In this work, we discuss the mitigation of threshold voltage ( ${V}_{{TH}}$ ) variability in nanoscale FinFET by exploiting the interaction of oxygen vacancies (OV) against metal gate granularity (MGG). Deposition of a metal gate on high- $\kappa $ dielectric HfO₂ is known to generate OV in the dielectric which induces variability in surface potential. A higher workfunction of metal grain increases the probability of OV formation. Interestingly, while a higher workfunction metal grain decreases the surface potential of the channel underneath, the positive charge of OV increases the potential. Therefore, the concentration of OV can be controlled to negate the surface potential variability induced by MGG. We discuss the law of mass action-based concentration models of OV under MGG to analyze this. We also present TCAD simulations supporting the above hypothesis. In our simulations, for 10-nm channel FinFET, MGG-induced $\sigma $ ( ${V}_{{TH}}$ ) can be reduced to ~20 mV from ~35 mV for four-sided planar grains with 8 nm average edge length under the optimal OV concentration.

中文翻译：

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在金属栅极粒度下通过优化氧空位浓度来最小化阈值电压变化的模拟研究

在这项工作中，我们讨论了阈值电压的缓解（ ${V}_{{TH}}$ ) 通过利用氧空位 (OV) 与金属栅极粒度 (MGG) 的相互作用来研究纳米级 FinFET 的可变性。在高电压上沉积金属栅极 $\kappa $ 已知电介质 HfO ₂会在电介质中产生 OV，从而导致表面电位的变化。金属晶粒的更高功函数会增加 OV 形成的可能性。有趣的是，虽然更高的功函数金属颗粒会降低下方通道的表面电位，但 OV 的正电荷会增加电位。因此，可以控制 OV 的浓度来抵消 MGG 引起的表面电位变化。我们讨论了 MGG 下基于质量作用的 OV 浓度模型定律来分析这一点。我们还提供了支持上述假设的 TCAD 模拟。在我们的模拟中，对于 10 纳米通道 FinFET，MGG 诱导 $\西格玛 $ ( ${V}_{{TH}}$ 在最佳 OV 浓度下，平均边缘长度为 8 nm 的四面平面晶粒的 ) 可以从 ~35 mV 减少到 ~20 mV。