20世紀80年代,EDA公司如雨后春筍般涌現(xiàn),提供商業(yè)工具來加速復雜的集成電路設(shè)計,從此芯片行業(yè)的發(fā)展軌跡發(fā)生了翻天覆地的變化。芯片制造商傳統(tǒng)上依賴內(nèi)部專業(yè)技術(shù)來改進工廠的工藝工程,而現(xiàn)在他們可能已經(jīng)準備好接受為半導體生產(chǎn)而開發(fā)的商業(yè)工具。
制造是芯片行業(yè)的新主角。
美國《芯片和科學法案》不僅吸引了公司在美國建造晶圓廠,還幫助增加了工廠工人、半導體生產(chǎn)工程師(盡管仍然短缺)和制造供應鏈上的公司。
因此,半導體行業(yè)開始涌現(xiàn)出一批對生產(chǎn)工藝有著濃厚興趣的年輕化學工程師。
Meghali Chopra就是這樣一位博士創(chuàng)業(yè)者。
Chopra在Texas的Austin創(chuàng)辦了一家名為SandBox Semiconductor的初創(chuàng)公司。該公司提供軟件工具,旨在加速探索配方開發(fā)的新工藝方案。這些工具旨在為工藝工程師提供基于物理的AI建模。
20世紀80年代,EDA(Electronic Design Automation)公司的誕生加速了半導體設(shè)計進步的步伐,而Sandbox是加速工藝工程的公司之一。
SandBox的CEO Chopra說:“當人們談論半導體時,他們談得最多的是設(shè)計,而不是芯片制造。但現(xiàn)在人們更加關(guān)注制造,我認為芯片生產(chǎn)中的工藝開發(fā)和可擴展的配方具有超級挑戰(zhàn)性?!?/p>
復雜的工藝工程
工藝工程有三個主要步驟:光刻、蝕刻和沉積。據(jù)Chopra稱,Sandbox專注于蝕刻和沉積及其單元工藝?!耙虼耍覀兊哪繕酥饕菐椭に嚬こ處煴M快找出這些單元和單元步驟的正確參數(shù)?!?/p>
Chopra指出,制造芯片需要1200個單元工藝。用化學工程術(shù)語來說,一個單元工藝就是一個步驟。
為了說明工藝工程的復雜性,她解釋說:“無論何時改變芯片設(shè)計,基本上都必須重復開發(fā)所有這些不同的單元工藝。”
她補充說,“這就是為什么它如此困難?!?/p>
此外,集成工程師需要協(xié)調(diào)所有單元工藝組合,而邊緣或沉積工程師則必須開發(fā)實際的單元工藝?!耙虼?,對于整個集成工藝中的每一個步驟,邊緣或沉積工程師都會得到一組他們必須達到的指標?!?/p>
如今,工藝工程師依賴內(nèi)部開發(fā)的工具來優(yōu)化單元工藝。他們的工作(本質(zhì)上是迭代試錯)也在很大程度上依賴于進行手動調(diào)整的工藝工程師的經(jīng)驗和專業(yè)知識。他們都使用Excel來管理工藝開發(fā)。
由于這些工程師的知識很難翻譯或轉(zhuǎn)移,因此一些工廠對嘗試SandBox Studio AI等新的商用工藝開發(fā)平臺表現(xiàn)出濃厚興趣也就不足為奇了。
SandBox的產(chǎn)品
SandBox的核心產(chǎn)品是SandBox Studio AI。
據(jù)該公司稱,該平臺使工藝工程師能夠“利用基于物理、統(tǒng)計和機器學習(ML)的模型快速預測工藝結(jié)果”,從而加速產(chǎn)品交付。
SandBox的AI解決方案的獨特之處在于“物理支持的AI”。Chopra解釋說:“為了對這些非常復雜的工藝進行建模,我們使用了基于物理的基本真實模型。然后,我們使用AI來增強該模型。”
她說:“因此,如果我嘗試用物理模型模擬這些工藝,一次模擬可能需要5分鐘到幾天的時間,因為它們實在太復雜了。當然,這對于在工廠工作的工藝工程師來說并不可行?!?/p>
SandBox使用AI來“實現(xiàn)即時預測”。Chopra指出,“我們可以為工藝工程師提供實時反饋。但在所有AI的背后,仍然是一個基于物理的基礎(chǔ)層?!?/p>
SandBox Studio AI平臺的最新成員是Weave,它主要應對混合計量挑戰(zhàn)。
混合計量在工藝工程師中越來越受歡迎,因為他們需要精確測量復雜的結(jié)構(gòu),而單一的工具集無法全面查看這些結(jié)構(gòu)。SandBox解釋說,在3D NAND、DRAM和GAA架構(gòu)時代,混合計量是解決開發(fā)尖端工藝所涉及的復雜性和各種測量任務的必要條件。
