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【龙门阵】追逐先辈制程的中国半导体怎样交出良率提拔的答卷;紫光展锐周晨 ...

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发表于 2020-4-30 16:12:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
1.【龙门阵】追逐先辈制程的中国半导体 怎样交出良率提拔的答卷
2.紫光展锐周晨:IC计划企业不必发急于追赶最先辈工艺制程
3.积塔半导体洪沨:数据分析是把双刃剑 人工智能替换性尚不清朗
出社会以后-挂机方案【龙门阵】追逐先辈制程的中国半导体怎样交出良率提拔的答卷;紫光展锐周晨 ...挂机论坛(1)
1.【龙门阵】追逐先辈制程的中国半导体 怎样交出良率提拔的答卷

集微网报道(文/Oliver、茅茅、张浩、李延)中国半导体已经开始渐渐拥抱先辈制程,参加14nm、7nm工艺雄师的芯片公司正日益增多。在这个过程中,一系列挑衅摆在了行业人眼前。
良率提拔是此中最为紧张的话题。围绕着怎样提拔良率,业界产生了各种各样的声音。但不能否认的是,通过数据分析找到最佳方案是全行业已经告竣的共鸣。同时,运用云盘算、摆设人工智能也是业界正在实验的新方法。这些方法有何利弊,产生的挑衅又该怎样应对,已经成为业界最为关心的话题。
针对这些热门话题,4月24日晚,第八期集微龙门阵之“先辈制程、数据分析和良率提拔”约请四位重量级高朋乐成举行了线上互动交换运动,超20627人次通过爱集微APP到场了线上直播,通过腾讯视频集会、新浪微博、百度视频、西瓜视频、bilibili等渠道观看直播、到场互动的人数也快要4000人次,总到场人数超25000人次。
点这里观看回放

出社会以后-挂机方案【龙门阵】追逐先辈制程的中国半导体怎样交出良率提拔的答卷;紫光展锐周晨 ...挂机论坛(2)

本期集微龙门阵由瑞芯微CMO、中国半导体投资同盟副秘书长陈锋在线主持,上海积塔半导体有限公司CEO 洪沨,紫光展锐科技有限公司实行副总裁周晨,普迪飞半导体技能有限公司亚太区副总俞冠源博士,上海安路信息科技有限公司团结首创人徐春华各抒己见,就中国半导体行业升级中面对的种种挑衅举行了热烈的讨论。
高朋们围绕“半导体工艺升级、良率提拔所带来的挑衅”“怎样做好半导体行业的大数据分析?”“怎样顺应云端工作、在线协作的新模式?”“ 人工智能在半导体行业的应用和领会”等话题睁开了出色的叙述。
以下为高朋的观点汇总,供各人参考。
半导体工艺升级、良率提拔所带来的挑衅?
上海积塔半导体有限公司CEO洪沨:对于晶圆制造企业而言,良率提拔是永恒的话题。制程工艺必要不停往前演进,每演进一个制程工艺就会产生新的题目,然后必要继承提拔良率。好比我之前在英特尔、新加坡特许半导体、中芯国际、武汉新芯等晶圆厂工作的时间,每当打仗到新的工艺节点都会碰到新的题目,也会碰到良率提拔的挑衅。
一样平常来说,集成电路的演进不但是线宽的不停淘汰,它现实上是性能、可靠性、经济性的综合提拔。从芯片的制造流程来看,刚开始由IC计划公司来界说产物,然后制造企业根据要求选择匹配的制程工艺,并往购买相干装备,从而满意差别产物所必要的差别线宽、沟槽深度、薄膜厚度等等。
随着集成电路工艺节点越来越小,不但对于装备的要求越来越高,同时还必要质料的改进,而制程工艺也从平面进进到3D。在制造企业刚开始研发工艺的时间,必须要界说好一大堆的参数来表征良率。比及工艺开辟到肯定水平,好比14nm研发乐成了,此时会有多种差别的解读。一样平常来说,逻辑电路会用一个测试芯片——Test Vehicle(一样平常是一个充足大容量的SRAM)来看良率是不是可以或许从0到1,然后到20%、30%、50%,等到达70%-80%左右的时间,就必须要通过产物升级往不停提拔良率,此时大概有终端客户乐意跟制造厂一起提拔良率,但也大概有客户不肯意。晶圆制造厂必要订定专门的良率门路图,然后将良率从80%一步步提拔到95%左右。这是现在国际上比力尺度的一个良率提拔方法。
