为测试数据设计芯片

随着芯片在更关键的应用中使用，收集数据以确定芯片整个生命周期的健康状况变得越来越必要，但能够访问这些数据并不总是那么简单。它需要在复杂的、有时不可预测的、通常是敌对的环境中传递信号，在最好的条件下，这是一个令人生畏的挑战。

人们越来越迫切地需要在芯片离开晶圆厂或封装工厂之前提高芯片的可靠性，并需要在更长的寿命内监测IC的行为和性能。在过去，这是一个相对简单的练习。必要时可以探测平面芯片，外部引线可以连接到测试设备上进行一系列测试。但随着芯片变得越来越异构和三维化，随着密度的不断增加，这些方法不再适用。引线通常被隐藏，有更多的元素需要测试，并且需要分析来自这些测试的更多数据。在某些情况下，数据可能需要在芯片离开晶圆厂10年或更长时间后收集。

推动这一转变的是汽车原始设备制造商(oem)和大型数据中心，它们要求提高可靠性，因为更多的自动化功能由先进的节点芯片控制，而大型数据中心的定制和现成设计中混合的处理元素使芯片更节能，但更难测试。在未来，其他一些新兴安全和关键任务领域的公司可能也会加入这一行列。

“客户希望在整个寿命周期内监控和跟踪设备的性能和健康状况，”该公司技术和战略副总裁基思·绍布(Keith Schaub)说美国效果显著．“他们希望在设计本身中嵌入传感器，就像你在汽车中安装传感器一样，这些传感器可以在产品的整个生命周期中生成数据，甚至在测试期间。你可以让这些传感器在晶圆、封装、系统中生成各种数据，然后在消费者使用时在终端设备中生成数据。这类似于移动运营商对你的手机所做的事情，它会生成一堆数据，他们总是会询问是否可以将数据发送回提供商。”

在某些情况下，这需要额外的电路作为来自各种传感器的数据的管道，这些传感器用于测量和监视各种元件的行为。这种电路需要尽早融入设计中，以避免在设计流程的后期出现问题，但又不能过早地导致设计发生重大变化。主要问题是确保诊断数据的完整性，并确保监测/测试数据可以不受任何障碍的影响(从噪音到电磁干扰)。

该公司产品副总裁Noam Brousard表示:“能够在任何时候不受干扰地启用和访问监控器的遥测数据非常重要proteanTecs．“我们可以连接到各种数字接口，允许在生产或现场的任何阶段通过各种硬件和软件提取数据。但关键是要能够在正确的时间和地点收集这些数据。否则，您可能会得到不能反映实际系统性能的数据。”

今天的楼层规划和针对测试(DFT)工具并不是专门用来确定移动测试数据的最佳方式的。楼层规划工具可以帮助优化布局，DFT工具可以帮助制定如何测试设备的策略。但随着芯片变得越来越大、越来越复杂，这两个世界正在融合。

DFT和Tessent硅生命周期解决方案的产品管理总监Geir Eide说:“当你从I/O引脚连接东西时，实际上，从测试器到扫描链，你必须考虑的一件事是吞吐量西门子数字工业软件．“如果通过这些内部测试结构，在核心级别有100 mhz的限制，当它们只是直接像这样连接时，现在从测试器传入的数据也有相同的频率，并分布在整个芯片上。如果我们只专注于制造测试，即使测试设备上的大多数仪器都可以处理千兆赫，但你会放弃很多能力，因为你无法足够快地通过芯片传输数据。”

在先进的汽车芯片中，质量要求特别严格，对及时数据的需求至关重要，这可能是一个大问题。艾德说:“处理这个问题的时间窗口非常短。”“特别是对于许多现场要求，传统上你必须牺牲质量来换取时间。制造测试的测试质量目标远高于现场测试，但这一差距正在缩小。有效地处理大量的测试数据是一个从制造测试扩展到系统内测试的问题。因此，在芯片上拥有高速公路，以便能够发送大量的测试数据，这也成为了系统测试的要求。”

这里使用了几种方法。一种是为这些数据添加专用线路，这可能是必要的，这取决于各种芯片或封装传感器所在的位置。另一种使用现有的电路来传输数据，尽管它并不是专门为此目的设计的。也可以是两者的组合，但这需要特定于领域的知识来划分数据和优先级。

