深化行业合作,紧跟摩尔定律步伐
众所周知,半导体行业正面临重大抉择。
过去,我们的行业依赖于摩尔定律和登纳德微缩定律,不断推动新一代半导体技术稳步发展。然而,随着微缩的物理限制等难题纷纷浮现,过去的这种线性发展路径已不再适用。与此同时,计算领域的新趋势层出不穷,对先进封装技术(如芯粒)和更强大算力的更高需求,正在使芯片变得更加复杂。再加上严重的技术人才短缺问题,我们显然正处于半导体设计和制造领域下一次变革的边缘。
半导体芯片复杂度的增长速度令人咋舌,达到了前所未遇的高度。
我们该如何应对这一挑战?答案在于不懈寻求能够进一步优化现有解决方案和流程的方法与技术,以此推动整个行业向前发展。
合作是解决问题的关键
在半导体生产的生命周期中,包括设计、制造和测试,传统上都是独立运作,相互之间信息共享受限。各个阶段之间并不直接共享原始数据和实际测试结果,而是将这些信息提炼为规格表和数据表。
举例来说,芯片设计人员可能对原始设计方案进行了详尽的仿真。然而,他们不会直接与其他团队共享这些仿真结果,而是按照惯例将这些信息提炼为规格表格,这也是向产业链下游传递信息的唯一载体。
这种做法的问题在于,规格表往往无法涵盖所有的细节信息,会遗漏部分关键数据。这种缺乏透明度的信息传递方式会模糊化重要的细节,导致半导体行业难以充分优化设计和流程。
数据的力量
值得庆幸的是,我们已经迈出了变革的步伐。基于成熟机器学习(ML)和人工智能(AI)模型的高级分析平台,为半导体价值链的每一个环节带来了全新工作方式,让相关人员能够分析设计和制造流程中产生的海量数据,从而做出相应的改进。
一方面,数据共享可以沿着生命周期向前流动,使得每个后续阶段都能接收前一阶段的数据。如果测试团队能够获取仿真结果,就能更确切地了解测试环境所需的公差和裕度,由此便能得到更为准确可靠的数据,进而制造出品质更高的芯片,提升良率。
另一方面,反馈共享同样是合作的关键。比如,当一个产品在实际使用中出现故障,如果芯片生命周期和诊断数据能够共享,将有助于确定相关故障出现在哪一个生命周期阶段。通过整合这些反馈数据,团队便能改进生产流程,从而设计出更好、质量更高的终端芯片。。
打个比方,设想有一支电动汽车 (EV) 车队,每辆车都配备了先进的传感器,能够在各种条件下收集关于电池寿命、电机效率和整车性能的数据。如果其中一辆电动汽车发生故障,这辆电动汽车的通信系统可与汽车制造商共享故障发生前收集的数据。通过共享信息,制造商可以诊断出故障原因,比如电池设计缺陷、电机问题或其他子系统的问题。
同样,半导体行业也可以利用数据来识别和解决工艺流程中的缺陷,从而全面提高质量、良率和效率。
合作的氛围
信息共享对于改进半导体行业生产流程的巨大潜力不言而喻。幸运的是,当前的合作氛围非常融洽。随着世界各国政府纷纷出台本国版本的《芯片法案》(CHIPS Act),半导体行业得到的资金支持和资源达到了空前高度。这股浪潮为整个半导体行业带来了千载难逢的发展机遇。
然而,仅仅实现接口互通是不够的。我们需要针对各个方面定义明确的标准,包括半导体生命周期各环节的标准文件格式,以及数据共享的标准方式,让价值链中的每个参与者在保持差异化和竞争优势的同时,实现行业内的数据共享互操作性。
高速串行计算机扩展总线标准(PCIe)就是一个很好的典范,证明了标准化不仅能提高技术性能和效率,还能在一个定义明确的系统中实现差异化。PCIe 是一种高速串行总线标准,是主板、PC 硬件和外设之间的通用接口。与以前的标准(如 PCI)相比,PCIe 的延迟更低,数据传输速率更高。该标准的广泛采纳使得企业能够根据预期应用场景打造差异化产品,同时确保了元器件间的互操作性。
半导体行业必须持续推进这一变革,将开发新数据标准作为优先任务,让整个半导体制造生态圈享受更多裨益。
开放式架构是引入现成数据分析解决方案的安全通道,可提高半导体测试的速度和效率。来源:泰瑞达
变革之旅已然开始。SEMI 的智能数据-人工智能倡议正是这种行业合作新模式的典范,旨在为晶圆厂内部不同职能部门之间的数据共享提供一个框架,使得晶圆厂内部的不同职能部门之间能够共享数据。
SEMI 的战略技术顾问 Pushkar Apte 博士表示:“根据麦肯锡公司 2022 年的报告,预计 2030 年全球半导体产业将达到 1 万亿美元规模,但这并非一日之功。为实现这一宏伟蓝图,我们必须坚定不移地推进创新,制造出数以十亿计的复杂微电子芯片,并且在这些芯片投入目标应用之前,必须都经过性能、可靠性和其他相关指标的严格测试。要想在如此大规模的生产过程中保障高性能和高质量,我们必须将数据分析、机器学习和人工智能等技术战略性地整合到半导体制造流程中。SEMI 的智能数据-人工智能倡议提供了一个平台,将大力推动利用半导体生态系统中的数据和人工智能创造价值。这项倡议促使整个生态系统先合作后竞争,从而加快创新,并确保各公司 IP 的完整性得到保护。”
随着这一基础平台的逐步建立,我们该如何应对即将到来的数据分析洪流?
在泰瑞达,我们利用基于开放架构的分析解决方案促进数据共享。这种策略使得我们的客户能够轻松地将第三方公司的即用型数据分析解决方案融入我们的测试设备中。此外,得益于架构的出色通用性,客户还可以将我们的开放式架构用于他们自主研发的分析解决方案,选择权交到了客户手中。
超越摩尔定律
虽然从物理层面来看,摩尔定律的发展正在放缓,但这并不意味着半导体技术的进步需要放慢脚步。当前,彼此合作在半导体行业中扮演越来越重要角色,新范式的机遇层见迭出,但关键在于我们如何发展和改进行业内的协作模式。
Regan Mills 是泰瑞达半导体测试事业部的 SOC 产品营销副总裁兼总经理。在加入泰瑞达之前,Regan 曾在 Automation Engineering Incorporated 和 Arctic Sand Technologies 担任管理职务。他拥有美国麻省理工大学电气工程和计算机科学学士学位,以及美国波士顿大学电气工程、控制系统、数字信号处理和模拟设计硕士学位。