中国现在已经进进先辈制程2.0期间,此时便必要将良率提拔的方法运用得更加出神入化。这不但必要一个非常有履历的团队,该团队必须非常认识制程工艺、装备,以及工艺、装备和器件之间的关系,同时还必要不停演进整个工艺控制的流程。颠末多年发展,中国半导体制造行业已经发展到肯定的成熟程度往运用尺度的良率提拔方法。
值得一提的是,有些先辈的晶圆厂为了攻克良率题目,除了利用已做生意用的良率提拔软件和硬件,也会和供给商一起开辟特别的软件和硬件来提拔良率,这也是他们具备较强竞争力的缘故原由地点。
紫光展锐科技有限公司实行副总裁周晨:不得不说展锐所做的移动终端芯片处于天下上对于先辈工艺制程追逐诉求最猛烈的范畴。重要缘故原由在于移动终端产物是利用电池的装备,以是对于功耗有很强的诉求。而同时办理性能和功耗之间的抵牾关系,只能通过提拔工艺来实现。
在如今这个时间点往看工艺的发展,有时间会以为非常可怕。从前一代工艺节点会颠末3-5年才往前演进,但是从16nm开始,险些一年往前演进一代工艺。对于IC计划公司而言,一颗SoC芯片的研发周期至少要18个月,而工艺的演进速率显着比正常的还要快,这意味着计划公司在上一代工艺还没积聚充足履历的时间,就不得不选择更先辈的工艺制程,以是这是一个非常大的挑衅。这也是随着制程工艺渐渐往前发展,芯片计划厂商越来越少的重要缘故原由。
现实上对于先辈工艺来说,最直接的挑衅在于昂贵的研发用度。以展锐研发的6nm芯片项目举例,其研发投进至少在2-3亿美元以上。而这也意味着自己产物的生命周期很短,同时本钱又在快速上升,使得终端产物在短期内无法举行大规模量产。
到底是不是必须要往追先辈制程呢?答案显然不是。由于除了手机产物,另有海量的其他范畴的产物,这些产物不必要特殊小的芯单方面积,以是也不必要特殊先辈的工艺。从整个行业来讲,我以为各人不必要太发急往追赶先辈工艺,必要根据公司现实环境选择最符合的工艺制程。
普迪飞半导体技能有限公司亚太区副总俞冠源:普迪飞自己在资助客户做数据分析和良率提拔,在先辈逻辑制程方面,特殊是做到7nm和5nm时,仍旧碰面临许多挑衅,包罗以下三点。
第一点是怎样正确定位计划和生产过程中的缺陷。从前许多良率提拔的时间,我们都可以用工具看得到,但是如今做FinFET,以后还要做GAA,许多缺陷都不在外貌上,而是埋在内里。怎么样在研发和量产时监控这些东西,变得非常困难。从前良率大概只是晶圆厂要思量的题目,但如今必要fabless公司在产物计划的时间,就把监控布局埋在产物内里。
第二点是封装时产生的应力会导致芯片中晶体管的特性出现改变,在芯片的边沿和中心,应力是不一样的。这个题目没有传统的方式往监控,会导致许多后续的题目。要办理题目就必要晶圆厂和fabless协同互助,通过一些方法在产物内里放进一些监控的传感器,用这些布局监控封装时产生了多少额外的应力。
第三点是器件的可追溯性。苹果等大型客户要求整个供给链可以或许准确地跟踪到芯片的题目出如今哪一个机台,哪一片wafer,哪一个位置。只有跟踪到才气够确认出哪个步调出了题目。以是整个终端到终真个通报性是一个先辈制程必要进一步提拔的地方。
普迪飞公司在上述几个范畴积聚了近三十年的履历,正在资助许多国内外的半导体计划和制造类公司摆设这些办理方案。
上海安路信息科技有限公司团结首创人徐春华:对我们的挑衅中,最重要的就是工艺的稳固性。纵然对于成熟工艺产物,在大规模生产中,偶然也会出现大规模的良率颠簸。以是我们必要对此做一些故障分析、失效定位等,看看到底是什么缘故原由引起的,好比机台的变更等。
怎样做好半导体行业的大数据分析?
