磁存储器电迁移失效及寿命预测方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及半导体制造技术领域，特别是涉及一种磁存储器电迁移失效及寿命预测方法、装置及电子设备。

背景技术

在半导体制造领域内，互连线的电迁移是造成失效的重要原因之一。对器件进行电迁移测试时，对器件施加电流和温度应力以加速器件失效，从而达到电迁移失效及寿命预测的目的。自旋轨道矩磁存储器通常的工作方式为通过在重金属层中通入电流使得磁矩发生翻转。磁存储器重金属层由于其极小的横截面积，可以被看作为金属线，其存在着电迁移的问题。

电迁移的失效测试是基于JEDEC规范标准进行的，用有代表性的样品器件进行加速测试来预测实际工作条件下的寿命。通过测试得到中值失效时间之后，基于经典black模型，通过公式计算预测对应的实际工作条件下失效时间。

但是，经典black模型并不适用于磁存储器，其没有考虑磁存储器重金属层通电后中间位置存在的高温问题，导致该经典模型对于温度的表征不当，进而影响到相关参数的计算以及使整个模型的预测结果出现偏差。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种适用于磁存储器，且可提高预测准确性的磁存储电迁移失效及寿命预测方法、装置及电子设备。

本发明提供了一种磁存储器电迁移失效及寿命预测方法，所述方法包括：

获取多个测试数据，所述多个测试数据为对多个样本器件进行电迁移失效测试获得的数据，所述测试数据包括外界温度、器件温度、施加电流、器件参数与失效时间，所述器件参数包括器件重金属层材料、深度与厚度；

将所述测试数据输入仿真模型，获得仿真出的器件不同位置在经历预设时长后的多个仿真温度变化量，所述仿真模型为仿真软件构建的磁存储器模型；

基于所述测试数据与所述多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命。

在其中一个实施例中，所述基于所述测试数据与所述多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命，包括：

通过所述多个仿真温度变化量更新器件温度，并更新所述测试数据；

将更新后的测试数据与black模型进行拟合，获得磁存储器电迁移失效及寿命。

在其中一个实施例中，所述通过所述多个仿真温度变化量更新器件温度，包括：

根据器件重金属层中间位置的仿真温度变化量更新所述器件温度。

在其中一个实施例中，所述基于所述测试数据与所述多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命，包括：

基于所述多个仿真温度变化量，结合所述器件参数，拟合得到针对不同器件参数的温度模型；

将所述温度模型与black模型融合获得改进型模型；

将所述测试数据与所述改进型模型进行融合，获得磁存储器电迁移失效及寿命。

在其中一个实施例中，所述温度模型为：

ΔT

式中，I为通过重金属层的电流，S为重金属层的横截面积，A、B、C为常数。

在其中一个实施例中，所述改进型模型为：

式中，t为中值失效时间，Ea为激活能，P为与重金属层材料密度、电阻率等因素有关的常数，J为电流密度，T

在其中一个实施例中，所述方法还包括:

对所述测试数据进行处理，计算获得重金属层横截面积与电流密度。

本发明还提供了一种磁存储器电迁移失效及寿命预测装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取多个测试数据，所述多个测试数据为对多个样本器件进行电迁移失效测试获得的数据，所述测试数据包括外界温度、器件温度、施加电流、器件参数与失效时间，所述器件参数包括器件重金属层材料、深度与厚度；

仿真模块，用于将所述测试数据输入仿真模型，获得仿真出的器件不同位置在经历预设时长后的多个仿真温度变化量，所述仿真模型为仿真软件构建的磁存储器模型；

预测模块，用于基于所述测试数据与所述多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命。

本发明还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述的磁存储器电迁移失效及寿命预测方法。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的磁存储器电迁移失效及寿命预测方法。

