3D異構集成重塑芯片格局

AI 的快速發(fā)展迎來(lái)了半導體比以往任何時(shí)候都更加重要的時(shí)代。從訓練到部署，每個(gè) AI 模型和應用程序的背后都隱藏著(zhù)一個(gè)復雜的半導體網(wǎng)絡(luò )，這些網(wǎng)絡(luò )使處理大量數據所需的處理能力成為可能。AI 的激增推動(dòng)了對先進(jìn)半導體芯片的需求，推動(dòng)了芯片設計和制造的界限。為了滿(mǎn)足這些需求，半導體行業(yè)越來(lái)越多地轉向 3D 異構集成等創(chuàng )新解決方案。

打破馮·諾依曼瓶頸

傳統上，半導體行業(yè)遵循摩爾定律，該定律預測微芯片上的晶體管數量大約每?jì)赡攴环?。幾十年?lái)，這種對提高計算能力的不懈追求推動(dòng)了晶體管的小型化。

然而，隨著(zhù)我們接近縮小晶體管的物理極限，該行業(yè)面臨著(zhù)新的挑戰，尤其是在優(yōu)化芯片架構以管理生成式 AI 不斷增長(cháng)的數據需求方面?，F代芯片設計中最重要的挑戰之一是「內存墻」或「馮·諾依曼瓶頸」，即數據在芯片內的內存和邏輯單元之間傳輸的速度受到限制。隨著(zhù) AI 模型復雜性的增加和數據集的擴展，這種瓶頸變得更加明顯，導致數據移動(dòng)效率低下，從而阻礙整體性能。

為了克服這一瓶頸，半導體行業(yè)采用了 3D 異構集成，該技術(shù)涉及垂直堆疊內存和邏輯單元，而不是并排放置。這種垂直集成縮短了數據路徑，提高了能源效率，并允許更高的互連密度——這是實(shí)現 AI 應用所需的高帶寬的關(guān)鍵因素。通過(guò)采用這種方法，該行業(yè)可以繞過(guò)一些傳統上限制芯片性能的物理限制。

摩爾定律規范著(zhù)該行業(yè)

如圖 1 所示，上述趨勢不僅可以從經(jīng)驗上觀(guān)察到，還可以從數量上反映出來(lái)。

圖 1：摩爾定律支配著(zhù)整個(gè)行業(yè)。紫色：增加互聯(lián)密度以保持帶寬。藍色：晶體管數量增加，以提高邏輯能力。（數據和預測來(lái)自臺積電）

每個(gè)處理器的晶體管數量每 2.3 年翻一番，符合經(jīng)典的摩爾定律。有趣的是，另一個(gè)幾乎以相同速度增長(cháng)的指標：互連密度。摩爾定律可以追溯到 20 世紀 70 年代，而后者則是芯片帶寬需求不斷增長(cháng)所帶來(lái)的最新趨勢——這也是人工智能面臨的最嚴峻挑戰之一。

盡管兩者是不同的衡量標準，但當芯片性能進(jìn)一步提高時(shí)，兩者不可避免地會(huì )相互聯(lián)系。要想取得成功，必須在這兩個(gè)階段（即前端和后端，因為尖端技術(shù)的進(jìn)步依賴(lài)于其中任何一個(gè)階段）都有所作為。

隨著(zhù)芯片向 3D 架構發(fā)展，這些互連線(xiàn)的密度變得與晶體管數量同等重要。更高的互連密度可以加快數據傳輸，這對人工智能加速器和系統級封裝（SiP）解決方案至關(guān)重要。然而，要在不影響能效的前提下增加互連數量，就必須采用先進(jìn)的材料和精密制造技術(shù)——在這些領(lǐng)域，計量學(xué)發(fā)揮著(zhù)舉足輕重的作用。

在晶圓廠(chǎng)內，一個(gè)晶圓需要經(jīng)過(guò)數月的數百個(gè)步驟才能轉化為高端芯片，而每個(gè)步驟都需要原子級的制造精度。瑕疵并非不存在。因此，良品率是衡量晶圓缺陷數量和程度的重要標準。高端芯片幾乎不能容忍任何缺陷，而同樣結構的芯片，如果缺陷率增加，則可能用于較低等級的應用。

顯然，制造商的目標是最大限度地提高產(chǎn)量，因為在最終質(zhì)量檢查（也稱(chēng)為計量）確定芯片能力之前，運營(yíng)成本已經(jīng)累積。

計量在人工智能芯片制造中的關(guān)鍵作用

隨著(zhù)半導體芯片變得越來(lái)越復雜，計量學(xué)的作用也變得越來(lái)越關(guān)鍵。計量學(xué)涉及芯片特征的精確測量和檢測，對于確保先進(jìn)半導體器件的質(zhì)量和功能至關(guān)重要。在三維異質(zhì)集成的背景下尤其如此，傳統的二維測量技術(shù)已不再足夠。

新的計量工具旨在以納米級精度高速測量復雜的三維結構。這些工具對于檢測缺陷、監控關(guān)鍵尺寸和驗證半導體器件所用材料的完整性至關(guān)重要。例如，在生產(chǎn)人工智能應用不可或缺的 HBM 單元時(shí)，多個(gè) DRAM 單元的垂直整合需要原子級的精度。必須在每個(gè)芯片上鉆出通道，以最高精度連接各層，因此計量是制造過(guò)程中的關(guān)鍵步驟。

人工智能創(chuàng )新的關(guān)鍵技術(shù)集成

半導體公司正在不斷發(fā)展計量和檢測儀器技術(shù)，這些技術(shù)對于確保半導體芯片的質(zhì)量和產(chǎn)量至關(guān)重要，尤其是在三維異質(zhì)集成等先進(jìn)工藝中。

鑒于行業(yè)正向更復雜的芯片架構轉變，計量工具顯得尤為重要。隨著(zhù)芯片的垂直集成度越來(lái)越高，計量工具的精度和速度對于識別和糾正缺陷變得越來(lái)越重要，否則可能會(huì )影響整個(gè)芯片的性能。

人工智能芯片制造的未來(lái)

隨著(zhù)對人工智能和其他先進(jìn)計算技術(shù)的需求不斷增長(cháng)，對能夠提供更高性能、更高效率和前所未有的集成度的半導體芯片的需求也在不斷增長(cháng)。三維異構集成與先進(jìn)計量技術(shù)的結合為滿(mǎn)足這些需求提供了一條途徑，使芯片的生產(chǎn)速度更快、體積更小、能效更高。

在這方面，Unity-SC 的三維光學(xué)計量解決方案在互連檢測和大批量制造計量方面的專(zhuān)業(yè)知識，從而支持以高速大批量提高產(chǎn)量。

隨著(zhù)芯片架構變得越來(lái)越復雜，功能越來(lái)越小，互連越來(lái)越錯綜復雜，精確的測量和檢測對于確保質(zhì)量和功能至關(guān)重要。這些能力對于保持高產(chǎn)量和實(shí)現人工智能、AR/VR 等先進(jìn)技術(shù)的性能要求至關(guān)重要。