赛默飞电子显微镜

化工仪器网高级2

收藏

未来已来丨一窥电子显微镜如何影响AI算力提升

时间:2024-11-09      阅读:99

早在2022年,OpenAI发布基于大语言模型的ChatGPT,就轰动全球,自此之后,各类AI大模型如同雨后春笋般涌现。训练这些大模型需要阿伏伽德罗常数级的算力,以训练GPT-4为例,需要215亿petaFLOP,1 peta是10的15次方,即2.15 x 1025次浮点运算。阿伏伽德罗常数只有6.02x1023

 

图片

为了满足对芯片算力的需求,逻辑芯片的线宽不断缩小,器件结构更加复杂。从平面栅到鳍栅(FinFET),再到全环绕栅(GAA)。NVIDIA H100芯片就是广泛应用的AI训练芯片的产品,其先进逻辑芯片,采用的就是先进的GAA的晶体管结构。

图片

H100为何价格居高不下,并且一片难求,其原因就在于,当先进逻辑芯片的工艺节点不断发展演进,芯片的良率越来越成为制约产能和成本的因素。今年上半年,某晶圆大厂就曾爆出其GAA产品良率不到20%,远远低于保持其产品的竞争力的70%良率临界值。

 

为了改进半导体生产工艺和产品良率,就需要获取生产工艺中的量测和缺陷分析数据。而晶圆厂现有的量测和检测方案,无法应对GAA晶体管复杂的3D结构带来的挑战。同时,时不我待的产业发展,也让数据获取更加争分夺秒。基于赛默飞Helios 5 EXL晶圆级FIB产品的近产线TEM工作流程,可以弥补现有量测和缺陷分析的方案,助力并加速生产工艺改进和良率提升,实现产品更快的上市时间。

在GAA工艺过程中,有众多的潜在缺陷,如:

 

超晶格外延段的结晶缺陷和扩散

 

图片

鳍片形成阶段的STI氧化物残留

 

图片

埋入式电源导轨的缺陷

 

图片

锗硅凹槽的锗硅/内隔板蚀刻,外延层生长

 

图片

High-k和Metal gate晶体缺陷

 

图片

接触质量和对准偏差

 

图片

供电网络的μTSV缺陷

 

图片

针对不同工段的缺陷和不同的缺陷类型,基于赛默飞Helios 5 EXL晶圆级FIB的近线TEM工作流程,可以大大减少获取缺陷信息的时间,并且从极小的样品体积中获取元素信息等关键数据。

 

图片

▲左右滑动查看更多

图片

▲左右滑动查看更多

图片

▲左右滑动查看更多

缺陷分析仅仅是Helios 5 EXL可以诸多功能和应用的牛刀小试,除此之外,Helios 5 EXL还可以实现:

  • 近产线 TEM 量测工作流程

  • 近产线失效分析工作流程

 

可以扫码下载赛默飞白皮书《利用 TEM 工作流程改进环绕栅极晶体管技术工艺和良率》,更多在此无法详述的信息皆可尽收袋中:

图片

扫码下载白皮书

 

想了解更多Helios 5 EXL如何助力晶圆厂工艺改良和提高良率,并助推AI模型不断升级演进,以及其它赛默飞半导体失效分析解决方案,还可以关注我们的官方微信或是访问赛默飞。

 

上一篇: 通过研究硬骨鱼的智力来揭示大脑进化 下一篇: fei双束电子显微镜的基本工作原理
提示

请选择您要拨打的电话: