（本文编译自Electronic Design）
人工智能（AI）已成为定义当今半导体工艺微缩的核心工作负载。无论是在超大规模数据中心中训练基础模型，还是在网络边缘侧以严苛的功耗限制执行推理任务，人工智能都依赖于在单位面积内集成更多晶体管，同时降低每次运算的能耗。
在半导体领域，更高的集成密度与能效等同于器件的工艺微缩。数十年前，基于CMOS器件的传统微缩方式就已触及物理极限与漏电极限。随后，鳍式场效应晶体管（FinFET）应运而生，它通过引入鳍状沟道提升栅极控制能力，进一步延续了摩尔定律。但如今，FinFET也已逼近自身的极限。
当栅极长度迈入个位数纳米级别时，静电短沟道效应与漏电问题再次制约了工艺微缩的进程。简而言之，FinFET无法为3纳米以下的逻辑器件提供所需的栅极控制精度。
如今，行业正将全环绕栅极晶体管（GAA）视为下一代技术路径。GAA器件通过采用栅极材料从各个方向包裹沟道的结构，即便在埃米级尺寸下，也能将漏电与器件差异性降至最低。
GAA的结构与优势
GAA晶体管的制造工艺为：将薄硅沟道通过牺牲层硅锗(SiGe)材料进行垂直堆叠，待SiGe层被选择性刻蚀去除后，剩余的纳米片会被栅极电介质与栅极金属完全包裹。
这种从各个角度对沟道实现全包围的栅极架构，本质上是晶体管静电学发展的必然成果。这一发展始于平面器件，经FinFET得以拓展，如今终于实现了全环绕式的栅极控制。
GAA的首要且最重要的优势，在于其独特的几何结构能实现对沟道电势的更精准控制。随着器件工艺微缩而愈发严重的漏致势垒降低效应及其他短沟道效应，会因栅极从各个方向施加的控制作用而得到抑制。同时，垂直堆叠多个纳米片的设计，让芯片设计者无需占用更多水平面积，就能提升驱动电流。
这些特性共同带来了FinFET已无法持续提供的功耗、性能、面积与成本综合收益。
当然，这些性能提升是以制造复杂度的增加为代价的。每一层纳米片堆叠都需要经过多次外延生长、牺牲层的精确刻蚀，以及在愈发狭窄的垂直空间内集成高介电常数电介质与金属栅极。因此，GAA的结构优势只是其一，这种全新的几何结构也重新定义了性能瓶颈的出现位置。
GAA面临的新挑战
尽管GAA器件解决了静电学层面的问题，却带来了另一种限制。在平面器件中，沟道电阻是主导因素；在FinFET中，源极和漏极产生的电阻已与沟道电阻相当；而在GAA中，接触电阻与源漏电阻如今占据了总电阻的绝大部分，这实际上限制了在特定电源电压下可驱动的电流上限。
这种转变是多种因素共同作用的结果。为了将串联电阻降至最低，源极和漏极必须被掺杂至极高的浓度，有时甚至接近硅本身的原子密度。
这些高掺杂区域紧邻未掺杂的纳米片沟道，而纳米片沟道即便对极微量的掺杂剂扩散也极为敏感。少量磷原子或硼原子漂移进入沟道，就可能改变阈值电压、增加漏电，并导致堆叠纳米片之间出现性能差异。
与此同时，刻蚀去除牺牲层SiGe以释放纳米片的工艺，有可能造成硅界面的粗糙化。这种界面粗糙会散射载流子、降低迁移率，进而进一步限制电流驱动能力。最后，形成金属接触的最后一步工艺，会因界面处的肖特基势垒而产生额外的电阻损耗。
最终结果是，GAA晶体管虽然在静电学性能上更具优势，却受制于另一种瓶颈。对于既依赖高性能又要求低单位运算能耗的人工智能及嵌入式工作负载而言，这种性能失衡构成了严峻的挑战。
针对这些挑战，有一种颇具前景的解决方案是米尔斯硅技术（MST）。该技术通过在器件结构的特定位置引入带有部分单分子层氧的超薄硅外延层，实现对掺杂剂扩散的控制、沟道界面的平滑处理以及电阻的降低。
重要的是，MST并非对晶体管进行全面重新设计，而是在工艺流程中嵌入该技术，利用现有的外延步骤实现功能。因此，MST与本身就需要多步外延工艺的GAA晶体管制造流程高度兼容。
从超大规模计算到边缘端的应用
对计算能效的要求，从规模最大的云数据中心延伸至最小型的边缘设备，两者都面临着相同的功耗、性能、面积与成本（PPAC）权衡难题。
在超大规模计算领域，训练和运行大型人工智能模型需要极高的计算密度，然而不断增长的能耗与散热需求正威胁着可持续性发展。漏电流或接触电阻的任何降低，都能直接转化为成排服务器的兆瓦级能耗节省（即PPAC体系中的功耗维度收益）。
借助MST技术的GAA器件，通过提升载流子迁移率和降低电阻来提高性能，进而增加每个晶体管的驱动电流。MST技术解锁了更薄的功函数金属应用与更密集的纳米片堆叠方式，提升了晶体管的面积效率，以最大化每平方毫米硅片的吞吐量。这些因素共同作用，通过降低能源消耗和基础设施需求，削减了大规模运算下的单位操作成本。
这种在超大规模计算中优化功耗、性能、面积与成本的技术突破，同样适用于嵌入式和边缘系统。这类系统面临着截然相反的约束条件。边缘设备的设计者并非掌控兆瓦级的功耗预算，而是要在小型封装、散热能力有限的情况下管理毫瓦级功耗，同时这些设备如今还需实现复杂的人工智能推理与实时控制功能。
MST的扩散阻挡作用能保持阈值电压稳定，从而提升数十亿晶体管的良率与可靠性；更低的接触电阻和更高的迁移率，意味着每瓦功耗可完成更多运算，直接解决了功耗约束问题；堆叠密度的提升则缩小了硅片占用面积，在实现更高集成度的同时，兼顾了面积与成本效益。对于边缘工程人员而言，这一技术成果体现为：处理器体积紧凑，却能在不超出散热或能耗限制的前提下实现更高性能。
结语
随着半导体行业迈入埃米级时代，GAA架构与原子级材料工程的结合，为行业发展提供了一条可持续的路径。人工智能与边缘计算的需求极为庞大，但凭借GAA以及MST这类创新技术，半导体行业已拥有满足这些需求的工具。
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