Effect of Non-Ideal Cross-Sectional Shape on the Performance of Nanosheet-Based FETs
Notice bibliographique
Résumé
In this article, the effects of non-ideal cross-sectional shapes of stacked nanosheet FET (NSFET) and nanosheet FET with inter-bridge channel (TreeFET) are studied through calibrated 3D TCAD simulations. The impact of non-ideal cross-sectional shapes on the electrical characteristics due to insufficient/excessive etch processes are investigated in terms of inner spacer (IS), nanosheet (NS) channel, and inter-bridge (IB) channel. Simulation results show that the geometry and material of the IS have significant effects on the performance of the NSFET. Compared with the rectangular inner spacer (RIS), the low-k crescent inner spacer (CIS) enhances the gate control capability while the high-k CIS degrades the drain-induced barrier lowering (DIBL) and reduces the gate capacitance (Cgg). The tapered NS channel improves short-channel effects (SCEs), but sacrifices the driving current. For the TreeFET, considering the fin angle and concave arc, the IB channel can degrade the gate control capability, and SCEs degradation is severe compared to the ideal structure. Therefore, the non-ideal cross-sectional shapes have a significant impact on NSFET-based structure. This research provides development guidelines for process and structure optimization in advanced transistor technology nodes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».