the gap if considerably better contact resistances can be realized. However, with the bias current restricted to a technologically relevant value, we show that graphene loses much of its advantage, primarily due to a reduction in its transconductance gm, and we show that MoS2can then meet or exceed the performance of graphene via the realization of contact resistances already achieved in multilayer structures. Our values of fTfor short-channel devices (around the 7-nm ITRS node) are shown to be consistent with experimental data for present-day long-channel devices, supporting our approach and conclusions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».