上海积塔半导体有限公司CEO 洪沨:对晶圆厂来说,数据分析对良率提拔或其他任何环节都黑白常紧张的,和良率提拔的关系尤为密切。全部的晶圆厂都会用FDC软件,根据装备中各种传感器网络来的海量数据举行分析,确定哪些数据跟良率提拔是相干的。
但数据分析是双刃剑,许多人要么找不到题目,要么找到无数的假题目。以是,数据分析是个本领,用好它必要履历和专业性,还必要软件供给商和晶圆厂一起密切互助。
如今国产装备的利用越来越多,给晶圆厂带来的挑衅在增多,由于国产装备进进先辈制程的时间较晚,必要很长时间才气稳固下来,影响了生产线的稳固性。以是,晶圆厂和装备公司要精密互助,用数据分析的本领,把国产装备的不稳固性降到最低,让其得到更快的发展。
紫光展锐科技有限公司实行副总裁周晨:对计划公司来说,在先辈工艺节点之间的切换周期越来越短,要提拔产物良率,就必要依赖工具和数据分析,而这并不是计划公司本身能完成的,还必要和财产链通力协作。
普迪飞半导体技能有限公司亚太区副总俞冠源:产业4.0中一个紧张的概念就是数字孪生,即将物理天下的事物用数字技能再现。半导体行业也在应用,就是用数据模子来表征一个晶圆厂,但现实应用的环境还很不成熟。
在晶圆厂生产过程中网络到大量的数据,怎样往处置惩罚是个大题目,重点是怎样找到最有代价的数据。因此,必要用先辈的技能把海量数据精简,提炼出最有效的信息。
普迪飞的办理方案可以或许把机台网络到的数据、生产工艺数据和良率数据举行挂钩,串联起全部的数据,分析出最有代价的信息。
上海安路信息科技有限公司团结首创人徐春华:我们对每个芯片设立了独立ID,可以统计在生产过程中的各种数据,方便举行追溯。但在追溯过程中,整合起来的数据量非常大,许多的分析都必要用软件往处置惩罚。以是,盼望普迪飞如许的专业软件公司能资助我们,一起应对这个有挑衅性的工作。
合肥晶合大数据分析科副理徐东东:晶圆制造中数据分析的挑衅之一是怎样进步时效性。海量的数据全部要做分析,必要很长时间。我们几年前开始接纳普迪飞的数据分析体系,并在此底子上定制开辟了许多针对我们需求的数据分析模板,大大提拔了数据分析的服从和有用性。
怎样顺应云端工作、在线协作的新模式?
上海积塔半导体有限公司CEO洪沨:如今许多晶圆制造厂内里的先辈机台都具备长途远控的功能,可完成部门长途工作。但许多半导体公司为了制止电脑病毒的影响,保障信息安全,都会封闭机台的长途远控功能。对于制造企业而言,照旧必要工程师亲身往工厂处置惩罚工作。
之前在新冠肺炎疫情最严峻的时间,上海积塔会要求少部门值班工程师必须往工厂,而随着疫情渐渐和缓,往工厂的工程师越来越多,由于开辟工艺等题目必要工程师亲身往工厂办理。
固然如今越来越多的装备具备长途远控功能,但我不确定该装备大概软件的网络工作已希望到何种水平,同时也不确定现在业界有多少公司会接纳长途远控功能。
紫光展锐科技有限公司实行副总裁周晨:现在通过云真个工作方式来办理受疫情影响的开辟模式,实在离我们还很远,许多因素造成该方式还不太实际。
从IC计划角度来讲,固然最前真个部门工作可以通过云端办理,但条件是要可以或许满意信息安全必要。在展锐内部,SoC开辟和IP开辟工作都是通过公司内部网络来完成,其具备更高安全度。别的,仿真和芯片调试等后端工作,也不大概依赖长途工作的方式来完成。
以是对于半导体公司而言,大概从恒久来看,会举行更多长途工作,但是在短期的将来不会有任何改变。
普迪飞半导体技能有限公司亚太区副总俞冠源:从云端工作的角度来讲,IC计划公司走在IC制造公司的前面,西欧客户走在大陆客户的前面,最关键的难点便在于怎样保障信息安全。
