巨型5G芯片挑战赛

蜂窝数据的快速上传和下载速度即将到来，但要使这项技术在预期寿命期内按预期运行是一项巨大的挑战，需要在整个芯片生态系统中进行重大改变。

虽然sub-6GHz是4G LTE演进的一步，但真正的前景是5克开始使用毫米波技术。但这些高频信号衰减得更快，而且更容易受到各种噪音、墙壁或人等物理物体，甚至高温或雨水等环境条件的干扰。解决方案是使用更多的基站和小型单元，几乎连续地校准信号，并通过使用不同角度的多个波束来基本地“弯曲”物体周围的信号。

这是一项浩大的工程。它涉及5G生态系统的各个方面，从芯片/封装/板架构开始，延伸到软件开发和测试、制造、包装，甚至到现场。这一挑战引发了检验、计量和测试的混乱，每一个过程都变得更复杂、更昂贵，而且越来越关键。

挑战包括:

• 随着5G芯片变得越来越异构，以及天线阵列嵌入到高级封装中，测试、检查和测量所需的时间越来越长。这些过程有更多的插入点，其中许多插入需要更多的时间，这反过来又推高了这些芯片的成本。
• 电磁干扰、非线性和各种类型的噪声(热噪声、相位噪声、功率噪声等)已经成为毫米波器件中的一级问题。信号本身更容易受到干扰，而且随着这些芯片中的电介质变得更薄，这些影响会被放大，其中许多芯片都是在最先进的工艺节点上开发的。这些电介质最终会在更长的使用寿命和暴露在自然环境中而分解，尤其是在基站和小电池中。此外，由于这些芯片被塞进更小的空间，甚至来自pcb的EMI也成为一个问题。
• 业界刚刚开始研究城市地区毫米波信号的完整性，包括树叶对树木、天气、建筑物和其他物体的影响。这里的问题是，不同的频率表现不同，而且这些频率在不同国家之间，甚至在同一个国家内部都可能不同。这使得建模和模拟这些设备变得更加困难，在一个地区有效的方法在另一个地区可能并不奏效。

“出现了一些重要的拐点，”汇丰银行产品经理理查德•奥克斯兰(Richard Oxland)表示西门子EDA．“其中之一是载波信号的范围，它往往是低一个数量级，而每平方公里的信号密度要高得多。这意味着你需要更多的分布式基站。但这也意味着你将有多个网络运营商共享一个基站，因此你需要支持多个同时网络的硬件。”

这使得使用更先进的制造工艺或某种具有先进封装的多晶片方法来开发这些芯片更具吸引力，因为这两种方法都为更多功能和更好的信号缓冲提供了额外的空间。但是，这也使得识别缺陷变得更加困难——特别是可能多年都不会出现的潜在缺陷——以及在问题出现时精确定位问题的根源。

测试的更改
毫米波的主要挑战包括测试什么，何时测试，以及测试完成后如何处理数据。毫米波测试包括射频和数字电路、新材料(包括一些在最先进的工艺节点上开发的材料)和新的封装方法，这使得情况变得复杂。

该公司高级业务发展经理Adrian Kwan表示:“我们正在测试芯片，但我们也在测试芯片所在的模块。效果显著．"如果你把芯片放进SiP(封装系统)或AiP(封装天线)模块，那么这是一种完全不同的系统级测试。在设备方面，它仍然是我们在很多收发器测试中所做的。但对于模块，有时是“走/不走”，或者AiP测试，比如误差向量大小[1]与天线距离的对比。由于收发器、前端和天线都集成在一个模块中，所以有一组完全不同的测试用例。”

虽然人们对毫米波并不缺乏兴趣，但芯片行业才刚刚开始与这项技术的可靠性和现实世界中的服务质量作斗争。

“这只是毫米波测试的开始，目前的量仍然很低，”Kwan说，“但今年可能会迅速增加，目标是在今年年底进行空中(OTA)测试。这在很大程度上与我们在4G LTE测试中所做的类似，但现在我们增加了相移和波束形成。在OTA方面，我们将研究辐射模式，这是我们需要为天线做的。例如，我们可以做EIRP(有效各向同性辐射功率)，绘制功率与频率的关系。”

图1:采用12个双极化贴片天线单元和7个偶极子天线单元的天线阵列模块。来源:效果显著

OTA测试是毫米波中的一个关键元素，因为分配给5G的频谱很窄，有效地将信号从基站或中继器传输到终端设备并返回所需的功率可能会变化。

“至少还会有一个毫米波独有的额外测试插入，即空中测试，这是新的，”无线产品营销策略师jorge Hurtarte说Teradyne．“你是在捕捉空气中的辐射信号。所以零接触，这是唯一的。使用4G和3G时，所有测试都有接触。现在，将会有一个天线接收信号然后将其传输到吃了仪器，然后可以进行测试。这就是趋势，当我们达到6G的太赫兹频率时，这一趋势将更加突出。将会有更多的天线元件，(测试腔的)距离将会更小，因此OTA将成为主导。”

