7nm以下先进制程芯片制造的关键

作者:admin  来源:AI寒武纪  发布时间:2023-09-28  访问量:1399

芯片制造过程掩模(mask:芯片晶体管电路蓝图)制造是非常关键的,随着芯片制造转向更先进的节点,如5nm,3nm,2nm,1nm ,越来越小的工艺节点使得开发芯片的周转时间大大增加,精度要求更严格,节点需要更详细的计算,光刻工艺需要大幅提升速度才能跟上芯片的发展速度,计算光刻(Computational Lithography)就是为了克服这一难题而出现的,可以毫不夸张的说,没有先进的计算光刻软件技术,就没有先进节点的芯片制造

图片

b50f58586006c29adbf4387b7d893ae1.png

什么是计算光刻


在半导体制造领域,光刻工艺对于决定芯片晶体管的尺寸起着关键作用。这个过程类似于在摄影中将底片上的图像曝光到照片底片上,但在光刻工艺中,光线被用来在硅晶圆上生成代表芯片设计的精确图案。

随着晶体管尺寸的缩小,光刻工艺必须变得更加精确,以便以更高的精度将图案从光掩模转移到晶圆上。在非常小的尺寸下,当晶体管特征更靠近时,通常无法在晶圆上获得掩模图案的干净准确的表示。光的衍射会影响分辨率,导致模糊或失真。例如,L形图案实际上可能包含从周边突出的其他线条或形状。但在非常小的尺寸下,这些形状在光刻过程中可能不会打印在晶圆上。结果,可能会错过芯片的重要元素

图片

计算光刻技术的出现,可以补偿可能由衍射或光学、光刻胶和蚀刻邻近效应引起的任何晶体管图像误差。通过计算光刻OPC(光学邻近效应修正Optical Proximity Correction)软件,该过程通过算法数学方法操纵光线,以及大量的模拟工作来实现。该过程涉及经历不同的“假设”场景(试错),以找到正确的配置,以尽可能高的精度打印芯片晶体管图案。

图片

计算光刻软件实际上就是我们所熟知的芯片EDA软件,前段时间华为宣布自主研发掌握了14nm的EDA软件,可见其重要性,大家看看下面这两幅图就明白

这是芯片设计图,也就是晶圆上晶体管电路图,我们需要的成品

图片

这是要制造以上设计图的芯片经过计算光刻软件转化的反向掩模(mask)蓝图4522cf5f52466fb4448135ee186ee156.png

EUV光刻机就是通过极紫外光照射掩模来完成先进芯片制造的

1e1bd8d5f1f72fc4ffe37d0f75767a1a.png

为什么快速计算对掩模合成至关重要


随着摩尔定律的放缓和半导体行业接近物理学的极限,以更小的外形尺寸提供更大的晶体管密度。在这些尺寸下(3nm,2nm,1nm, <1nm),对计算光刻的需求只会增长


计算光刻是一项资源密集型工作,通常需要大型数据中心来处理所涉及的计算和模拟运行。即使使用功能最强大的计算机,该过程也可能需要很多很多小时。随着设计人员的目标是在芯片上封装更多的晶体管,这进一步增加了计算光刻的挑战,计算工作负载只会增加。


计算光刻的仿真是此过程中最耗时的部分之一仿真应用于光刻过程中每个步骤的详细模型。由于全芯片应用中可能有数百万个小元件,因此必须具有超快的计算速度来进行掩模合成,现在像台积电一般都用并行计算的超级计算机来处理,GPU来自英伟达(老黄又赢麻了)

图片

先进节点的芯片制造(比如5nm,3nm,2nm,1nm)这一计算模拟仿真过程是非常耗时的,可能需要好几周时间,但是这是芯片光刻必不可少的步骤,只有经过计算光刻才能制作出合成出符合要求的掩模,看到这里相信你应该明白了芯片流片为什么那么贵,尤其是7nm以下的芯片流片不是一般的企业可以玩得起的,这玩意就是个烧钱机器,不要说开发专业计算光刻EDA软件,就说让超级计算机开机模拟一次的电费就要很多钱🤑🤑

现在全世界最先进的下一代计算光刻软件就是英伟达,我国台湾省台积电,美国新思科技(Synopsys,芯片EDA软件全球霸主)合作开发的,只需要 500 个 NVIDIA DGX™ H100 节能 GPU 系统。计算光刻过程的所有部分都可以并行运行,从而将功耗要求和运行时间从数周缩短到数天,从而缩短芯片产品上市时间并提高芯片结果的质量

2d71f6b72915c55447e88f4bb4a29da2.png实现更高芯片晶体管密度和良率的途径

计算光刻涉及大量物理、化学、数学、优化算法等,单芯片上万亿多边形,估计光刻每年需要数百万CPU小时。更直观地,随工艺节点的变化,在当前5纳米量产节点,可能需要好多数据中心,每天处理10层光刻掩模版,一年365天,功耗1500万瓦。这样算下来先进芯片制造就是个吞金兽和吞电怪兽,越先进,越耗钱。

除了我刚刚提到到的采用英伟达GPU缩短光刻时间,快速合成掩模以外,机器学习和人工智能正在迅速成为芯片设计的主流技术,用人工智能的神经网络通过芯片厂大规模数据的学习,可以极大的改善计算光刻精度和速度,芯片制造良率,人工智能会贯穿整个芯片设计从制造全过程

32c39094eaf98b4c9e49121338dcbd88.png
结语


芯片制造不仅靠硬实力,更靠软实力