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La nuova integrazione e gli schemi di modello utilizzati nella memoria 3D ed i dispositivi logici hanno creato le sfide del rendimento e di fabbricazione. Il fuoco industriale si è spostato dalla rappresentazione in scala dei processi di unità prevedibili in 2D strutture all'integrazione completa più provocatoria delle strutture complesse 3D. Il 2D DRC convenzionale della disposizione, la metrologia offline del wafer e le misure elettriche offline non sono più sufficienti per raggiungere gli scopi del rendimento e della prestazione, dovuto la complessità di queste nuove strutture 3D. l'ingegneria del silicio di Prova-e-errore inoltre sta diventando proibitivamente costosa, dovuto il periodo ed il costo adi prova basata a wafer.

«Il montaggio virtuale» è una soluzione potenziale a questo problema. Il software virtuale di montaggio può creare un equivalente digitale di un dispositivo reale a semiconduttore, modellando i flussi trattati integrati in un ambiente digitale. Software support il collaudo trattato della variabilità, la messa a punto di schema di integrazione, l'analisi di difetto, l'analisi elettrica e perfino l'ottimizzazione trattata della finestra. Per di più, può predire le ramificazioni a valle dei cambiamenti trattati che richiederebbero altrimenti i cicli della configurazione-e-prova nel favoloso.

Una dimostrazione di DRAM

Useremo SEMulator3D, una piattaforma software virtuale di montaggio, per dimostrare come il montaggio virtuale può risolvere efficientemente le sfide complesse di fabbricazione e del rendimento a semiconduttore. Modelleremo l'effetto delle variazioni dello strumento incissione all'acquaforte (quali selettività del materiale o distribuzione di cambiamento continuo) sulla prestazione elettrica del dispositivo. Uno studio semplice del dispositivo di DRAM sarà usato per evidenziare l'effetto delle caratteristiche di comportamento incissione all'acquaforte del portone e di punto incissione all'acquaforte sugli obiettivi elettrici del rendimento e della prestazione.

Il flusso di lavoro seguirà una sequenza virtuale tipica di montaggio di 4 punti:

1. I punti e le informazioni trattati nominali della geometria del dispositivo sono inseriti nel software. Ciò permette che il software generi un modello premonitore 3D del dispositivo che può più ulteriormente essere calibrato.

Fig. 1: Una volta che le informazioni di modello sono inserite, visualizzano il contatto del condensatore come indicato. A questo punto, l'analisi elettrica può essere eseguita e l'effetto marginale del condensatore può essere studiato.

2. La metrica di interesse è stabilita per qualificare il comportamento strutturale o elettrico. Questi possono comprendere la metrologia virtuale, 3D DRCs (controlli di regola di progettazione) ed i parametri elettrici quale Vth.

Fig. 2: SEMulator3D identifica gli elettrodi del dispositivo in una struttura 3D e simula le caratteristiche del dispositivo simili al software di TCAD, ma senza l'esigenza della modellistica che richiede tempo di TCAD.

3. Uno studio di progettazione è eseguito nel software. Ciò usa una daina (progettazione degli esperimenti) per identificare i parametri importanti e comprende i dati e l'analisi di sensibilità per aiutare nell'ottimizzazione lo sviluppo trattato e/o dei cambiamenti di progettazione.

Fig. 3: Gli ingegneri possono analizzare tutta la metrologia in SEMulator3D per identificare i parametri importanti, rivelanti i casi d'angolo come indicato (circondato in rosso) sopra.

4. Per concludere, l'ottimizzazione trattata della finestra è eseguita per fornire un valore ottimizzato per ogni parametro trattato, massimizzante la percentuale dei parametri selezionati che fanno parte di spec. del rendimento.

Ottimizzazione di modello trattata per soddisfare un obiettivo di prestazione elettrico

Fig. 4: Dipinto del flusso di lavoro di analisi dei dati in SEMulator3D, compreso la caratteristica di PWO.

