5/3nm工艺的可靠性挑战与日俱增

由于新材料、新晶体管结构的引入，以及这些芯片在安全和关键任务应用中的预计使用，确保芯片在5nm和3nm工艺上的可靠性变得更加困难。

这些元素都增加了自己的挑战，但这些芯片中的许多最终将用于先进的封装或模块，在基于热、振动和其他物理效应的应力不再完全可预测的应用中，这一事实使这些挑战更加复杂。再加上动态功率密度的大幅增加，更多的物理效应会影响老化模型，以及5nm和3nm数字电路的行为开始更像模拟电路，使它们面临一系列模拟问题，如电磁干扰和漂移，这些问题在数字设计中从未被视为主要问题。

除此之外，更高的密度、更小的功能和先进的封装使检查、测量和测试芯片变得更加困难，并且有足够的信心实现全覆盖。

“当finFETs测试的产品营销总监盖尔·艾德(Geir Eide)说:“如果被引入，行为就会有一些非常具体的差异。Mentor是西门子旗下的企业．”gate-all-around在美国，还需要收集更多的数据，以了解其全面效果。在我们现在所处的位置上，我们有能力在晶体管水平上建模和生成数据模式。这不仅是处理finfet所需的基础设施，也是处理新型晶体管所需的基础设施。我们有正确的框架来解决各种各样的缺陷类型，这些缺陷类型也可能发生在栅极全能和其他类型的晶体管中。但随着这类技术获得更多数据和实际结果，还需要进一步发展。但是看看过去发生的事情，我们很可能会看到一些独特的和新的缺陷。这总是发生在每个节点上。大部分缺陷与过去相似，但总有一些独特的事情发生。”

随着设计越来越独特，而不是一个芯片就能生产10亿个单元，这种复杂性就会变得更大。这些设计中的许多都是异构的，并且包括一些版本的AI/ML/DL，这增加了潜在缺陷将对芯片功能产生何种影响的不确定性。

“异构集成处理仍处于周期早期，”阿里巴巴首席营销官梁安琪(Amy Leong)表示形状因子．“现在，这意味着必须进行更多的测量。随着时间的推移，这个数字必须随着更多的测量智能而下降。我们已经从每个技术节点的开始看到了这一点。现在的不同之处在于没有统一的路线图，有相当多不同的技术。乐高积木也有多种组合方式。”

这就更加强调定制探针产品——用于工程的分析探针和用于大批量制造的探针卡。也需要更深入的研究检查而且计量因为这些设备更加多样化，它们更小，而且它们紧密地结合在一起。

该公司总裁兼首席执行官Subodh Kulkarni表示:“由于尺寸越来越小，在高级节点上的测试和检查面临着挑战CyberOptics．“从历史上看，半工业能够应对这些挑战，并将继续这样做。此外，第三维度在高级包装中发挥作用，如堆叠和复杂程度更高的异构集成等过程，因此对100%检查的需求正在迅速增加。这就是一些更令人兴奋的技术发展正在发生的地方。”

5 nm问题
在5nm处，finfet开始失去动力，原因有很多，包括通过细线移动信号的能力，更薄的介质来绝缘各种组件，以及通过细长门控制电流泄漏的能力下降。即使是制造也成为一个更大的问题，因为使用finfet，鳍需要在每个新节点上更高。

“一个问题是，鱼鳍本身必须更结实，”德国海洋研究所高级研究员托马兹·布罗泽克(Tomasz Brozek)说PDF的解决方案．“但是有了更高的鳍，大门也必须更高，因为大门三面都在鳍上，两个侧壁和顶部。这意味着材料必须被移除，替换，金属必须在沟槽内沉积，并且触点必须建立在源/漏外延区域上。因此，外延生长需要更深和更高，接触本身也将围绕源和漏建立，以减少接触电阻。这增加了复杂性。你可以把翅片做得更高，但这样一来，电流会在翅片顶部流动得更多。电流分布将来自源极和漏极处的接触点，然后通过翅片。增加翅片高度并不能像增加翅片高度所带来的通道宽度增加那样带来相同的性能提升。”