在数据分析层面来看,假如已经天生良率数据,之后的工作便可以通过云端完成。实在在从客岁下半年到本年第一季度,许多普迪飞美国和欧洲的客户已经提前开始切换云端,重要是为5G、车用和AI等芯片做预备,由于这要求的数据量会非常大。好比普迪飞最大的一家Fabless计划客户,之前由于数据安全等缘故原由不停不肯意换云端,但客岁年初忽然要求换云端,由于芯片测试的数据量太大。
别的,对于晶圆制造企业而言,由于信息安满是更大的考量,以是制造厂上云端比计划公司更审慎,现在许多工人长途操纵机台都是通过公司的局部网实现。实在几家环球最先辈的晶圆制造厂两三年前便开始讨论工厂内部的云端,但这依然只是一个概念,间隔真正实现另有好几年的路要走,此中最关键的就是数据安全题目。
上海安路信息科技有限公司团结首创人徐春华:在我看来,新冠肺炎疫情对于IC计划企业而言没有产生较大影响。在疫情初始阶段,安路专门为员工设置了长途VPN,使得员工可以或许在家里直接毗连公司的网络举行工作,同时也会通过专门的集会软件举行开会。该模式在肯定水平上也进步了工作服从。对于安路而言,受疫情最大的影响是客户支持工作。
AWS中国行业生态互助同伴业务总监李奔:AWS是一家亚马逊旗下的云盘算公司,从2006年开始推出公有云业务,并不停是公司唯一的业务。在已往的十年里,AWS已经服务凌驾100万家客户,此中也包罗许多半导体行业客户。
针对数据存储题目,Amazon S3云存储服务是AWS推出的第一个公有云服务,其具备海量存储的特点,现在最大的客户便是主动驾驶范畴企业,多家环球领先的主动驾驶科技企业便在AWS上运行数据存储和练习体系。别的AWS与半导体行业联合最好的是算力业务,两者最好的业务联合点包罗EDA和仿真,现在互助客户包罗台积电、三星、Arm等等。
人工智能在半导体行业的应用和领会
上海积塔半导体有限公司CEO洪沨:集成电路行业是一个必要许多履历丰富职员的行业,工厂里有许多工艺工程师、装备工程师,他们天天的工作就是包管工厂的制程不要出题目。产物的良率提拔、良率稳固都是要靠工程师天天收支工厂,不停紧盯生产线来实现,否则就会出马虎。
如许的工作必要履历和一整套的方法,而且借助各种各样软硬件和海量的数据实现。现在,许多公司在这个底子上创建模子,开辟AI软件和算法,用呆板人取代工程师工作。
用AI来替换许多工作是否确实可行,现在许多专家也在讨论如许的题目。从理论上来说好像是有大概实现的,但是这个事变的优劣与否,现在还不是很确定。
紫光展锐科技有限公司实行副总裁周晨:我以为人工智能技能的引进在将来肯定会彻底改变整个芯片计划的方式。
履历是通过大量的工作渐渐形成的,现实上比力难以用明白的概念大概正确的形貌体现出来。这个过程和现阶段的深度学习很像,算法会把许多东西抽象成我们都不明白的但却黑白常紧张的特性。
现在无论前端照旧后端计划,包罗了大量的数据分析,内里有很大部门必要通过个人本领和履历往探求高代价的东西。而人工智能技能得益于盘算本领的疯狂提拔,完全有时机从前端到后端,乃至是对良率提拔,都能起到非常明白的增长作用。
这个影响起首表现在工具上。一些大型公司在近几年做了许多如许的工作,他们有大量的数据的积聚,在引进了人工智能以后,能把计划过程中关键的一些特性提取出来,并在后续的主动化中起到一个非常直接的作用。
我信赖按照现有的方式,不消特殊长时间,人工智能就能在许多方面凌驾有履历的工程师。以后的计划过程更多是必要大量数据和工具,如许整个计划端都会因此低落了门槛。
普迪飞半导体技能有限公司亚太区副总俞冠源:人工智能从形貌性分析到诊断性分析,再到预见性分析,履历三个阶段,而预见性分析已经成为业界的趋势。
一两年前,台积电和联电就曾经表现,在工厂内里利用人工智能,可以或许在不增长呆板的环境下多生产20%-30%的晶圆片。好比在离子注进的时间,利用人工智能就可以或许定时做出调解。而且,人工智能可以或许把许多专家的履历和专业技能整合在一起,实现同时操纵多台呆板的大概性。