图2:大规模生产的毫米波测试。来源:Teradyne

所有这些当然使测试更加复杂，但也使决定在硬件中放入什么，在软件中放入什么，以及在模拟信号和混合信号中保留什么变得更加困难。这样做的好处是，硬件更快、更节能，但软件更灵活，模拟设备可以进行校准和调整，而数字设备通常是固定的。

制造5G基带soc的Picocom公司总裁彼得·克莱顿(Peter Claydon)说:“在制造过程中，你要进行校准，存储校准表，并且已经确定了它在不同温度下的特性。”“你把这些都储存起来。在射频和模拟中，这包括数字预失真。所以如果你在看射频的输出，你用数字方式将其反馈回来，以显示你是如何扭曲波形的，以及你的功率放大器中的非线性。这是在处理射频链中发生的其他事情。但是在数字领域，你只会遇到一些潜在的失败，以一种令人讨厌的方式，这归结于你用EDA工具做的事情。你要进行更多的测试，查看芯片上每一个网络的最大电流。所以在设计过程中有很多事情要做。过去，你可以完成设计和布局，一周后就可以完成。现在你完成了设计，6个月后就可以完成了，因为你有很多后端测试要运行，还有很多东西需要修改。”

图3:5G小电池SoC组件。来源:Picocom

正在进行测试
它也不会就此结束。通常情况下，这些都是昂贵的芯片，在小电池的情况下，它们并不总是容易获得。因此，如果它们开始表现奇怪，我们的目标不是扔掉它们，而是在预期寿命内跟踪它们的表现，并随时随地进行修改。

华为公司软件副总裁兼总经理Danielle Baptiste表示:“它不会止步于分销，5G就是一个很好的例子。上的创新．“手机有一个‘电话家’的概念。所以芯片会反馈信息。如果我们看到一些不可预测的结果，一旦它在现场，这意味着我们需要开始将其反馈到制造过程中。我们可以了解制作过程中发生了什么，这真的很吸引人。”

这种性能会受到许多因素的影响，包括许多与老化有关的因素，老化会导致模拟电路漂移，电迁移在数字设备中，随着时间的推移，软件的不兼容性会随着一系列的更新而积累。

Onto软件产品管理总监迈克·麦金太尔(Mike McIntyre)说:“在野外工作了六个月后，在寒冷或炎热的条件下，有些东西可能出现了故障。”“例如，你如何将这个错误追溯到Metal3是窄的这一事实?今天的工厂测量生产线是为了工厂控制，而不是为了分析。他们在100片晶圆上可能得到20或40个样品，但可能是5000个零件。因此，你有40个样本匹配5000个零件，这是一个可怕的比例，试图计算出Metal3线宽的测量结果，在寒冷的天气中六个月后，造成了现场的失败。”

图4:在整个制造过程中连接过程控制和分析。来源:Onto Innovation

这种复杂性的后果之一是，芯片制造商希望了解芯片/封装/电路板/系统在任何时候都在发生什么。有些问题可以通过内建自测，它可能在系统启动时启动。BiST越来越多地补充了某种在线监控，也可以用来提醒用户由于安全漏洞而产生的可疑活动。

西门子的Oxland说:“你可以识别关键的系统级指标，这些指标几乎是长期性能的领先指标。”“例如，你知道我在某个关键连接上的平均延迟正在随着时间的推移而增加。如果您可以建立一个预期操作的正常情况的图像，那么您就可以确定何时开始发出需要进行软件更新的标志。随着时间的推移，你可以收集这些数据，将其存入数据库，并对这些数据进行正确的分析。”

这本质上为测试增加了新的维度，这是一个潜在的有利可图的新市场机会，可以收集和分析数据，以了解芯片内部以及更大系统中芯片外部的情况。

“TAM(总可用市场)在从设计、测试到生产的几乎所有生命周期阶段都具有重要意义，”波音公司营销和业务发展高级总监Steve Pateras说Synopsys对此．“但到目前为止，最大的机会是在这个领域，因为一旦你进入这个领域，你就会面向不同的受众。与早期生命周期阶段相比，它的受众更为广泛，包括传统的设计、生产、工程，甚至系统集成商。当你进入这个领域时，几乎任何人都有可能。”