这在汽车市场变得尤为重要，在汽车市场，最先进的工艺被用于越来越自动驾驶的汽车的人工智能部分。在汽车等恶劣环境下使用的芯片中，还没有大规模使用高级节点进程。例如，在服务器机架中，如果内部温度过高，单个服务器可以将负载转移到其他服务器上。同样，如果智能手机被放在阳光下，超过了一定的温度，它就会关机，直到温度低于预先设定的限制。这在汽车中是不可能的，热量会对从内存延迟到加速电路老化的所有事情产生重大影响。

“很长一段时间以来，我们一直在真正的前沿节点上运行，以消费者为导向的心态考虑该领域的故障率，”切特·勒诺克斯(Chet Lenox)说心理契约．所以从我们的角度来看，我们有一套主要用于过程控制的工具。我们正在开发技术，使我们能够更多地利用fab中的数据来预测现场的可靠性。机器学习是其中的重要部分。在过去，检验和计量仅用于工厂的过程控制。这包括控制巡视，找出您的缺陷paretos看起来像什么，以降低主要缺陷，并保持cd在控制中，以便在终点线的参数是好的。最后的仲裁是排序/良率和最终的包装测试。如果那是绿色的，你应该做得很好。我们现在发现的是，这些东西并没有捕捉到潜在的缺陷和可靠性故障。所以一个零件可以通过，一个缺陷模式可以稍后在汽车中激活。这是第一个洞。漏洞二是你有巨大的测试覆盖缺口在那些你不测试的部分中。使用现代数字设备，你无法测试整个设备。 So the combination of unactivated latent defects and test coverage gaps is the big hole that needs to be filled for automotive. For systems that are going in cars, that hole is being filled by lots of redundancy. You don’t want to have to do that.”

除此之外，还存在收集足够数据以提供足够覆盖范围的问题。

该公司副总裁兼总经理Doug Elder表示:“在5nm工艺中，缺陷和测量数据的收集变得越来越困难OptimalPlus．因此，在这个问题上采取行动的能力将被推迟到进程的进一步进展。这会影响你获得晶圆级数据的能力，让你能够反馈数据，以确定你是否有配方问题或蚀刻问题，以及问题发生在哪里。一方面，能见度——无论是电的还是你实际能看到的——都降低了。另一方面，数据可能太多了。如果你看看芯片的大小，它们产生了如此多的数据，以至于人们不确定该如何处理这些数据。我们一直在拍摄机器视觉图像，并在这些图像上运行算法来确定某些东西是好是坏。我们可以将一个非常复杂的图像数字化，通过框架包装器和机器视觉，你可以获得一个非常明确的图像，在上面运行机器学习，以确定哪些点是制造过程中感兴趣的，然后判断它是好是坏。在获取数据方面，或者在某些情况下，如何处理这么多数据方面，问题越来越多。”

3纳米的问题
5nm和3nm都增加了重大的可靠性挑战。但在3nm工艺中，由于种种原因，这些问题的数量和严重性还不太为人所知。其中包括:

• 栅极全能晶体管将取代finfet。三星已经宣布将转向3nm的纳米片fet。台积电计划至少在开始阶段使用finfet，不过它也可能会改用某种类型的栅极全能晶体管。
• 引入新材料，如钴和钌，以及新的薄膜，每一种都将更薄、更小，更难清洁、抛光、测量和检查;
• 数字逻辑在每个新节点上的微妙转变越来越趋向于模拟行为，迫使芯片工程师开始与信号漂移、噪声和不同应力等问题作斗争。

PDF的首席技术专家Andrzej Strojwas说:“每一种新材料都会带来问题。“几代人以来，门和触点之间的短路一直是故障的主要原因。铸造厂负责产量，所以他们将消除空头，或至少尝试。但也可能会有泄漏，这些泄漏将导致可靠性故障。它可能是覆盖的结果，也可能是间隔薄弱的结果，所以现在就有了潜在缺陷的危险。在像汽车这样的市场，我们必须纠正硬短和泄漏。这就是为什么我们一直专注于描述这些泄漏的原因。”