In questo esempio, ottimizzeremo i processi di fabbricazione per mirare ad una prestazione elettrica specifica. Sceglieremo un valore elettrico specifico ed ottimizzeremo i nostri punti trattati intorno a questo obiettivo. Ogni parametro di punto di processo sarà variato per cercare le circostanze trattate che raggiungono l'obiettivo elettrico della prestazione. Nel nostro studio, abbiamo scelto Vth (tensione della soglia) come nostro obiettivo, con un valore di 0.482V. Facendo uso dell'analisi di regressione nel software, possiamo identificare tre parametri trattati (spessore dell'ossido del distanziatore, profondità dell'ossido del distanziatore ed alto spessore di K) che sono significativi in termini di loro impatto sulla tensione della soglia (si veda figura 5). Questo punto è seguito dal modello trattato Calibration (PMC) facendo uso degli stessi dati di regressione, che assicurano l'accuratezza del modello trattato prima dell'ottimizzazione dei questi tre parametri di processo importanti per raggiungere gli obiettivi dati di Vth.

Fig. 5: Risultati di ottimizzazione usando Vth come l'obiettivo, con i parametri ottimizzati.

Ottimizzazione trattata della finestra (PWO) per mettere le gamme ottimali di parametro trattato

L'ottimizzazione trattata della finestra (PWO) può ridurre sostanzialmente il numero dei wafer di preproduzione stati necessari per prova offline usando una metodologia strutturata e graduale per eseguire la sperimentazione virtuale. Può predire il rendimento massimo (indice di successo all'interno delle gamme di limite più basso e superiore, vede figura 6) per i processi attuali allo studio. Più d'importanza, può rideterminare le circostanze trattate ed i requisiti nominali di controllo della variazione realizzare l'indice di successo massimo (o rendimento).

Dopo che i parametri importanti sono identificati, una nuova progettazione virtuale degli esperimenti (DAINA) sarà eseguita per trovare i valori del parametro che soddisfanno le richieste del rendimento e della prestazione. L'esperimento deve comprendere uno spazio di ricerca definito (o gamma) per ciascuno dei parametri selezionati. Per ottenere il significato statistico, l'esperimento simulato è funzionato molte volte attraverso lo spazio di ricerca definito dall'utente. L'algoritmo di PWO poi fornisce un valore ottimizzato per ogni parametro trattato, massimizzante la percentuale dei parametri selezionati del dispositivo che rispondono alla specificazione del dispositivo dell'obiettivo («inSpec%").

Secondo le indicazioni di figura 6 (andato), presupponendo 0.5nm, deviazione standard 1.0nm e 0.2nm per i tre parametri (spessore dell'ossido del distanziatore, profondità dell'ossido del distanziatore ed alto spessore di K), rispettivamente, il sistema di PWO ha riferito un aumento nella percentuale della in-specificazione della metrologia da 34,668% a 49,997%, dopo il cambiamento dei valori nominali di tutti i parametri trattati come conseguenza del processo di massimizzazione. Inoltre, secondo le indicazioni di figura 6 (giusta), riducente la deviazione standard del parametro più influente (3,20: L'alto K spessore del deposito di BWL), da 0.2nm a 0.13nm ha aumentato la percentuale della in-specificazione della metrologia (tasso di rendimento) a 89,316% quando l'obiettivo di indice di successo è stato prefigguto a 88%. Un forte progresso nel rendimento globale era possibile controllando la variabilità di attrezzatura responsabile di alto deposito dell'ossido del portone di K. Ciò è informazioni estremamente preziose per un ingegnere trattato di integrazione che cerca di migliorare il rendimento.

Fig. 6: Sinistra: Nuovi valori medi identificati per di massimizzazione di spec. % (spessori di deposito ed incidere profondità). Destra: Richiesto gamma determinata: Deviazione standard sull'alto K spessore di BWL per incontrare indice di successo >88%.

Il montaggio virtuale comprime il tempo & il costo

Le regolazioni di parametro trattato sono stabilite durante le fasi iniziali di sviluppo di tecnologia dei semiconduttori, anche prima che i primi wafer siano fabbricati. L'elaborazione virtuale può contribuire a convalidare questi valori del parametro trattati iniziali senza il periodo e la spesa di creare e di prove dei wafer reali. La tecnologia dell'ottimizzazione della finestra di nuovo processo di SEMulator3D offre i seguenti vantaggi durante lo sviluppo trattato a semiconduttore:

Predice esattamente il rendimento per i processi attuali
Ridesigna come bersaglio i valori del parametro nominali di POR (processo dell'annotazione) per massimizzare il rendimento
Determina i punti trattati chiave che più urtano il rendimento
Isolati che vengono a mancare gli stati di caso (fuori de spec.) ed identificare la causa di origine di questi guasti
Accelera lo sviluppo trattato, evitando l'ingegneria del silicio di prova-e-errore

(da Daebin Yim)