上述磁存储器电迁移失效及寿命预测方法、装置及电子设备，通过对多个样本器件进行电迁移失效测试，获得多个测试数据，每个测试数据包括外界温度、器件温度、施加电流、器件参数及失效时间，将获得的多个测试数据带入仿真模型，获得仿真出的多个仿真温度变化量，可实现对磁存储器器件温度的再量化，特别是器件重金属层温度的再量化，使再量化后的器件重金属层的温度更贴近于实际温度，进而结合black模型(black方程)，更准确的预测出磁存储器电迁移失效及寿命。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的磁存储器电迁移失效及寿命预测流程图之一；

图2为本发明的磁存储器电迁移仿真温度结果图；

图3为本发明的磁存储器电迁移失效及寿命预测流程图之二；

图4为不同磁存储器重金属层深度和厚度的情况下，温度随横坐标变化情况图；

图5为本发明的磁存储器电迁移失效及寿命预测流程图之三；

图6为不同磁存储器重金属层深度、厚度、横截面积与温度变化关系图；

图7为不同经过磁存储器重金属层电流与温度变化关系图；

图8为本发明的磁存储器电迁移失效及寿命预测装置示意图；

图9为一个实施例的计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合图1-图9描述本发明的磁存储器电迁移失效及寿命预测方法、装置及电子设备。

如图1所示，在一个实施例中，一种磁存储器电迁移失效及寿命预测方法，包括以下步骤：

步骤S110，获取多个测试数据，多个测试数据为对多个样本器件进行电迁移失效测试获得的数据，测试数据包括外界温度、器件温度、施加电流、器件参数与失效时间，器件参数包括器件重金属层材料、深度与厚度。

具体的，通过MPI高低温机台、电源表以及探针搭建电迁移测试平台，对磁存储器的多个样本器件分别施加不同的电流与温度应力，根据JEDEC互连线电迁移规范标准设置失效判据为电阻变化20％，记录样本器件的失效时间，以及电迁移过程中的施加电流、外界温度、器件温度与器件参数，其中，器件参数主要为器件重金属层的参数，包括重金属层材料、深度与厚度。

在对获得测试数据进行处理时，还可计算获得重金属层横截面积，以及流经重金属层的电流密度等数据。重金属层横截面积(S)计算同深度(D)和厚度(H)有关，其计算公式为：S＝D×H；流经重金属层的电流密度(J)同流经重金属层的电流(I)以及重金属层横截面积(S)有关，其计算公式为J＝I/S。

步骤S120，将测试数据输入仿真模型，获得仿真出的器件不同位置在经历预设时长后的多个仿真温度变化量，仿真模型为仿真软件构建的磁存储器模型。

其中，通过仿真软件对磁存储器(主要为SOT-MTJ自旋逻辑器件)器件结构进行仿真。仿真软件的仿真数据源自真实代表性产品数据，使用仿真软件仿真包括整个磁存储器器件及其周围区域，施加不同的温度应力与电流应力，以及改变磁存储器器件本身参数来进行仿真。

具体的，将测试数据输入仿真数据，获得仿真出的器件不同位置在经历预设时长后的多个仿真温度变化量，从而实现对磁存储器器件温度的再量化。

步骤S130，基于测试数据与多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命。

其中，传统的互连线电迁移寿命模型使用Black方程，但是传统的black方程未考虑到器件重金属层中间位置的温度急剧提升。参见图2器件重金属层的仿真结果中，中间温度急剧上升，这就导致中间部分比较容易被破坏，而实际对电迁移失效的器件进行的FIB(聚焦离子束，Focused Ion beam)测试结果同样展示了这一点。针对磁存储器器件来说，中间位置的温度急剧上升对Black方程中的温度参数影响较大。Black方程一般使用外界施加温度作为温度参数，而此温度参数不适用于存储器器件的电迁移情况。Black方程存在拟合失真导致磁存储器电迁移失效及寿命计算模型参数预测不准，而且没有考虑到实际温度情况的因素。所以普遍的Black方程不能反映实际真实的温度情况，所预测的磁存储器电迁移失效及寿命计算模型的精确度也较低。