随着数字逻辑开始变得越来越像模拟，这就变得更加麻烦，因为模拟信号会随着电路的老化而漂移。

“这不仅仅是随波逐流，”斯特罗瓦斯说。“你必须考虑压力，这可能会导致可靠性故障。你必须把监视器放入实际的模具中，让你知道你是否遇到了麻烦。你必须在你把模具削薄后观察机械应力，你把它放入包装或插入器．所以现在你必须看到从晶圆分类和烧录到现场发生的变化。你必须在产品的整个生命周期内提供监控数据。”

在3nm时，这一点变得更加关键，因为二阶和三阶效应变成了一阶效应。这正是电感在每个新节点上所发生的情况。

“如果电阻很低，你可以忽略电感，”João Geada说有限元分析软件．“但是当电阻开始缓慢攀升时，因为你在较低的金属化水平上使用了更多的奇异金属，那么电感就开始成为你需要更多关注的东西——不仅仅是谐振器和天线。你的时钟开始像电磁发射器一样工作，并与附近任何方向正确的电线相连。电感在芯片上已不再是一个可以忽略的影响。”

软件测试
由于这些先进的节点芯片被用于更多的任务和安全关键应用，人们越来越关注在线数据。几乎所有在数据分析领域工作的公司都为不同的开发阶段提供不同版本的在线传感器。不过，它们的用途越来越多，远远超出了制造业，用来描绘这些芯片在现实条件下的表现。因此，数据收集现在正在左右移动，有效地建立了一个数据循环，将数据中继回制造商以及芯片设计团队，以纠正缺陷，并在未来的设备中进行改进。

“你不可能测试所有东西，”John O 'Donnell说yieldHUB．“通常情况下，你测试一个参数或测试另一个参数，以从数据中得到一些你无法做到的东西。但你也可以检查数据库的趋势，并超越现有的测试，这对客户来说变得非常重要。在多芯片封装中，您可以从数据中检测单个芯片的情况，并确定哪个芯片是哪个芯片。你可以追踪多个芯片到正确的晶圆厂。”

这在其他方面也很重要。随着芯片的密度越来越大，并被用于关键应用，即使性能不是最佳的，它们也必须继续工作，直到它们可以被替换为止。这是基本原则之一ISO 26262在汽车领域，设备需要优雅地进行故障转移，无论是转移到完全冗余的电路还是车辆内的另一个设备或模块。

Mentor的Eide说:“这是每次制造业取得新进展时所发生的潜在事情。”“当某样东西不起作用时，它不起作用的方式可能是由于不同的原因，当它有缺陷时，它的表现也不同。例如，在旧的进程中，如果一个晶体管坏了，它就会停止工作。如果finFET晶体管不能工作，它仍然可以工作——把finFET想象成一个有三个连接的开关，这三个连接应该是并行工作的。如果其中一个坏了，开关还能工作，但现在变慢了。现在的测试方法有点不同。所以对于制造中的每一种增量，总是有可能出现新的缺陷，你必须首先了解它们的存在，然后用不同的方式进行测试。我们在行业中所做的一件事是在晶体管层面上更多地针对缺陷。集成电路设计有不同的构建模块，其中晶体管是最低级的。在过去，它简化了问题，以解决稍大的构建块。 Now there’s a shift toward looking more at the transistor-level behavior of things to target. So when we’re creating tests to target the transistor-level behavior, what types of defects we’re chasing and how we chase them, over time that becomes more and more complex.”

结论
测试、检验和计量正在发生根本性的变化，因为新的节点和新的包装方法使得以前的方法不足以在广泛的使用模型和许多不同应用中保证覆盖范围和质量。这将测试转化为在产品生命周期中定期进行的连续操作，并且它使良好的数据对整个供应链中的许多参与者来说非常宝贵。

结果是，许多公司——proteanTecs、PDF、OptimalPlus、yieldHUB、Mentor、Moortec和UltraSoC等等——都在竞相将他们的传感器技术设计到芯片和封装中，以检测从温度变化到电压变化和数据流量异常的一切。在接下来的几年里，这可能会对从制造流程的利润率到基于持续实时数据流的预测分析和自动修复等方方面面产生重大影响，这将在检验、计量和潜在和模糊缺陷测试中提高前所未有的精度。

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