但在所有情况下，通过复杂的芯片或封装传输数据都是一项挑战。测试产品高级营销总监Steve Pateras说:“主要有两种情况，一种是对芯片有不同的访问权限，有些可能有多个访问权限，另一种是现场测试，这是另一种情况。Synopsys对此．“其一，你有一个高速的基于I/ o的访问。有IEEE 1149.10，但也有重用功能性I/O的整个概念，用于测试和其他仪器的高速带宽访问。PCIe和USB现在似乎是最流行的，你可以利用这些功能接口从芯片中提取大量数据——每秒数十千兆比特的带宽。我们一直在与ATE公司合作在制造测试中使用它。您可以在现场使用完全相同的接口，因为这些是系统中存在的功能接口。”

一旦可以访问数据，就可以从中收集各种信息。proteanTecs的Brousard说:“原始数据被上传到我们的软件平台上，应用基于知识的算法为用户提供可操作的见解。”“这既可以是测试模式，也可以是功能模式。”

被测量的是什么?
多年来，人们一直在讨论如何从一个正常运行的芯片或系统中获取这种细节，现在终于开始受到关注。但这也只是向数据驱动架构的更广泛转变的一个因素，其目标是以更少的努力和更高的速度通过芯片传输数据。不同的是，这些监控和测试数据需要完全准确，并且在创建点和提取和分析期间完全相同。数据中的任何缺陷都可能导致现场故障。

“人们期望7nm或5nm设计的公差水平非常小，没有人会收集足够的计量或检验数据，因为你无法负担检查每一片晶圆的费用，”John Kibarian说PDF的解决方案．“你可以在计量和检查方面采取一些步骤，但你不能全面这样做。因此，你需要能够直接处理设备数据和消耗品数据，即光刻胶和浆料，你需要能够跟踪这些不同材料变化之间的关系，以及这对产品意味着什么。最重要的仲裁者是当你测试产品时，这些测试产生了什么影响。产品是否有不同的表现?最终，这些数据是非常有价值的。测试数据是这个链条中非常非常重要的一部分。”

在测试周期的多个点上也很容易破坏和破坏数据(参见图1)，并且需要在整个流程中考虑这一点。

该公司副总裁兼总经理Jens Klattenhoff表示:“卡盘温度可高达300°，可降至-60°，因此可以实现巨大的温差形状因子的系统事业部。“通常情况下，你可以相当精确。但由于平板尺寸非常小，就不可能做到如此精确。这也涉及探针- cup(铜柱)定位。所有的小漂移都是由温度引起的。但以射频测量为例，特别是在更高频率下的5G，仪器造成的漂移完全不同。对于直流测量，即使在这种温度变化下，也主要是针击中小垫所需的位置。在射频方面，有不同的漂移，这就是频率漂移。”

图1:对数据收集的潜在影响。来源:形状系数

随着设计变得越来越异构，这一点尤其重要，因为它们包含了更多的模拟/混合信号元素。Roos Instruments首席执行官Mark Roos表示:“传统上，在数据和测试中，SoC数据并不是很有趣。“你知道这是扫描数据或功能测试数据，是通过或失败的数据。它用来生产你的零件，但它不能提供太多信息，而模拟测试每个可能的数字都能告诉你一些东西。”

测试并不是唯一被扩展为更多流程步骤的流程。随着越来越多的芯片被添加到同一个封装中，计量也被用于更多的插入点。与其他流程一样，重点在于良好的数据。

“我们被要求提供更严格的可重复性和可重复性标准，这样我们就可以绝对确定这个系统是如何生产的，而不是工艺规范，”Samuel Lesko说力量的纳米表面部。“因此，我们看到的不是数据上的压力，而是绝对精度、工具对工具匹配以及更频繁的QC晶圆周转来评估真实基线的压力，因此我们确信我们知道我们在工艺晶圆上输出的任何数据的确切值。这一切都是关于准确性和长期可重复性。”

这种对数据准确性的关注正在整个晶圆厂蔓延。例如，一些类型的检查正在重复进行，以确保数据准确，特别是在涉及人工智能的情况下。“尽管我们不告诉客户，但我们实际上是多次通关的，”该公司首席执行官Subhodh Kulkarni说CyberOptics．“当我们看到对我们的人工智能和技术来说微不足道的数据时，如果我们有时间，而且其中一部分还在，我们就会迅速回去收集当时的高分辨率数据，而其余的数据仍在被搅动。我们正在利用现有技术的任何空闲时间。但当然，对于复杂的高级包装类型的客户来说，他们可以牺牲吞吐量来提高可靠性。”

