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『簡體書』半导体存储器件与电路 [美] 余诗孟

書城自編碼: 4033883
分類: 簡體書→大陸圖書→工業技術電工技術
作者: [美]余诗孟
國際書號(ISBN): 9787111762645
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2024-09-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 505

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編輯推薦:
半导体存储器是集成电路的重要组成部分。在过去几十年里,半导体存储器制造逐渐在向亚洲转移,国内的相关从业人员越来越多。然而,国内一直缺乏一本系统梳理各种半导体存储器技术的教材,在高校里也缺乏能够深入讲解当前主流存储器技术的课程,导致从业者难以快速获得存储器相关的基础知识。而余教授编写的《半导体存储器件与电路》这本书是基于他近10年的课程教学经历和科研经历,再经过系统梳理后形成的一本专业教材,非常适合作为高校相关课程的教材或参考书。《半导体存储器件与电路》系统梳理了各种主流半导体存储器的器件、工艺、电路等核心技术相关的知识点,也介绍了多种新型存储器及存储器近期新的发展趋势。《半导体存储器件与电路》的内容深入浅出,不但把基础知识讲解得非常生动具体,而且还介绍了截至2020年前后的产业界及学术界在存储器领域新的发展现状。因此《半导体存储器件与电路》在国际上也是一本非常好的存储器课程教材。本书译者于2023年在清华大学开设了“先进存储器技术”课程,即以余教授的《半导体存储器件与电路》这本书为教材,结合我们团队一些新的研究心得,形成了课程的核心知识体系。

