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马克·扎克伯格|【技术】高芯片价值和3D封装正在改变测试的地点和方式( 三 )

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X 射线荧光标记有缺陷的凸点 ， 同时还跟踪 SnAg 焊料凸点中的银浓度
近二十年来 ， 半导体进步的最大障碍是光刻 。 生产型 EUV 扫描仪比预期晚了几个节点 ， 但一线希望是它迫使整个行业适应多模式 。 随着 EUV 工具、高 NA EUV 和多图案化的引入 ， 光刻不再是瓶颈 。 以类似的方式 ， EUV光掩模使用逆光刻技术来实现曲线形状 ， 大大提高了打印在芯片上的密度和精度 。
既然光刻挑战已经解决——或者至少正在解决——行业还必须更加关注一系列集成挑战 ， 特别是确保充分利用 Z 轴的芯片的可靠性 。 一些最先进的芯片类似于微型城市——柱子、不同高度的通孔、3D 晶体管、无源器件以及各种大小不同的存储器和加速器 ， 都密集地组装在一起 。
更好的数据 ， 更好的数据集成

许多这些问题的解决方案在于构建基础设施以更好地利用收集到的数据 。 每个进程的每个插入点都会创建数据 。 借助计量图像 ， 这可以迅速膨胀成数 TB 的数据 。 虽然其中一些可以削减 ， 例如使用机器学习来挖掘重要的东西并丢弃其余部分 ， 但真正的价值在于整合数据并利用它来提高产量和可靠性 。
“如果我了解我的晶圆级测试或设计特征信息 ， 我可能想在现场使用它来了解趋势 ， ”新思科技营销和业务发展高级总监 Steve Pateras 说 。 “同样 ， 如果我得到故障信息 ， 例如信号路径退化和随时间增加的延迟 ， 我希望能够将其与我的原始晶圆数据相关联 ， 甚至将其驱动回设计中 。 肯定有向前和向后馈送数据的愿望 。 如果是一家完全集成的公司并且正在设计自己的芯片 ， 那么这在今天是可行的 。 对于其他公司 ， 我们将不得不弄清楚如何共享其中的一些数据 。 ”
“当人们谈论数据湖时 ， 数据要么存在 ， 要么不存在 ， ” Onto Innovation软件产品管理总监 Mike McIntyre 说. “但是当你进入这个带有组织的数据存储库的系统时 ， 我们可以将这些数据叠加在一起 。 换句话说 ， 一般来说 ， 在裸片上的特定缺陷位置保持特定缺陷类型具有一定的寿命 。 我们不会删除这些数据 ， 但会将其存档 。 我们会在更长的一段时间内保存该芯片或晶圆上有多少缺陷的信息层 。 然后你进一步将其从芯片传播到晶圆 ， 再传播到很多 ， 也许传播到技术 ， 并且数据通过它分层 。 今天 ， 如果你看一下半导体的供应链 ， 仅仅制造仍需 120 到 160 天 。 然后 ， 当您添加电路板组装和电路板测试 ， 然后将它们放在服务器中时 ， 您所说的可能需要 12 到 18 个月才能将芯片从其工艺开始销售到现场 。
将数据组织到存储库中的一大优势是档案信息可以在多年后检索 ， 这对于参与项目的公司要么被收购要么失败尤其重要 。 但是数据也会随着时间而变化 ， 用于组织数据的工具也会发生变化 。 “从 Oracle 5 数据库中取回数据并将其放入 Oracle 19 数据库并非易事 。 ”McIntyre 指出 。
DFT/DFY/DFD

所有这些变化和挑战也会对流程产生更进一步的影响 。 几十年来 ， 晶圆厂可以通过应用结构良好的设计规则来解决许多基本问题 ， 例如布局违规或电源问题 ， 这些规则依赖于以前的历史和大量的保护带 。 这些设计规则在每个新节点上的复杂性不断增加 ， 但制造方面不再有足够的余量来解决生产中的问题 ， 因为最先进节点上的保护带会降低性能并增加功率 。
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