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[导读] 人工智能计算承诺改善社会,创造数万亿美元的经济价值。然而对半导体行业来说,这是一个具有挑战性的时代。 随着摩尔定律的增速放缓,设计师们开始探索新的材料、集成方案和结构,以持续改善”PPA

人工智能计算承诺改善社会,创造数万亿美元的经济价值。然而对半导体行业来说,这是一个具有挑战性的时代。

随着摩尔定律的增速放缓,设计师们开始探索新的材料、集成方案和结构,以持续改善”PPAC”(芯片性能、功耗和面积/成本)。部署这些极具挑战性,需要达到高良率要求,同时在新工艺中可变性增加,容差率缩小。为了帮助客户加速其路线图,应用材料正在将计量学集成到工艺系统和腔室中,为晶圆加工带来前所未有的粒度。

对于一个已经接受传感器、数据和分析工艺控制的行业来说,这种类型的集成是合乎逻辑的。在过去十年中,部署在工艺系统中的传感器数量增加了一倍多,产生了大量的数据。大数据机器学习也在进步,允许更多的传感器数据用于监测腔室健康,甚至预测晶圆片上的结果,我们称之为“虚拟计量”。

但仍然没有什么可以代替直接测量来最好地控制晶圆片和工艺结果。对于大多数工艺,芯片制造商已经制定了抽样策略,并使用离线计量和检查来捕获流程偏差。CMP成为集成和现场传感器的早期候选,使实时、片上测量和控制成为可能。

直到最近,沉积体系还不需要在真空和晶圆片上进行测量,因为其特性包括:

工艺稳定;

工艺窗较大;

薄膜单元厚;

流程简单堆叠;

暴露于环境中对其影响有限。

然而,材料和集成方案正在迅速变化,这就是为什么应用工程师们要放双“眼睛”到系统和腔室里。在人工智能时代,PPAC的改进是通过新型材料和堆叠实现的。接口工程是在原子尺度上进行的,工艺的成功越来越依赖于在晶圆片被加工时对其进行“观察”,以确保控制和可重复性。

Applied公司最近推出了Endura®Clover™MRAM PVD平台,该平台由9个独特的晶圆加工室组成,在原始的高真空条件下集成。这种集成的材料解决方案包括板上计量(OBM, on-board metrology),它可以测量和监控MRAM层的厚度(MRAM具有亚埃敏感性),确保在原子水平的控制,防止其暴露在外部环境。MRAM存储器是由敏感材料制成的,当暴露于空气中的杂质时,这些敏感材料会迅速降解。MRAM器件的控制层非常薄(只有8个原子的高度),为了最大限度地提高器件的读性能和持久力,需要正负一个原子的膜高度均匀性。

在处理超薄薄膜时,测量系统引入的任何误差都会消耗大量可用的工艺控制裕量。长期稳定性测试表明,与传统的基于x射线的离线测量方法相比,板上测量方法具有更高的精度(图2)。

板上计量对于实现MRAM、PCRAM和ReRAM等新型存储器的高成品率至关重要,同时也可以为3D NAND和DRAM制造带来优势。逻辑上的变化也促使人们需要“观察”沉积过程,以测量薄膜厚度和均匀性,以及晶圆片的几何形状、应力、表面温度和成分。

这是一个激动人心的时刻。人工智能时代正在推动计算领域的复兴,虽然经典的摩尔定律正在放缓,但新材料、集成方案和结构使PPAC的发展得以继续。新材料和外来材料的独特需求正在推动计量学的复兴。应用的目标是为客户提供新的功能,以补充和扩展离线计量和虚拟计量模型。通过在工艺系统和腔室中放置“眼睛”,我们可以对每个晶圆片进行实时监控,帮助客户最大限度地提高新型芯片设计的性能,更快地发现工艺偏差,从而提高成品率。

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