本书可考虑与分社半导体、集成电路、芯
內容簡介:
《半导体存储器件与电路》对半导体存储器技术进行了全面综合的介绍,覆盖了从底层的器件及单元结构到顶层的阵列设计,且重点介绍了近些年的工艺节点缩小趋势和最前沿的技术。本书第1部分讨论了主流的半导体存储器技术,第2部分讨论了多种新型的存储器技术,这些技术都有潜力能够改变现有的存储层级,同时也介绍了存储器技术在机器学习或深度学习中的新型应用。
《半导体存储器件与电路》可作为高等院校微电子学与固体电子学、电子科学与技术、集成电路科学与工程等专业的高年级本科生和研究生的教材和参考书,也可供半导体和微电子领域的从业人员参考。
關於作者:
余诗孟是佐治亚理工学院电子与计算机工程系教授,也是IEEE会士(Fellow)。余教授的研究兴趣包括用于高能效计算系统的半导体器件和集成电路。他的研究专长主要是新型非易失性存储技术及相关应用,包括在深度学习加速器、存算一体、3D集成和硬件安全等多方面的应用。他已发表了400多篇经同行评审的会议和期刊论文,并拥有超过30000次的Google Scholar引用,H因子为82。
目錄
目 录
译者序
前言
致谢
作者简介
第1章 半导体存储器技术概述
1.1 存储器层次结构介绍
1.1.1 泽级数据爆炸
1.1.2 存储子系统中的存储器层次结构
1.2 半导体存储器产业
1.3 存储阵列结构介绍
1.3.1 通用存储阵列结构图
1.3.2 存储单元尺寸和等效比特面积
1.3.3 存储阵列的面积效率
1.3.4 外围电路:译码器、多路复用器和驱动器
1.3.5 外围电路:灵敏放大器
1.4 工业界的技术发展趋势
1.4.1 摩尔定律与逻辑电路微缩趋势
1.4.2 工艺节点的定义和集成密度的测量标准
1.5 逻辑晶体管的工艺演变
参考文献
第2章 静态随机存取存储器(SRAM)
2.1 6T SRAM单元操作
2.1.1 SRAM阵列和6T单元
2.1.2 保持、读取和写入的原理
2.2 SRAM稳定性分析
2.2.1 静态噪声容限
2.2.2 N曲线
2.2.3 动态噪声容限
2.2.4 读与写的辅助方案
2.3 SRAM的漏电流
2.3.1 晶体管的亚阈值电流
2.3.2 降低SRAM的漏电流
2.4 涨落和可靠性
2.4.1 晶体管本征参数波动及其对SRAM稳定性的影响
2.4.2 时变可靠性问题及其对SRAM稳定性的影响
2.4.3 辐射效应造成的软错误
2.5 SRAM版图和微缩趋势
2.5.1 6T单元版图
2.5.2 SRAM微缩趋势
2.6 基于FinFET的SRAM
2.6.1 FinFET 技术
2.6.2 FinFET时代SRAM的微缩
参考文献
第3章 动态随机存取存储器(DRAM)
3.1 DRAM概述
3.1.1 DRAM子系统层次结构
3.1.2 DRAM I/O接口
3.2 1T1C DRAM单元操作
3.2.1 1T1C单元的工作原理
3.2.2 电荷共享和感应
3.2.3 DRAM的漏电流与刷新
3.3 DRAM工艺
3.3.1 沟槽电容和堆叠电容
3.3.2 DRAM阵列结构
3.3.3 DRAM版图
3.4 DRAM微缩趋势
3.4.1 微缩挑战
3.4.2 单元电容
3.4.3 互连线
3.4.4 单元选通晶体管
3.5 3D堆叠DRAM
3.5.1 TSV技术与异构集成
3.5.2 高带宽存储器(HBM)
3.6 嵌入式DRAM
3.6.1 1T1C嵌入式DRAM
3.6.2 无电容嵌入式DRAM
参考文献
第4章 闪存(Flash)
4.1 Flash概述
4.1.1 Flash的历史
4.1.2 Flash的应用场景
4.2 Flash的器件原理
4.2.1 浮栅晶体管的工作原理
4.2.2 浮栅晶体管的电容模型
4.2.3 浮栅晶体管的擦写机制
4.2.4 嵌入式Flash的源端注入
4.3 Flash的阵列结构
4.3.1 NOR阵列
4.3.2 NAND阵列
4.3.3 Flash阵列的外围高压电路
4.3.4 NAND Flash的编译器
4.3.5 NOR和NAND的对比
4.4 多比特Flash单元
4.4.1 多比特Flash单元的基本原理
4.4.2 增量步进脉冲编程(ISPP)
4.5 Flash的可靠性
4.5.1 Flash的擦写寿命
4.5.2 Flash的保持特性
4.5.3 Flash的单元干扰
4.5.4 可靠性问题之间的折中
4.6 Flash微缩的挑战
4.6.1 单元间串扰
4.6.2 电子数量减少问题
4.7 3D NAND Flash
4.7.1 电荷俘获型晶体管的工作原理
4.7.2 低成本的3D集成方法
4.7.3 3D NAND制造中的问题
4.7.4 第一代3D NAND芯片
4.7.5 3D NAND的最新发展趋势
参考文献
第5章 新型非易失性存储器
5.1 新型非易失性存储器概述
5.1.1 新型非易失性存储器总览
5.1.2 1T1R阵列
5.1.3 交叉阵列和选通器
5.2 相变存储器(PCM)
5.2.1 PCM器件机理
5.2.2 PCM的可靠性
5.2.3 PCM阵列集成
5.2.4 3D X-point
5.3 阻变随机存取存储器(RRAM)
5.3.1 RRAM器件机理
5.3.2 RRAM的可靠性
5.3.3 RRAM阵列集成
5.4 磁性随机存取存储器(MRAM)
5.4.1 MTJ器件机理
5.4.2 场转变MRAM
5.4.3 STT-MRAM
5.4.4 SOT-MRAM
5.5 铁电存储器
5.5.1 铁电器件机理
5.5.2 1T1C FeRAM
5.5.3 FeFET
5.6 存算一体(CIM)
5.6.1 CIM原理
5.6.2 突触器件属性
5.6.3 CIM原型芯片
参考文献
附录 名词对照表
內容試閱
前  言
由人工智能(AI)带来的各类新型应用在我们的日常生活中逐渐变得不可或缺,而AI软件模型一般均需要高效的硬件技术来存储和处理大量数据,《半导体存储器件与电路》的重点即是与之密切相关的半导体存储器技术。《半导体存储器件与电路》的主要内容包括半导体存储器件及其外围电路的基础原理、近年来存储单元伴随着工艺节点逐步缩小的发展趋势(直到10nm以下),以及通过三维(3D)堆叠来进行垂直集成的相关技术。
如今,计算机体系结构的功能和性能越来越依赖于存储层级中各个组件的特性。何为存储层级?简单来说,就是片上缓存和片外的独立式存储器,如主存储器(内存)、非易失性内存和固态硬盘等。《半导体存储器件与电路》将介绍存储层级中各个级别的半导体存储器技术,全面覆盖了从器件单元结构到阵列级设计的内容,还重点介绍了近期工业界的发展趋势和最前沿的技术。由于此领域发展迅速,《半导体存储器件与电路》中的许多讨论都是基于2020年的新技术,同时也会对下一个十年进行合理的预测。
第1章是对整个半导体存储器技术的概述,包括存储层级结构的概念、通用存储阵列的图解和常见外围电路模块,以及用于评估存储密度和阵列面积效率的相关指标。
第2-4章将分别介绍三种主流的半导体存储器技术,即静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)和Flash存储器(闪存)。每一章都会讨论相应的基本操作原理、器件物理、制造工艺、单元设计、阵列结构和工艺节点微缩带来的挑战等主题。此外,这三章还会分别介绍近期新的行业动态,如基于FinFET的SRAM、高带宽存储器(HBM)和3D垂直NAND Flash等。
第5章将介绍几种新型非易失性存储器(eNVM),它们都有可能改变现有的存储层级结构,或者作为片上嵌入式存储器,从而带来超越传统数据存储的新型应用。几种受关注的候选者包括相变存储器(PCM)及用于相关3D X-point技术的选通器;阻变随机存取存储器(RRAM);磁性随机存取存储器(MRAM),包括自旋转移力矩(STT)和自旋轨道力矩(SOT)两种切换机制的MRAM;铁电存储器,如铁电随机存取存储器(FeRAM)和铁电场效应晶体管(FeFET)。此外,这些新型非易失性存储器的多比特存储、离散性问题,以及可靠性问题等也都会涉及。第5章还将介绍存算一体的概念,即将混合信号计算融入存储阵列中,以加速深度神经网络中的向量-矩阵乘法运算,这是机器学习硬件加速器中一个十分有吸引力的计算范式。
《半导体存储器件与电路》所涉及的资料是基于作者在过去10年中所教授的一门研究生课程,作者在美国亚利桑那州立大学和佐治亚理工学院总共教授了8次,超过500名学生选修了这门课程,其中许多学生现在已在半导体行业工作。作者还在YouTube上公开了最近这门课程的相关录像,点击量超过了2万次。《半导体存储器件与电路》可以作为电子和计算机专业的研究生课程的教科书,也可以作为相关领域工程师和研究人员的入门级参考。相信对该领域的新人,或者已熟识存储器的从业人员,本书都会有所裨益。

 

 

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