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        復享光學首次提出薄膜神經網絡 3D NAND多層薄膜量測獲突破

        作者: 時間:2022-12-05 來源: 收藏

        2022年11月29日,據知名半導體和微電子情報提供商TechInsights報道,長江存儲的232層3D NAND閃存X3-9070已經實現量產,領先于三星、美光、SK海力士等廠商,這也是中國品牌在半導體領域首次領先于國際競爭者。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202212/441279.htm

        中國半導體在先進制程制造上的持續重大突破,給國產量檢測設備的發展提出了同樣的要求,只有追求全產業鏈的整體提升,才能真正保持國際領先。復享光學作為國內集成電路核心光譜零部件供應商,配合設備廠商解決各類芯片制程工藝控制中的量檢測核心問題,為實現集成電路產業的全鏈突破保駕護航。

        近期,復享光學下屬的上海微納制程智能檢測工程中心首次提出薄膜神經網絡,突破百層3D NAND量測關鍵技術,相關成果發表于國際知名光學期刊Light: Advanced Manufacturing。

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        圖片來源:msi.com

        業內對3D NAND堆疊層數的不斷追求來源于市場對單芯片存儲容量需求的不斷提升。由于芯片的微縮化已經接近2x nm性價比極限,通過實現存儲單元在垂直方向的層層堆疊,就可以大幅度提升NAND芯片的性能和存儲密度。業內預測,在2025年左右3D NAND會達到500層,而在2030年左右達到800層。

        百層膜厚檢測,3D NAND制備的新挑戰

        多層膜的制備是3D NAND的前道工序。由于層間應力的存在,工藝完成后的實際層厚與設計值相比會存在較大的偏差,因此多層膜的不均勻性對芯片生產的良率構成了嚴峻的挑戰。

        3D NAND 制備工藝挑戰

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        圖片來源:Lam Research

        目前市場上針對薄膜的厚度量測方法,通常使用參數微擾差分獲取梯度,并結合Levenberg-Marquardt算法構建映射關系進行在線優化。對于超過20層以上較多參數的多層結構,該方案必須預先假定其為周期性結構才能適用。并且,較多的結構參數會導致優化時間長達幾小時,相當于在一次迭代中進行上百次計算,大大增加了等待耗時。

        可見,傳統厚度量測方法在3D NAND領域存在較大的局限性,亟需開發新的膜厚量測方案,以滿足在線實時檢測的產線需求。

        薄膜神經網絡,百層膜厚檢測的新路徑

        在深度學習領域,多參數神經網絡的優化過程中,常常采用反向傳播算法來對神經網絡中的大量參數進行優化。反向傳播算法,是適合于多層神經元網絡的一種學習算法。相較于傳統的差分求梯度,反向傳播算法是一種非常有效的快速獲取梯度優化神經網絡的手段,可上百倍,甚至上千倍地提升效率。

        復享光學將光學逆問題研究主體(多層薄膜)視為神經網絡來構建映射關系,并進行優化訓練。這是全球首次將反向傳播算法引入薄膜優化過程,在復享深度光譜?技術框架下開創性地發展了薄膜神經網絡技術,極大地縮短了百層薄膜厚度的優化時間,相比于傳統微擾差分的方法,其單次優化時間縮短為原來的2%

        薄膜神經網絡技術原理

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        圖片來源:Light: Advanced Manufacturing 2021(4), 395-402.

        目前,復享光學已成功將此技術應用于232層非周期薄膜結構的厚度量測,有望解決百層3D NAND量測的痛點。

        準確高效,比肩國際量測標準數據

        除時間的大幅縮短外,薄膜神經網絡技術的另一項優勢在于,該技術無需前期準備大量數據集進行神經網絡訓練學習,直接構建于精確電磁仿真計算的映射關系上,即使在薄膜層數達到232層,依然能保證光譜結果的精確性。

        232層薄膜優化案例

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        圖片來源:Light: Advanced Manufacturing 2021(4), 395-402.

        經研究驗證,復享光學提出的薄膜神經網絡的技術方案,不僅可以實現多層薄膜厚度的快速檢測,同時還能判斷樣品是否異常以及異常層位置。

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        圖片來源:Light: Advanced Manufacturing 2021(4), 395-402.

        在晶圓膜厚量測過程中,基于薄膜神經網絡的測量結果與國際量測標準的數據進行對比誤差在萬分之一以內(<0.1 nm)。這一結果證明了該技術在晶圓級薄膜厚度測量場景中的可行性。

        薄膜厚度實測結果

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        賦能微納制造,微納光學逆問題求解

        3D NAND多層膜厚量測是一個典型的光學逆問題。對光學逆問題的求解,是指從已知的光學響應反向推測微納結構的求解過程。除3D NAND的量測以外,還有一系列存在于微納光學與半導體制程檢測領域的關鍵問題,都是典型的光學逆問題。

        薄膜神經網絡技術的提出,得益于復享光學長期以來對微納光學逆問題的研究工作,并深度引入神經網絡算法實現多維度光譜量檢測的復雜應用,在光學算法上具有堅實的基礎和應用經驗。光譜量檢測技術存在于各類微納制造與量檢測設備之中,是支撐集成電路和光電子芯片產業制造工藝的關鍵技術之一。

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        目前,復享光學的多系列光譜模組已在半導體前道工藝之中成功應用,并獲得多家半導體頭部客戶的驗證、生產導入及小批量訂單。憑借復享深度光譜?技術,復享光學希望與國內量檢測設備廠商一起,解決先進制程核心工藝問題,以光譜硬科技助力產業發展。

        關于復享光學

        復享光學是深度光譜技術的創導者,歷時十年,深耕微納光電子領域,發展智能化全光譜技術,著力于光子學與人工智能的融合,形成了國際領先的深度光譜技術平臺,向市場提供從技術到產品,從模塊到系統的全面解決方案。

        通過成立對接產業需求的“上海微納制程智能檢測工程技術研究中心”,并與復旦大學共建致力于研究微納制造前沿共性關鍵技術的“復旦大學光檢測與光集成校企聯合研究中心”,復享光學形成了多層次的研發平臺,以深度響應市場需求,持續推出突破性的產品。

        復享光學已擁有國內外超3000家優質客戶,并與超170家半導體、高端材料、生物醫藥企業形成交流與合作,與客戶一起,致力于實現科學技術創新推動微納制造產業發展。

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        參考文獻:

        Light: Advanced Manufacturing 20212 (4), 395-402.




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