除了更好的数据，另一个挑战是合并来自各种工具和流程的不同类型的数据。

“你有不同结构的数据进入，我们与客户合作，试图为他们统一这些数据，”本·米哈克(Ben Miehack)说，他是公司缺陷检查和计量的产品经理上的创新．“他们真的想让我们以结构化的格式输出数据，这样他们就可以在传递之前使用这些数据。因此，通常在我们使用KLARF (KLA结果文件)(KLA的行业标准)或某些晶圆图E142或某些semi类型的通信格式之前，但现在这种情况正在发生变化，需要重新构建数据量。”

最后，为了提高质量，公司正在试图找出在多个实体之间共享所有这些数据的方法。

“关于骰子适合度的累积数据需要经过多方处理，”该公司战略合作高级总监Jay Rathert说心理契约．“这可能是在IDM晶圆厂内，所有的设计、制造和测试都在一个屋檐下。或者它可能是一个使用代工厂或OSAT的无晶圆厂设计器，这是最复杂的用例。我们正试图找到一种方法，让人们能够习惯地共享数据中的特定粒度级别，但又不必暴露敏感的进程IP。所以，你怎么能从最安全的筛选数据中提取出来，然后说，‘这个骰子看起来和其他骰子不一样。“你想让晶圆厂保护他们的工艺IP，以及他们想保留的任何其他类型的机密信息，但有信心只传递一点点信息，即这块晶圆上的这个芯片应该进行稍微不同的测试，或稍微不同的烧制，或通过系统级测试。我们需要让人们习惯这种想法，因为整个行业都需要将质量提升到一个新的水平。”

接下来是什么?
公司现在关注的是如何确保准确的数据保持准确。例如，Synopsys已经开始将芯片中不同内核的测试数据打包。在过去，这主要集中在扫描数据但这种方法正在被扩展到包括其他类型的测试数据。分组化是有帮助的，因为它允许数据以离散的束移动。

另一个挑战是了解在从设计到制造的流程中需要在前期或后期收集哪些数据，以及可能不会同时实现的其他元素如何影响这些数据。例如，在设计周期的后期会出现几个涉及测试的电源问题。Synopsys数字设计组研发组主任Renu Mehra说:“DFT可能会在你的设计周期的后期插入。”“如果你以一种非常通用的方式指定了你的意图，比如每次我在功率域a和功率域B之间有边界，我需要一个隔离单元，那么如果在设计阶段后期引入了DFT信号，他们也会看到这种功率意图，这些DFT信号也会被适当隔离。”

事实上，DFT有一个非常复杂的与趟车．Mehra说:“这是一大堆麻烦，因为DFT引入的不仅仅是扫描信号，所以扫描信号可能会从一个功率域转移到另一个功率域。”“他们有DFT包装单元，压缩引入的部件，因此，尽管我们没有意识到，DFT在设计中引入了重要的新逻辑。基于MV设计的功率，我们需要非常小心，当我们引入一个新的cell时，我们不会破坏功率。因此，如果域X和域Y之间没有通信，它们之间也没有指定隔离，其中一个恰巧被关闭，DFT不会意识到这一点。如果要在这两个域之间添加连接，则需要添加包装单元格。没有指定隔离。它会把损坏从电路的死部分转移到电路的活部分，你必须非常小心如何引入DFT。有时对于DFT，我们必须在插入DFT后立即添加新的UPF意图来修复它。”

结论
芯片行业正开始将芯片内、系统内监控作为识别从芯片健康状况到潜在不良活动等一切事情的关键工具，并已开始设法将其构建到工具和流程中。现在的挑战包括首先将数据从芯片中取出，然后确保从芯片或封装内部收集的数据是准确的，并且不受芯片或封装内外各种其他活动的影响。

向需要可靠性的行业提供这类数据是一个明显的商机。其中一些是在客户的要求下进行的，比如汽车制造商，他们认为这类数据对于避免昂贵的召回和责任诉讼至关重要。但显而易见的是，芯片本身正被用作另一种数据指标来源，要么证实现有的测试结果，要么在出现问题时发出警报。拥有额外的资源只会有所帮助，将这些资源放在传统设备或方法无法到达的地方可以大大提高整体可靠性。

-Ann Steffora Mutschler对本文也有贡献。

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