计划公司会在总部开辟一些提拔良率的算法,再把其摆设到封装厂中,这个时间会更多运用到人工智能。不外,这个过程照旧必要大量有履历的职员往支持。
上海安路信息科技有限公司团结首创人徐春华:如今人工智能非常热门,我们公司也有芯片应用到人工智能、边沿盘算和终端计划中,重要做一些人工智能加快等应用。
人工智能在生产过程中可以做早期分析,如今的数据一样平常都是测试数据,这些数据没有与生产过程中直接相干联,假如把测试数据与过程数据相联合,可以有更大的数据量,而且维度也增长许多,用人工智能举行分析,会对良率提拔有很大贡献。
(校对/Yuna)


2.紫光展锐周晨:IC计划企业不必发急于追赶最先辈工艺制程

集微网消息,从中芯国际和华虹宏力相继迈过14nm先辈工艺门槛,到海思和紫光展锐推出5G基带芯片,再到长江存储研发出128层3D NAND存储器,中国半导体的各项空缺逐一被弥补,标记着整个行业已经渐渐完成了打造底子的1.0阶段,进进全面提拔质量的2.0阶段。
4月24日晚,第八期集微龙门阵之“先辈制程、数据分析和良率提拔”约请紫光展锐科技有限公司实行副总裁周晨等四位重量级高朋举行了线上互动交换运动,共同探究新形势和新技能挑衅下的中国半导体升级之路,共话中国半导体的2.0期间。
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出社会以后-挂机方案【龙门阵】追逐先辈制程的中国半导体怎样交出良率提拔的答卷;紫光展锐周晨 ...挂机论坛(3)

紫光展锐科技有限公司实行副总裁周晨
追赶先辈工艺制程的挑衅
谈到先辈制程,都知道集成电路自诞生60多年以来不停遵照摩尔定律的发展方向,但在已往的10多年里,摩尔定律在微缩方面碰到了肯定的技能困难和瓶颈。此前联电、格罗方德等厂商相继放弃了在10nm以上先辈制程上的投进,现在在7nm及以上工艺还在继承投进的仅有台积电、三星和英特尔三家。
而随着先辈工艺制程渐渐往前发展,所到场的芯片计划企业也正在渐渐淘汰。尤其是在万众瞩目标5G芯片范畴,现在环球具备5G基带芯片研发气力的厂商只剩下华为海思、高通、三星、联发科、紫光展锐。
对此,紫光展锐科技有限公司实行副总裁周晨分析缘故原由时表现,从前一代工艺节点会颠末3-5年才往前演进,但是从16nm开始,险些一年就往前演进一代工艺。但是对于IC计划公司而言,一颗SoC芯片的研发周期至少要18个月。工艺的演进速率显着快于企业的研发速率,这意味着计划公司在上一代工艺还没积聚充足履历的时间,就不得不选择更先辈的工艺制程,以是这是一个非常大的挑衅。
与此同时,周晨以为芯片计划企业追赶先辈工艺的最直接挑衅在于昂贵的研发用度。“以紫光展锐研发的6nm芯片项目举例,该项目标研发投进至少在2-3亿美元以上。而这也意味着自己产物的生命周期很短,同时本钱又在快速上升,使得终端产物在短期内无法举行大规模量产。”
到底计划公司是不是必须要往追先辈工艺制程呢?答案显然不是。“由于除了手机产物,另有海量的其他范畴的产物,这些产物不必要特殊大的芯单方面积,以是也不必要特殊先辈的工艺。从整个行业来讲,我以为各人不必要太发急往追赶先辈工艺,必要根据公司现实环境选择最符合的工艺制程。”周晨发起道。
据集微网相识,紫光展锐已于不久前正式推出首款5G SoC芯片虎贲T7520。差别于其他5G厂商都将7nm作为首选工艺制程的是,展锐首选的先辈工艺制程为6nm。此前,紫光展锐首席实行官楚庆在担当集微网记者采访时表现:“现实上2018年底展锐便决定接纳6nm工艺。第一款利用EUV的工艺节点是7nm,但作为第一款利用EUV的工艺,不可制止会碰到各种贫苦,而6nm对于EUV的利用来说已经到达更加成熟的新节点。”
AI技能将彻底改变芯片计划方式