本实施例的磁存储器电迁移失效及寿命预测方法，通过对多个样本器件进行电迁移失效测试，获得多个测试数据，每个测试数据包括外界温度、器件温度、施加电流、器件参数及失效时间，将获得的多个测试数据带入仿真模型，获得仿真出的多个仿真温度变化量，可实现对磁存储器器件温度的再量化，特别是器件重金属层温度的再量化，使再量化后的器件重金属层的温度更贴近于实际温度，进而结合black模型(black方程)，更准确的预测出磁存储器电迁移失效及寿命。

如图3所示，在一个实施例中，基于测试数据与多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命，包括：

步骤S131，通过多个仿真温度变化量更新器件温度，并更新测试数据。

具体的，根据器件重金属层中间位置的仿真温度变化量更新器件温度。图2为磁存储器电迁移仿真温度结果图，图中展示了磁存储器重金属层的仿真结果，参见图4为不同磁存储器重金属层深度和厚度的情况下，温度随横坐标变化情况图，其中，(a.u.)为归一化处理。由图2结合图4，可以看出，过沿x轴做关于温度的截线，结果展示了在中间位置温度最高，可以确定重点研究位置为器件中间位置，由于电迁移和温度的极强相关性，中间位置温度最高点最容易发生电迁移。重金属层中间位置的温度变化量最大，中间温度急剧上升，这就导致中间部分比较容易被破坏，因此，器件重金属层的中间位置温度是影响磁存储器电迁移失效及寿命的重要参数，更新后的测试数据，器件重金属层的温度更贴近于实际温度。

步骤S132，将更新后的测试数据与black模型进行拟合，获得磁存储器电迁移失效及寿命。

其中，Black方程存在拟合失真导致磁存储器电迁移失效及寿命计算模型参数预测不准，主要是因为没有考虑到实际温度情况的因素。更新后的测试数据，器件重金属层的温度更贴近于实际温度，因此，拟合获得的磁存储器电迁移失效及寿命较准确。

如图5所示，在一个实施例中，基于测试数据与所述多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命，包括：

步骤S133，基于多个仿真温度变化量，结合器件参数，拟合得到针对不同器件参数的温度模型。

其中，black模型为：

式中，t为中值失效时间，Ea为激活能(eV)，P为与重金属层材料密度、电阻率等因素有关的常数，J为电流密度(A/cm

参见图6，不同磁存储器重金属层深度、厚度、横截面积与温度变化量关系图，其中，(a.u.)为归一化处理。该图使用仿真得到的磁存储器不同重金属层深度、厚度、横截面积下的电迁移温度变化数据，同其重金属层深度、厚度、横截面积等数据进行数据拟合而获得。通过数据分析和拟合可得，磁存储器重金属层最大温度变化量和磁存储器重金属层深度、厚度、横截面积成正比线性关系。参见图7，不同经过磁存储器重金属层电流与温度变化关系图，其中，(a.u.)为归一化处理。该图使用仿真得到的磁存储器过重金属层不同电流下的电迁移温度变化数据，同其过重金属层电流进行数据拟合而获得。通过数据分析和拟合可得，磁存储器重金属层最大温度变化量和通过重金属层电流的平方成正比线性关系。结合black方程相关变量，得到与最高温度有关的参数为电流及磁存储器重金属层的横截面积，由此得到温度模型：

ΔT

式中，I为通过重金属层的电流，S为重金属层的横截面积，A、B、C为常数。

针对xmA工作电流，y℃工作温度及znm

ΔT

式中，(a.u.)为归一化。

步骤S134，将温度模型与black模型融合获得改进型模型。

具体的，根据温度模型，对black模型进行修正，获得改进型模型，即磁存储器电迁移失效及寿命预测模型：

式中，t为中值失效时间，Ea为激活能，A为与重金属层材料密度、电阻率等因素有关的常数，J为电流密度，T

步骤S135，将测试数据与改进型模型进行融合，获得磁存储器电迁移失效及寿命。

具体的，利用该改进型模型，能够预测电迁移寿命MTF，以及收集不同的情况下器件本身的参数(重金属层的深度D、厚度H及横截面积S等)以及过重金属层的电流。收集不同的情况下器件本身的参数以及电流后，可以获取在百万数量级下芯片的预测失效平均时间。获取不同的情况下器件本身的参数(横截面积S等)，可以通过数据分析控制工艺开发，减少高温度下电迁移的发生。