但有一個問題。由于每種工具只能顯示特定的視圖(橫截面、自上而下等),因此要管理來自不同來源的數(shù)據(jù)并從中獲得洞察既困難又耗時。不可避免的結(jié)果就是出錯。
SandBox聲稱,其剛剛發(fā)布的Weave采用先進的ML技術(shù),從SEM(Scanning Electron Microscope)和TEM(Transmission Electron Microscopy)數(shù)據(jù)中提取和分析剖面,從而顯著提高了計量精度。Chopra說:“從本質(zhì)上講,我們正在使用我們的平臺對數(shù)據(jù)進行預處理,并將其與我們的計算模型進行協(xié)調(diào)?!?/p>
該公司表示,Weave的目的是讓工藝工程師免去手動測量SEM和TEM圖像的繁瑣工作。SandBox指出,這樣做的結(jié)果應該是,在工藝定義、產(chǎn)能爬坡和量產(chǎn)過程中,計量精度更高、實驗速度更快、成本更低。
Weave可直接插入SandBox Studio AI的建模平臺,為工程師提供了一種高效的方法,用于從不同長度尺度的計量資源中收集數(shù)據(jù)、解決數(shù)據(jù)沖突問題,以及預處理和組織數(shù)據(jù),以進行建模和分析。
SandBox的客戶
Chopra于2016年成立了SandBox,那時距離她從Texas大學化學工程專業(yè)博士畢業(yè)還有一年時間。Chopra在Lam Research短暫實習后,由于沒有在晶圓廠擔任工藝工程師的經(jīng)驗,她創(chuàng)辦了自己的初創(chuàng)公司。
Chopra解釋說,就在她從Stanford畢業(yè)后搬到Texas時,Texas大學Austin分校成立了制造研究中心。在研究生期間,她與不同公司的工藝工程師接觸,積累了行業(yè)經(jīng)驗。
這些經(jīng)驗明確了她的目標,并驗證了她所研究的軟件工具的潛在市場需求。
如今,SandBox已擁有近十家客戶,包括工具供應商和芯片制造商。
工藝配方開發(fā)一直被認為是制造設(shè)備供應商(如Lam Research或Applied Materials)的領(lǐng)域。事實上,當這些公司交付一個巨大的蝕刻或沉積工具時,都會附帶他們所謂的Best Known Method,一個既定的基準配方。
然而,當這些工具到了芯片制造商手中時,麻煩就來了。Chopra解釋說:“首先,客戶希望工具供應商對配方進行小幅調(diào)整。因此,供應商會調(diào)整他們的基準配方。客戶還需要進行具體的優(yōu)化,結(jié)果就是來回折騰,需要工具供應商做大量的手把手工作?!?/p>
更糟糕的是,Chopra指出,芯片制造商不僅僅只是采購單一的工具,他們會購買許多工具。“當你擁有20種工具時,問題就變得更加棘手,因為你需要確保所有工具都匹配。這些工具會隨著時間的推移而發(fā)生變化,工程師使用它們的方式也不盡相同。因此,芯片制造商本身需要能夠找到不同的配方調(diào)整,以獲得所謂的chamber-to-chamber匹配?!?/p>
因此,盡管工具制造商和芯片制造商有不同的需求,但如果公司希望提高工藝產(chǎn)量,就必須能夠調(diào)整配方。配方必須符合整個晶圓的目標規(guī)格。
目前,SandBox有20名工程師。除了一些種子投資外,自2018年開始運營以來,它從未籌集過資金。Chopra說:“我們實際上已經(jīng)盈利了。”
但她補充說,“我們的目標是通過了解客戶的問題來慢慢成長?!?/p>
審核編輯:劉清
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原文標題:SandBox將AI工具應用到IC制造
文章出處:【微信號:Astroys,微信公眾號:Astroys】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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