毫无疑问,以人工智能(AI)为代表的新一代信息技能正为各个行业带来智能化升级,从而影响和改变人们的生存。而在半导体行业中,有越来越多的公司开始接纳和摆设人工智能来帮忙大数据分析乃至是到场决议,由此带来了生产服从的大奔腾。怎样用好人工智能技能,已经是中国半导体行业不可回避的话题。
而在紫光展锐的发展规划中,AI不停是其重点摆设的关键技能之一。此前,紫光展锐便已公布同西安交大共建了人工智能团结实行室,将来5年展锐将投资1亿元用于AI团结实行室研发。
“我以为AI技能的引进将来肯定会彻底改变整个芯片计划的方式。”周晨感慨道。
周晨表明称,当前的AI技能重要照旧基于深度学习的方式,这本质上是通过履历来提取最紧张的特性,从而完成相干工作。现在无论前端照旧后端计划,包罗了大量的数据分析,都必要通过个人本领和履历往探求高代价的东西。而AI技能得益于盘算本领的疯狂提拔,完全有时机从前端到后端,乃至是对于良率提拔,都能起到明白的增长作用。
在周晨看来,AI技能对于芯片计划方式的影响表现在两个方面:一方面重要表现在工具上。“近几年一些大型公司做了许多如许的工作,他们有大量的数据积聚,在引进AI技能后,能提取出计划过程中的关键特性,并对后续的主动化工作起到非常直接的作用。”
另一方面的影响在于AI技能使得工作方式变得可连续积聚。“我信赖按照现有的方式,不消特殊长时间,AI就能在许多方面凌驾有履历的工程师。以后的计划过程更多是必要大量数据和工具,如许整个计划端都会因此低落了门槛。”周晨说道。
(校对/Yuna)


3.积塔半导体洪沨:数据分析是把双刃剑 人工智能替换性尚不清朗
从晶圆制造、中测、封装到成测,每一步都会对良率产生影响。此中晶圆制造由于工艺复杂,工艺步调多成为影响良率的重要因素。
对于先辈的集成电路芯片而言,大多数的工艺步调都必须非常靠近才气包管有高的团体良率。通常在一个新工艺或新产物刚开始之初,团体的良率都不会很高。但随着生产的举行和导致低良率的因素被发现和改进,良率就会不停地被提拔。现产物、新工艺或是工具,每隔几个月乃至几周就会被引进,因此提拔良率就成了半导体公司的一个永不绝息的过程。
作为中国半导体财产的到场者、建立者和观察者,上海积塔半导体(以下简称上海积塔)又是怎样对待中国的半导体财产的?中国半导体制造财产怎样才气实现突围?在第八期集微龙门阵之“先辈制程、数据分析和良率提拔”的直播中,上海积塔半导体有限公司CEO洪沨给我们做相识答。
“对于晶圆制造企业而言,良率提拔是永恒的话题。”洪沨开场即如是说。
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出社会以后-挂机方案【龙门阵】追逐先辈制程的中国半导体怎样交出良率提拔的答卷;紫光展锐周晨 ...挂机论坛(4)

陪同工艺升级 良率提拔的挑衅跬步不离
制程工艺必要不停往前演进,每演进一个制程工艺就会产生新的题目,紧接着必要继承提拔良率。英特尔、新加坡特许半导体、中芯国际、武汉新芯等国表里的晶圆厂,每当打仗到新的工艺节点都会碰到新的题目,从而也会碰到良率提拔的挑衅。
随着集成电路工艺节点越来越小,不但对于装备的要求越来越高,同时还必要质料的改进,而制程工艺也从平面进进到3D。在制造企业刚开始研发工艺的时间,必须要界说好一大堆的参数,来表征良率。
洪沨表现,一样平常来说,逻辑电路会用一个测试芯片——Test Vehicle(一样平常是一个充足大容量的SRAM)来看良率是不是可以或许从0到1,然后到20%、30%、50%,等到达70%-80%左右的时间,就必须要通过产物升级往不停提拔良率。晶圆制造厂必要订定专门的良率门路图,然后将良率从80%一步步提拔到95%左右。这是现在国际上比力尺度的一个良率提拔方法。