这对于5G基带芯片来说尤其重要，因为5G基带芯片可以在非常不同的条件下在任何时间点为多个客户服务。Picocom的Claydon表示:“SoC可以同时为多个运营商运行软件。“它可以在不同的频段，不同的客户在不同的情况下。它不像一块硅和一个软件负载，它总是一样的东西。每个人都在以不同的方式使用它，所以能够监控正在发生的事情并具备在现场调试的能力是很重要的。”

检验和计量挑战
5G最大的变化之一是包装．除了嵌入在封装周围的天线外，还有多个模具，这可能会增加机械应力，放大工艺变化，并导致与寿命相关的问题，因为并非所有的模具都以相同的速度老化。

“过去，当你有一个单模封装时，如果数据很好，封装也会很好，”该公司执行副总裁Oreste Donzella说心理契约的电子、包装及元件组。“现在，当你把所有这些模具映射到一个封装中——一个有36个模具相互叠加的异构集成封装——如果其中一个模具存在可靠性问题，那么整个封装就会失效。这对经济、安全和可靠性都有巨大的影响。当你有一个99%良率的骰子时，一切都没问题。但当你有36个死亡，99%的收益率，你就有了一个倍增因子。”

由于频率较高，在射频端也有更多的组件。Donzella说:“我们看到滤波器、功率放大器以及这些滤波器和功率放大器的复杂性有了惊人的增长，因为现在你要根据许多不同的频段来设置滤波器，而这些频段的工作范围也大得多。”“与数据传输有关的一切都变得越来越复杂，需要更复杂的射频设备。虽然射频滤波器不是5nm技术，但它们正变得越来越复杂。人们越来越多地使用氮化镓、砷化镓和其他化合物半导体来制造滤波器和功率放大器。这些材料之所以令人担忧，是因为这些衬底相对于硅的成熟度，以及化合物半导体工艺的复杂性。”

这些器件成本的上升也意味着，从经济上讲，做更多的检查以确保单个组件以及SoC、封装和电路板没有严重缺陷是有意义的。这使得使用工具，如原子力显微镜更可行，无论是从设备的角度，还是需要更多的时间来进行更深入的检查。

“如果你想想传统的AFM，你有一个特定的兴趣区域，通常高达约100微米平方，这就是它，”英戈施密茨说，技术营销布鲁克纳米表面．“但人们还没有形成一种心态，认为你需要对不同的材料漠不关心。如果你使用介电介质，中间有金属，光学技术就会受到材料对比的影响。因此，物质差异被认为是高度差异。原子力显微镜就没有这个问题，我们把原子力显微镜和大面积扫描结合起来。随着我们走向3D封装，无论是混合键合、3D- ic还是2.5D，这将变得越来越重要。这方面的需求将会很大，因为在光学上，你总是有那种材料敏感性。”

不断上涨的成本也使得增加医疗保险覆盖率变得可行光学检验．“前端从来没有做过100%的检查，因为在物理上不可能检查每个晶体管，”Subodh Kulkarni说CyberOptics．“在最后，我们确实做了100%的检查，但我们的镜头规模和速度完全不同。高级包装处于中间位置。现在，与经典PCB相比，成本上升了，检查的需求也增加了。所以他们想要100%检查那些非常小和复杂的零件，因为产量不是那么好。他们没有获得经典的前端缩放效应，因为容量没有那么高。”

利用数据做更多事情
一个巨大的变化是，在整个流程中——从设计到制造、包装，再到现场——人们认识到，数据对于发现缺陷、确定潜在缺陷是否会变成真正的缺陷，以及监控硬件、软件的性能下降和老化越来越重要。使用毫米波，还包括“弯曲”物体周围的信号以保持设备之间的连接的能力。

所有这些都需要更多的测试、模拟、检验、计量，以及更多的数据分析和AI/ML来解释它。“我们刚刚与Keysight合作，建立了整个城市的模型，以了解建筑物对波的干扰，以及它们会干扰多远，”该公司光子学主管里奇•戈德曼(Rich Goldman)表示有限元分析软件．“我们还与NIST合作，模拟树木的干扰。”[2]

图5:道路上5G信号覆盖情况。来源:有限元分析软件

更多关于供应链的研究也正在进行中。毫无疑问，毫米波将在未来几年内成为主流。但是，随着时间的推移，它将如何在这个领域发挥作用，目前还没有很好地理解。但工具和方法要么已经到位，要么正在开发中，整个5G生态系统正在竞相增加其知识基础，以使这种过渡尽可能无缝。现在的问题是，如何以及何时将所有的碎片组合在一起，到目前为止，这仍然有点模糊。

参考文献
[1]错误矢量量级测量如何提高系统级性能
[２]NIST帮助下一代细胞技术超越绿色环保

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