超级计算机:助力新一代半导体研究!

导读

近日,德国德累斯顿工业大学的科研团队采用 SuperMUC 超级计算机,改善了研究有机半导体的方法。

背景

半导体( semiconductor),指常温下导电性能介于导体与绝缘体之间的材料。随着外界条件变化,它的导电性能也会发生改变。在现代电子技术的创新大潮中,半导体是一项非常关键的技术。

硅,一直以来就是最著名的半导体材料。近年来,研究人员开始研究更多的半导体材料,这些材料通过一些定制设计,从而更好地满足电子学的特殊需求。其中,石墨烯就是一个典型的例子。

超级计算机:助力新一代半导体研究!的图1

(图片来源: Yves Rubin)

然而,工欲善其事,必先利其器。要从根本上研究极度复杂的半导体材料,必须依靠强大计算设备,而目前最先进的电子设备之一:超级计算机,是一种不可或缺的研究工具。

创新

近日,德国德累斯顿工业大学(TU Dresden)的科研团队采用了位于德国慕尼黑附近的莱布尼兹超级计算中心,处理能力达到了每秒4.29千万亿次浮点运算,理论峰值达5.03千万亿次的超级计算机:SuperMUC,改善了研究有机半导体的方法。

超级计算机:助力新一代半导体研究!的图2

(图片来源: 维基百科)

特别是,团队采用了一种称为“半导体掺杂”的方法。在这项工艺中,杂质被故意掺入到材料中,使得材料具有半导体特性。近日,这项研究成果发表于《Nature Materials》杂志上。

团队领头人 Frank Ortmann 博士表示:“新型半导体、有机半导体,开始在新型器件概念中得以应用。其中一些已经上市,但是另外一些仍然受制于低效。我们正研究掺杂机制(调谐半导体特性的关键技术),去理解这些半导体的局限性和各自的效率。”

技术

当某人改变材料的物理特性时,他也会改变其电子特性,因此这种材料在电子器件中扮演的角色也会改变。在材料组成方面的小变化,将导致材料特性的大变化。在某些情况下,原子层面的轻微变化,将导致导电性一千倍的变化。

虽然材料特性的变化可能很大,但是“背后的力量”(在原子和分子上施加改变,并控制它们之间相互作用)普遍很微弱,且是短距离的(因为分子以及组成它们的原子必须靠得很近)。因此,为了搞清楚这些特性的变化,研究人员必须准确地计算原子和分子层面的相互作用和电子密度,以及电子在分子之间如何迁移的。

在一种材料中掺杂特定的原子或者分子,会在“超越局部”层面上,改变材料导电性。材料经过掺杂后制成晶体管,能在电子器件中起到一系列作用,例如:分配电流,展开基于复杂电路的一系列操作;或者放大电流,帮助在吉他音箱或者收音机中制造声音。

量子物理定律操控着原子间以及分子间的相互作用,从本质上将材料结合到一起,从而组成了我们所知的世界。在这项研究中,这些复杂的相互作用,包括半导体“宿主”分子和掺杂物分子之间更大规模的相互作用,需要对于单个原子之间的相互作用进行计算。

团队采用了密度泛函理论(DFT),一种在化学相互作用期间建模电子密度和特性的计算方法,从而有效地预测复杂的相互作用。然后,团队与德累斯顿工业大学以及位于日本冈崎的分子科学研究所合作,将它的仿真与光谱学实验进行比较。

Ortmann 表示:“导电性可来自许多掺杂物,这一特性出现在比原子间力更长的尺度上。这一过程的仿真需要更复杂的传输模型,只有在高性能计算(HPC)架构下才能实现。”

为了测试这种计算方法,团队仿真了具有良好的实验数据集并已经工业应用的材料。研究人员首先集中研究C60,也称为“巴克敏斯特富勒烯”,简称“富勒烯”。

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(图片来源:S. Hutsch/F. Ortmann,德累斯顿工业大学)

富勒烯,已经在某些领域应用,其中包括太阳能电池。这种分子结构非常类似于足球,它是由60个碳原子通过20个六元环和12个五元环连接而成的具有30个碳碳双键的足球状空心对称分子,因此也称为“足球烯”。此外,研究人员模拟了锌酞菁(ZnPc),另外一种用于光伏技术的分子,但不像C60,它的形状是扁平的,并且还含有金属原子(锌)。

作为掺杂物来说,团队首先研究了已得到很好研究的分子“2-Cyc-DMBI”。2-Cyc-DMBI 是作为N型掺杂物,也就是说它可以提供多余的电子给半导体,增加其导电性。N型掺杂物相对稀少,因为很少有分子“愿意”给出电子。在大多数情况下,分子这么做,是因为化学反应器件不稳定或者退化,因此这将会导致电子器件的失效。

2-Cyc-DMBI 掺杂物属于例外,因为它们对于电子的吸引力足够弱,使得电子可以长距离移动,同时在贡献出电子后还能保持稳定。

价值

团队对于同样的“分子掺杂”相互作用的仿真与实验,达成了良好的一致性。这表示,他们可以依靠仿真指导与半导体掺杂工艺相关的预测。他们正在采用同样的方法,研究更加复杂分子和掺杂物。

Ortmann 表示,目前的系统让团队可以深入理解特殊的条件并验证他们的想法,然而它仍进一步提升的空间。他说:“我们经常受制于系统内存或者CPU功率。系统规模和仿真精度从根本上说是受制于计算能力,这就是为什么需要更好的超级计算机。超级计算机非常适合解决在现实情况中需要大量时间才能解决的问题。”

未来

尽管有了这些进展,团队还认为下一代超级计算机SuperMUC-NG(2017年12月发布,2018年末部署完成),将帮助研究人员扩展他们的仿真规模,从而为一系列电子器件应用带来更大效益。

Ortmann 表示:“我们想要将仿真的准确度提高到最大。这将帮助我们拓展应用范围,让我们更加精准地仿真更广泛的材料,或者具有更多原子的更大型系统。”

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