中国现在已经进进先辈制程2.0期间,此时便必要将良率提拔的方法运用得更加出神入化。这不但必要一个非常有履历的团队,该团队必须非常认识制程工艺、装备,以及工艺、装备和器件之间的关系,同时还必要不停演进整个工艺控制的流程。颠末多年发展,中国半导体制造行业已经发展到肯定的成熟程度往运用尺度的良率提拔方法。
“值得一提的是,有些先辈的晶圆厂为了攻克良率题目,除了利用已做生意用的良率提拔软件和硬件外,也会和供给商一起开辟特别的软件和硬件来提拔良率,这也是他们具备较强竞争力的缘故原由地点。”洪沨说。
提拔良率 数据分析是把双刃剑
对晶圆厂来说,数据分析对良率提拔或其他任何环节都黑白常紧张的,和良率提拔的关系尤其密切。全部的晶圆厂都会用FDC软件,根据对装备中各种传感器网络来的海量数据举行分析,确定哪些数据跟良率提拔是相干的,分析出有代价的信息。
但现实应用的环境还很不成熟,在晶圆厂生产过程中,怎样处置惩罚和精简网络到的大量数据,提炼有效信息仍旧是必要连续研究息争决的题目。
洪沨指出,数据分析是双刃剑,许多人要么找不到题目,要么找到无数的题目。以是,数据分析是个本领,用好它必要履历和专业性,还必要软件供给商和晶圆厂一起密切互助。
据相识,如今国产装备的利用越来越多,给晶圆厂带来的挑衅在增多,由于国产装备进进先辈制程的时间较晚,必要很长时间才气稳固下来,影响了生产线的稳固性。这要求晶圆厂和装备公司要精密互助,用数据分析的本领,把国产装备的不稳固性降到最低,让其得到更快的发展。
人工智能可否替换工程师 犹未可知
当AI被证明是低落社会管理本钱、提拔管理服从、淘汰管理干扰是最直接、最有用的方式后,其势必会在疫情竣事后倒逼社会管理体系的厘革。此次疫情期间,5G、大数据、AI、呆板人等新技能饰演着越来越紧张的脚色。
据相识,现在已经有许多公司创建模子,借助各种各样的软硬件和海量数据,开辟AI软件和算法,用呆板人取代了工程师的工作。
集成电路财产作为国之重器,不但是一个技能麋集、资金麋集的财产,更是一个必要聚集大量人才的财产。行业内不管是工艺工程师照旧装备工程师都必要丰富的履历。
“他们天天的工作就是包管工厂的制程不要出题目。产物的良率提拔、良率稳固都是要靠工程师天天收支工厂,不停紧盯生产线来实现,否则就会出马虎。如许的工作必要履历和一整套的方法。”洪沨说。
对于AI可否替换工程师的工作,洪沨对此表达了本身的担心:“AI替换许多工作,固然这个从理论上来说是可以实现的,而且已经有许多专家在讨论如许的题目,但是可否完全替换工程师以及产生的影响毕竟就是好是坏,还不是很确定。”
云端工作和在线协作的模式在疫情期间同样迎来了亘古未有的发作机会。
据相识,如今许多晶圆制造厂内里的先辈机台都具备长途远控的功能,可完成部门长途工作。但许多半导体公司为了制止电脑病毒的影响,保障信息安全,都会封闭机台的长途远控功能。对于制造企业而言,照旧必要工程师亲身往工厂处置惩罚工作。
洪沨先容,之前在新冠肺炎疫情最严峻的时间,上海积塔会要求少部门值班工程师必须往工厂,而随着疫情渐渐和缓,往工厂的工程师越来越多,由于开辟工艺等题目必要工程师亲身往工厂办理。
“固然如今越来越多的装备具备长途远控功能,但我不确定该装备大概软件的网络工作已希望到何种水平,同时也不确定现在业界有多少公司会接纳长途远控功能。”洪沨说。
据相识,上海积塔特色工艺生产线建立项目于2018年8月开工建立,2019年12月装备搬进。该项目位于临港重装备财产区,总投资359亿元,是上海市当局与中国电子信息财产团体互助协议的紧张内容,也是此中第一个落地的庞大财产项目。该项目目的是建立月产能6万片的8英寸生产线和5万片12英寸特色工艺生产线,产物重点面向工控、汽车、电力、能源等范畴。
此前,据上海积塔官方消息表现,该项目按照预定节点乐成通线投片。
(校对/Yuna)


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