下面对本发明提供的磁存储器电迁移失效及寿命预测装置进行描述，下文描述的磁存储器电迁移失效及寿命预测装置与上文描述的磁存储器电迁移失效及寿命预测方法可相互对应参照。

如图8所示，在一个实施例中，一种磁存储器电迁移失效及寿命预测装置，包括获取模块810、仿真模块820与预测模块830。

获取模块810用于获取多个测试数据，多个测试数据为对多个样本器件进行电迁移失效测试获得的数据，测试数据包括外界温度、器件温度、施加电流、器件参数与失效时间，器件参数包括器件重金属层材料、深度与厚度。

仿真模块820用于将测试数据输入仿真模型，获得仿真出的器件不同位置在经历预设时长后的多个仿真温度变化量，仿真模型为仿真软件构建的磁存储器模型。

预测模块830用于基于测试数据与多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命。

在本实施例中，预测模块830具体用于：

通过所述多个仿真温度变化量更新器件温度，并更新所述测试数据；

将更新后的测试数据与black模型进行拟合，获得磁存储器电迁移失效及寿命。

在本实施例中，预测模块830具体还用于：

根据器件重金属层中间位置的仿真温度变化量更新所述器件温度。

在本实施例中，预测模块830具体用于：

基于所述多个仿真温度变化量，结合所述器件参数，拟合得到针对不同器件参数的温度模型；

将所述温度模型与black模型融合获得改进型模型；

将所述测试数据与所述改进型模型进行融合，获得磁存储器电迁移失效及寿命。

其中，所述温度模型为：

ΔT

式中，I为通过重金属层的电流，S为重金属层的横截面积,A、B、C为常数。

所述改进型模型为：

式中，t为中值失效时间，Ea为激活能，P为与重金属层材料密度、电阻率等因素有关的常数，J为电流密度，T

在本实施例中，磁存储器电迁移失效及寿命预测装置还用于：

对所述测试数据进行处理，计算获得重金属层横截面积与电流密度。

图9例了一种电子设备的实体结构示意图，该电子设备可以是智能终端，其内部结构图可以如图9示。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现磁存储器电迁移失效及寿命预测方法，该方法包括：

获取多个测试数据，多个测试数据为对多个样本器件进行电迁移失效测试获得的数据，测试数据包括外界温度、器件温度、施加电流、器件参数与失效时间，器件参数包括器件重金属层材料、深度与厚度；

将测试数据输入仿真模型，获得仿真出的器件不同位置在经历预设时长后的多个仿真温度变化量，仿真模型为仿真软件构建的磁存储器模型；

基于测试数据与多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命。

本领域技术人员可以理解，图9示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

另一方面，本发明还提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现磁存储器电迁移失效及寿命预测方法，该方法包括：

获取多个测试数据，多个测试数据为对多个样本器件进行电迁移失效测试获得的数据，测试数据包括外界温度、器件温度、施加电流、器件参数与失效时间，器件参数包括器件重金属层材料、深度与厚度；

将测试数据输入仿真模型，获得仿真出的器件不同位置在经历预设时长后的多个仿真温度变化量，仿真模型为仿真软件构建的磁存储器模型；

基于测试数据与多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命。

又一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令时实现磁存储器电迁移失效及寿命预测方法，该方法包括：

获取多个测试数据，多个测试数据为对多个样本器件进行电迁移失效测试获得的数据，测试数据包括外界温度、器件温度、施加电流、器件参数与失效时间，器件参数包括器件重金属层材料、深度与厚度；

将测试数据输入仿真模型，获得仿真出的器件不同位置在经历预设时长后的多个仿真温度变化量，仿真模型为仿真软件构建的磁存储器模型；

基于测试数据与多个仿真温度变化量，结合black模型，预测磁存储器电迁移失效及寿命。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。

作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双倍数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。