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數據協同對芯片制造的重要性

我快閉嘴 ? 來源:雷鋒網 ? 作者:雷鋒網 ? 2020-07-13 09:54 ? 次閱讀
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數據對于了解半導體的使用壽命至關重要,數據收集則是超越摩爾定律保持競爭力的關鍵。

如今,芯片設計周期的早期越來越依賴于多個數據源,包括從設計到制造流程的一些數據源。雖然這種整體性的方法似乎足夠合乎邏輯,但半導體行業從一開始就沒有特別強烈的整體性,專業知識是圍繞流程中的特定步驟發展起來的,從業者也是在某個特定的步驟中進一步發展。但是,隨著產品上市時間的縮短、芯片制造復雜性的增加以及獨特的體系結構對于開發日益破碎的細分市場至關重要,這些流程以及步驟的劃分將不再適用于由數據驅動的模型設計與制造,現在最大的挑戰是讓所有的數據協同工作。這將是芯片下一個數量級學習的來源。

目前,相關標準的建立正在幫助整合數據。此外,第三方分析和監控公司正在完成各個數據源的連接,這些公司通過提取和整理數據并將其以可訪問的數據庫格式進行存儲,從而幫助客戶更輕松地查看數據,也實現了過去幾代半導體客戶以及芯片設計、制造和測試工程師夢寐以求的芯片可視化。

模擬電路和數字電路環境下理解數據

目前設計環節面臨的挑戰之一是在模擬電路和數字電路環境下理解數據。根據大部分或所有模擬電路的設計是否是在較舊的節點上開發和這些電路是否是帶有模擬元件的數字電路,數據結果不盡相同。盡管大多數設計人員認識到,即使是在較傳統的工藝節點上,模擬量也會漂移并容易受到噪聲的影響,但在5nm及以下的工藝節點上,數字電路會變得更接近于模擬電路,并受到更多的噪聲干擾。此外,這些節點具有較小的裕度來緩沖細導線和薄電解質的影響。

這些數據如何與數字端中的其他數據相匹配仍在研究中。但是,由于以下幾個原因,電路內監控的數量在不斷增加。

首先,這些數據可能無法通過常規測試訪問。為半導體公司提供收益管理和數據分析的軟件公司 yieldHUB的收益管理專家Carl Moore表示,在PMIC(Prower Management IC)中,有很多甚至無法測試的節點。在設計這些芯片時,首先要找到可測試節點,PMIC中有數百個可測試節點,如果能找到它們,對其進行測試,就可以確定這些節點的規格,或者確定是否需要將某些內容放大到合理水平。

第二個原因則與汽車等市場日益重視芯片的可靠性有關。在這些市場中,芯片被用于安全關鍵型應用中,其預期使用壽命可能長達20年。

Carl Moore表示,模擬電路和MEMS較難測試,這是因為來自傳感器信號微弱且密度高,對于開發這些芯片的設計師來說,最重要的是芯片周圍的內容以及該芯片的使用方式,但隨著時間的推移,更多的因素需要被考慮到設計中。因此不僅僅是要確保芯片功能正常,還需要一種可以訪問數據的格式,該格式可以與其他系統或設備產生數據關聯。

設備制造過程中的數據關聯

半導體制造設備已與用于分析芯片功能的許多數據完全隔離,在這個供應鏈中關聯數據的工作還處在初期階段。這其中有很多原因。

首先,所收集的許多數據被認為是專有的和具有競爭性質的,因此整個供應鏈之間的共享受到限制。其次,設備供應商主要與客戶進行交互,設備供應商之間并非彼此交互。最后,設備供應商將傳感器作為附加產品供應已經有一段時間了,因為沒有人想在沒有數據分析和機器學習的情況下出售高級設備。因此,并非所有的數據格式都是一致的,并非所有的數據值都很清楚。

盡管芯片行業傾向于通過片上傳感器或制造工藝來提高可靠性,但數據收集和分析需要滲透到供應鏈中。因此,代工廠、測封廠和系統公司不僅關注溫度和電壓測試,還越來越關注各種技術來源,以及這些技術的生產時間、生產規模以及如何生產等問題。

美國跨國軟件和工程服務公司PDF Solutions業務開發負責人Dave Huntley表示,如果想要設備具有可追溯性,那么就必須讀取該設備的數據。另外,材料制造商的可追溯性要求其定位足夠精準,涉及到所有工廠的所有數據。

這些數據也可以用來篩選出偽造芯片和組件,對安全性至關重要。

測試中的數據格式演進

需要連接測試數據的原因是,芯片內部的復雜度不斷提高,需要覆蓋范圍足夠廣才能確保芯片在整個生命周期內達到預期效果。

芯片測試過程中不僅存在密度問題,在芯片的局部區域內還有流出流入大量電流,測試者必須在不同電壓和不同頻率下執行此操作。在某些情況下,這些芯片具有12個不同的電源域,所有這些電源域填充在芯片的不同區域中。因此,測試過程會產生大量數據,并且需要與工廠中各種工藝產生的其他大量數據進行補充和關聯。要提取優良數據并將其轉化為可用的數據,需要進行大量工作。

來自不同制造商的測試設備過去常常使用不同的操作系統,以不同或不兼容的格式顯示數據,但隨著電子數據交換(EDI)和IEEE的標準測試接口語言(STIL)的出現,測試需要更具兼容性。

為解決這個問題,自動測試機制造商Teradyne開始與其他供應商共同開發標準測試數據格式STDF。STDF是與數據庫體系結構和操作系統無關的二進制格式,是為自動測試設備(ATE)開發的,因此可以連接來自競爭廠商的ATE,并且可以更容易移植和存儲數據。

該格式包括標準記錄類型和全局元數據,以及參數化(通過、失敗和多針)和功能測試。二進制格式將被轉換為更人性化的ASCII格式(ATDF-STDF的ASCII版本),并用于數據庫或Excel電子表格中。但在轉換工程中,批次ID或頭文件可能會丟失,出現錯誤數據的機會很多。

盡管STDF是測試中最常用的格式,但也有局限性。例如無法直接支持當今測試環境中的新模型,格式本身也不夠精準。在STDF之后,可能采用由SEMI半導體測試合作聯盟(CAST)特殊興趣小組正在研究的Rich Interactive Test Database(RITdb)標準。

小結

生成更好的數據,從更多的來源收集數據,并能夠將所有這些數據關聯起來,這為整個芯片行業帶來巨大的可能性,包括從提高可靠性到預測分析的所有方面。可以根據需要,對設備進行維修或更換,而不是當設備出現故障時也無法接受到故障信號。

芯片行業正處于這種轉變的初期,但在未來十年里,它可能會定義從設計到制造的每一步,從產量到可靠性和安全性都將得到改善。

2020年8月7日至8月9日,2020年全球人工智能機器人大會(CCF-GAIR 2020)將在深圳隆重舉行,今年的主題是AI新基建產業新機遇,設置了針對新基建學術的AI前沿專場、機器人前沿專場、聯邦學習專場3大專場,針對新基建產業的AI芯片專場、智能駕駛專場、AIoT專場等的11大專場。AI芯片專場的學術大咖和重要企業技術VP將共同探討如何用創新的指令集、架構以及商業模式抓住新基建給AI芯片帶來的絕佳機遇。
責任編輯:tzh

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