可变性和成本控制在3海里

执行副总裁兼首席技术官理查德•Gottscho林的研究,坐下来与半导体工程讨论如何利用更多的数据从传感器制造设备,迁移到新流程节点,啤酒和材料的发展,对控制成本有很大的影响。以下是摘录的谈话。

SE:随着越来越多的传感器被添加到半导体制造设备,由这些生成的数据可以用什么传感器?

Gottscho:你可以想象做很多不同补偿过程控制方案,特别是绕过变异性问题。这个行业只是在起步阶段。如果你看一下finFET的三维特性,设备有挑战美国和该行业大批量生产想出健壮的解决方案。你需要担心残留在小角落,蚀刻一个材料的选择性与另一个口供的保形性。一切都变得更加复杂。当你开始下一代gate-all-around3 nm和下面,这是另一个数量级的复杂性。起初,它看起来像一个finFET的修改。但要求越来越严格,gate-all-around架构的复杂性显著大于finFET。这是一个更复杂的设备比我们见过的,我们一直说后节点的节点。然而,我们作为一个行业继续前进。随着很多的可变性来源,和所有的事。

SE:你能辨别差异不同的设备和不同的房间内相同的设备吗?

Gottscho:也许吧。输出不一样的原因可能是因为集成是不一样的,如果你想让他们相同的客户必须运行相同的过程。一旦他们在选择偏离材料,薄膜的厚度,关键维度,或操作的顺序,你最终会得到不同的成本方程。这就是为什么一些客户比其他人更具成本竞争力。

SE:数据在这个级别允许你说你不需要推进的关键尺寸尽快如果你在做一种不同的方式吗?

Gottscho:我们还没走,但这是一个野心。我们没有这一水平的成熟的数据挖掘或应用程序。

SE:一些是添加剂。所以一件事本身可能不是一个问题,但与其他来源的变化,例如,可能变得更糟。数据如何帮助?

Gottscho:这一直是林和客户之间的合作过程,和我们的供应商和林之间。我们不能在真空中创建设备和解决方案。我们真的需要了解客户想要做什么,所以他们需要开放给我们。他们需要了解该工具的功能,所以我们需要打开。这就是数据囤积有时会成为一个问题。如果你看看室匹配,这一直是一个巨大的挑战,因为公差继续萎缩。所以室匹配解决方案从过去将来不工作。复杂性一直存在,但是因为公差大你不敏感的一个过程和另一个之间的相互作用。有一个上游光刻过程有变化。有一个上游dep过程变化。 All of that impacts what comes out of one etch chamber versus another etch chamber. And then, what about your metrology? Every one of these steps that is necessary to define a result that you want to match to a fleet, or another chamber in that fleet, is actually a composite of all the variation upstream, including the measurement. So now, what does it mean to match the etch result? How do you do that without taking into account everything upstream? And in order to do that, we need to collaborate with upstream suppliers and with our customer. That’s all about data from disparate sources in different formats. Putting that together into an algorithm that allows you to break this into its constituent pieces and feed back to each piece appropriately is a very challenging problem.

SE:除了所有这一切,整个行业都集中在多个源为我所做的一切。这难度变化和更严格的公差吗?

Gottscho这一直是一个问题。没有人希望你可以运行相同的流程通过铸造,铸造B和得到相同的结果。会有不匹配。也是一样的工具。在很长一段时间内发生的是我们的客户将对我们的工具致力于运行特定的应用程序,他们不会把我们的工具和别人的。他们可能分离层,所以如果你认为的后台的,也许他们给林申请前四水平的金属化,和别人在接下来的四个级别的应用程序。但他们通常不会混合供应商在同一水平。你甚至不能完全匹配结果的名义上相同的房间。现在,如果你把一个过程室从一个公司,把它比作一个过程室从另一家公司,然后期望他们匹配在原子层面,希望对所有的希望。

SE:我们朝着那个方向与铸造业务,对吗?

Gottscho在前沿:不是。

SE:但是有更少的公司搬到前沿。

Gottscho:首先,是的。但会有别人。在10年或15年,他们可能做gate-all-around。后缘将满足工业需求很长,长时间。但最终会跟随其他的男孩子都强。讽刺的是,我们谈到28 nm的后缘节点。这是非常困难的设备。这只是时机。事情会成熟,成本将会下降,收益率就会上升。然后其他人可能将进入业务。

SE:当我们进入个位数纳米过程、电介质更薄,更严格的公差,所以当你存款的电影必须更加精确。这对林意味着什么呢?

Gottscho:首先,你需要原子水平控制。在死亡中,公差在纳米的分数。公差内举行的死,尽管不同的几何形状和尺寸内死亡。你可能行紧密和其他线相距很远。这一直是一个挑战。这就是为什么沉积和蚀刻出现在不同的速率与不同的概要文件时线很近而远。然后你必须规模在整个晶片。边一直是问题的根本原因。晶片停止时,有一个间断电和化学,创建了一个不均匀。和背景辐射是不同的每个物种在这个过程中,所以很难补偿这些事情。 But you’re trying to hold 7nm dimensional control all the way out to less than 2mm from that wafer edge, and those edge effects go in a centimeter or more from the edge of the wafer. All of that has gotten more challenging.

