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馬克·扎克伯格|【技術】高芯片價值和3D封裝正在改變測試的地點和方式( 三 )

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X 射線熒光標記有缺陷的凸點 ， 同時還跟蹤 SnAg 焊料凸點中的銀濃度
近二十年來 ， 半導體進步的最大障礙是光刻 。 生產型 EUV 掃描儀比預期晚了幾個節點 ， 但一線希望是它迫使整個行業適應多模式 。 隨著 EUV 工具、高 NA EUV 和多圖案化的引入 ， 光刻不再是瓶頸 。 以類似的方式 ， EUV光掩模使用逆光刻技術來實現曲線形狀 ， 大大提高了打印在芯片上的密度和精度 。
既然光刻挑戰已經解決——或者至少正在解決——行業還必須更加關注一系列集成挑戰 ， 特別是確保充分利用 Z 軸的芯片的可靠性 。 一些最先進的芯片類似于微型城市——柱子、不同高度的通孔、3D 晶體管、無源器件以及各種大小不同的存儲器和加速器 ， 都密集地組裝在一起 。
更好的數據 ， 更好的數據集成

許多這些問題的解決方案在于構建基礎設施以更好地利用收集到的數據 。 每個進程的每個插入點都會創建數據 。 借助計量圖像 ， 這可以迅速膨脹成數 TB 的數據 。 雖然其中一些可以削減 ， 例如使用機器學習來挖掘重要的東西并丟棄其余部分 ， 但真正的價值在于整合數據并利用它來提高產量和可靠性 。
“如果我了解我的晶圓級測試或設計特征信息 ， 我可能想在現場使用它來了解趨勢 ， ”新思科技營銷和業務發展高級總監 Steve Pateras 說 。 “同樣 ， 如果我得到故障信息 ， 例如信號路徑退化和隨時間增加的延遲 ， 我希望能夠將其與我的原始晶圓數據相關聯 ， 甚至將其驅動回設計中 。 肯定有向前和向后饋送數據的愿望 。 如果是一家完全集成的公司并且正在設計自己的芯片 ， 那么這在今天是可行的 。 對于其他公司 ， 我們將不得不弄清楚如何共享其中的一些數據 。 ”
“當人們談論數據湖時 ， 數據要么存在 ， 要么不存在 ， ” Onto Innovation軟件產品管理總監 Mike McIntyre 說. “但是當你進入這個帶有組織的數據存儲庫的系統時 ， 我們可以將這些數據疊加在一起 。 換句話說 ， 一般來說 ， 在裸片上的特定缺陷位置保持特定缺陷類型具有一定的壽命 。 我們不會刪除這些數據 ， 但會將其存檔 。 我們會在更長的一段時間內保存該芯片或晶圓上有多少缺陷的信息層 。 然后你進一步將其從芯片傳播到晶圓 ， 再傳播到很多 ， 也許傳播到技術 ， 并且數據通過它分層 。 今天 ， 如果你看一下半導體的供應鏈 ， 僅僅制造仍需 120 到 160 天 。 然后 ， 當您添加電路板組裝和電路板測試 ， 然后將它們放在服務器中時 ， 您所說的可能需要 12 到 18 個月才能將芯片從其工藝開始銷售到現場 。
將數據組織到存儲庫中的一大優勢是檔案信息可以在多年后檢索 ， 這對于參與項目的公司要么被收購要么失敗尤其重要 。 但是數據也會隨著時間而變化 ， 用于組織數據的工具也會發生變化 。 “從 Oracle 5 數據庫中取回數據并將其放入 Oracle 19 數據庫并非易事 。 ”McIntyre 指出 。
DFT/DFY/DFD

所有這些變化和挑戰也會對流程產生更進一步的影響 。 幾十年來 ， 晶圓廠可以通過應用結構良好的設計規則來解決許多基本問題 ， 例如布局違規或電源問題 ， 這些規則依賴于以前的歷史和大量的保護帶 。 這些設計規則在每個新節點上的復雜性不斷增加 ， 但制造方面不再有足夠的余量來解決生產中的問題 ， 因為最先進節點上的保護帶會降低性能并增加功率 。
【馬克·扎克伯格|【技術】高芯片價值和3D封裝正在改變測試的地點和方式】

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