SE:边缘之间的距离变得越来越像过程几何图形缩小问题吗?

Gottscho:不,比例是差不多的。这取决于具体的工艺条件和处理室配置,但是他们的厘米而不是毫米。在毫米范围有些影响,但一般来说,你会看到背景辐射开始踢10毫米或者从晶圆边缘的20毫米。几乎不变的故事。改变的是允许的公差在最后的20毫米。现在的事实上。固有的任何化学过程室有不连续由有限的晶片大小。没有人愿意过程12英寸晶圆14英寸衬底。所以对我们意味着什么,我们必须创新和改变我们的硬件以满足这些公差内死亡。的起源原子层蚀刻和原子层沉积。根据定义,你删除一次一层,沉淀一次一层,你这样做是不敏感的情况下,线太近或远分开。如果你后退一步,都是通过时间处理,包括脉冲功率、脉冲气体,周期性过程。使我们能够解决这些问题,满足客户需求。缺点是成本,因为当你做周期性的过程说了空间与人挑战的方法。从本质上讲,你失去的吞吐量,因为骑自行车来回的事情。吞吐量又有策略,包括小室卷过程,和更精确的控制,这样您就可以开关和越来越短周期越来越快。

SE: ALD和啤酒的大问题一直都是使用这些技术的时间,对吗?

Gottscho:ALD今天被广泛部署,这是足够快的经济。但这里有一个权衡。如果它不能屈服,不管多快你通过该工具运行晶片。原子层蚀刻过程是在生产中,,但他们不像原子层沉积还广泛部署。吞吐量是原因之一。只要你能找到其他方式解决这些问题没有原子层蚀刻,假设它有吞吐量的影响,那么你会这样做。当你到达gate-all-around,你必须做更多的原子层蚀刻,anisotropically和各向同性的。我们必须找到解决方案的吞吐量问题。我看到这一差距可能不是完全封闭的,但它不会是一个10倍,今天也不例外。这将是更像2,我看到我们关闭这一差距在未来几年。

SE:在建的一些芯片今天看起来很不同的甚至比几年前,用不同的处理器和记忆。任何的改变,因为新流程和结构,从制造业方面还是相同的?

Gottscho:这不是一个一阶影响我们的业务。内存芯片总是有更多的规则的结构。使它更容易制造他们在某些方面,虽然总是有数组区和细胞区,你试图制造在同一时间。增加了很多因为差距的几何复杂性。逻辑一直是非常具有挑战性,因为不规则的模式和许多不同种类的维度中死去。

SE:多远你看到过程。我们会达到3海里,但我们会达到2和1 nm吗?

Gottscho:人们已经预言自1微米因为年底缩放光刻技术不能打印下面。这是无稽之谈。另一方面,那些新尺寸很小。与其说它是物理。这是成本,变异性的问题是一个大的一部分。毫无疑问在我的脑海里,会发生3海里。1或1.5 nm是否会发生,我不知道。但之间发生了什么是你看到的变化计算架构冯·诺依曼来神经形态,你会看到更多的内存计算。我们已经有near-memory计算。记忆会变得越来越重要。所以设备的性质和类型的解决方案将会改变。就像3 d与非不是由光刻技术有限,未来逻辑不会像今天由扩展。

SE:有很多选项如先进的包装,和未来可能需要考虑数据移动和存储和成本。

Gottscho是的,它的系统,而不是设备。甚至不是芯片。

SE:和系统交互的系统。现在公差定义的整个系统,而不是芯片,对吧?

Gottscho:是的,但是神经形态计算的属性之一就是它更容错。你不需要精确的答案。可变性需求可能会放松。设计可以更加宽容可变性。将会有更多的冗余,就像你的大脑。你的答案必须是那么准确?对于很多应用程序来说,你不需要精度。你需要的是数据吞吐量和带宽来处理所有的数据。

SE:这是一个根本性的转变。而不是竞相最快最快的处理器和内存,这涉及到我们试图完成这个应用程序。

Gottscho:这就是为什么你也看到人们做他们自己的版本的人工智能芯片。你没有一个通用的CPU。英伟达踢了GPU技术。谷歌有自己的设计。苹果正在设计自己的芯片。这是一个有利于我们的业务。

SE:他们也引进年轻的工程师没有先入为主的观念如何完成这个或使用哪个工具。

Gottscho:是的,他们也不被传统观念说的东西是不可能的。

SE:改进设备和数据设备比过去更可靠吗?这是汽车行业,例如,正在寻找。

Gottscho:承诺。事实尚未赶上了这一承诺。但可以肯定的是,潜力是存在的。也许更多的领域我们的客户,都链接在一起的进程时芯片。他们正在看的可变性来源,来源不可靠的芯片,和他们是从哪里来的不仅仅是在单元过程,但单位流程是如何联系在一起,他们签名可以辨别的所有数据。我们通常无法获得可靠性数据,除非有一个特定的问题我们做出贡献,帮助解决。在我们的世界里,这将是更多关于我们的设备的可靠性和依赖我们的客户可以在一个可重复的结果怎样给定室,每室在一定窄分布看起来像其他室。和每一个晶片看起来像其他晶片。大数据挖掘,人工智能,毫升——这些技术将破坏我们的业务的一部分。作为一个产业,我们没有,但是我们会到达那里。

SE:在过去,设备制造商的大部分注意力关注下一个节点。在未来,它向后和向前走吗?

Gottscho:我们绝对有机会作为一个行业。我们的客户服务业务集团专门提供生产力和技术升级更关注后缘。我们的产品组关注前沿和新的内存等新兴应用技术。但是很多升级出来的前沿发展,他们可用的旧设备和增加更高的收益率,更高的可靠性和降低拥有成本。那个活动的阻力来自于资本成本方程。200毫米晶圆厂完全贬值。现在,当他们开始投资资本设备的升级和升级现有设备,尽管他们可以做更多的通过将前沿equipment-their整体成本方程被吹出水面。这将改变它发生的速度。但它会发生。和200毫米能力在压力下,有可能将修建更多的200毫米晶圆厂。 It’s also possible that 300mm fabs will be built to satisfy the trailing-edge demand that would have been satisfied at 200mm, which will put more pressure on the older fabs to do upgrades or swap-outs just to stay competitive. But that’s not going to be a sudden thing. It’s going to be a slow evolution.

SE:你看到量子计算吗?这还是一个科学项目吗?

Gottscho:这不是一个科学项目,但是这是我们试图更好地理解。今天肯定不是大企业,但它将变得更加重要。我们看到的一个更令人兴奋的机会量子计算在材料设计。材料从根本上是一个量子力学的输出。量子计算是匹配计算。

SE:制造量子技术怎么样?

Gottscho:什么主流量子设备将不完整清晰。今天我们可以使现有的量子设备使用现有的设备。但体积不会像人工智能芯片或内存很多年了。

SE:这关系与薄绝缘隔离的信号,所以你必须去深入硅,对吧?

Gottscho是的,包括high-aspect-ratio蚀刻和填充。

SE:人造材料成为林日益竞争激烈的市场吗?

Gottscho:这与其说是创建一个新的材料和更多关于放下一种新材料,无论是尿烷是一种等离子体沉积材料,气急败坏的材料,镀材料。你可以把铜以不同的方式,它基本上是一个不同的材料。您所使用的设备和过程一样重要,如果不是更重要,比实际的材料。钴是另一个例子。有许多不同的放下钴的方法。你可以电镀,electro-less板,你可以把它穿过ALD或心血管疾病。他们都有不同的属性。氮化硅是一样的。有低压化学汽相淀积或等离子氮化。截然不同的基于的氢量的电影。所以材料的组合和沉积方法产生的电影,是什么驱动的竞争优势。与传统材料,甚至有机会。如果你看看碳硬面具,例如,碳有许多不同的形式。有很多方法可以放下一个碳模式性质完全不同的电影。这仍然是一个相当开阔的区域发展。我们的很多材料的工作主要是模式的电影。我们有一些新材料的发展。后端行金属化是一个大问题的行业。 The traditional barrier-liner/seed combinations, put down primarily by周围性血管疾病,已达极限。它可以是昂贵的,它不满足客户的低要求,和你看到放下金属的新方法。我们更换PVD ALD和电镀。有电镀的扩展,导致不同的填充属性。

SE:所有这些目标都是一个非常小的规模。一个很大的问题是计量这些天?

Gottscho:计量一直长时间的问题。计量业务的同行保持前进的状态的艺术,但像其他一切事物一样,它变得越来越昂贵,因为它是难以检测的缺陷和污染。一个可行的选择涉及大数据,推断出的晶片是多少不太直接测量。虚拟计量被意识到。可以取代真正的计量成本的一小部分。所以每次一个晶片,您可以挖掘处理数据和连接到物理直接测量。现在有一个代理,你可以更有效地测量。你有更多的数据,你只需要建立与收益率的关系吧。你甚至有相关的挑战与传统计量,因为你在线计量不是电测量的结果。它在测量一些物理参数与最终产量和性能。

SE:在人工智能系统中,你看这个从分配的角度来看。你不知道他们会在适当的分布在制造业,因为这些系统适应。

Gottscho是的,需要反馈。非常相关的组合是非常精确的计量和电子束检查,也就是善于发现事物但昂贵扫描整个晶片。你要做的是用它来有效地校正模型。可以纯粹基于物理模型,但更有可能是一个混合模型,物理以及机器学习算法。你把这两件事放在一起,现在你可以明白你的整个缺陷地图,你可以采取相应的纠正措施。这是今天发生的事情。这是昂贵的计量结合相对廉价的基于数据的算法,并将这两件事联系在一起,这样你就可以使用一个校准。在未来,更加突出。