“數(shù)據(jù)大爆炸席卷全球工業(yè)，成為各行各業(yè)新的“生產(chǎn)資料”。數(shù)字化浪潮在工業(yè)領(lǐng)域的滲透也是全球產(chǎn)業(yè)大升級(jí)的必經(jīng)之路。然而在數(shù)據(jù)密集型的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)，在使用大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用上卻是相對(duì)落后的。現(xiàn)在必須快速補(bǔ)上這一環(huán)。

1991年誕生于美國(guó)硅谷的普迪飛半導(dǎo)體技術(shù)有限公司（PDF Solutions，下稱“普迪飛半導(dǎo)體”）過去30年來一直專注于做一件事——幫助半導(dǎo)體全產(chǎn)業(yè)鏈挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。到目前為止，該公司的全球半導(dǎo)體數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量已經(jīng)超過4000 TB，相當(dāng)于可以“看五百多年的電影”。

數(shù)據(jù)大爆炸席卷全球工業(yè)，成為各行各業(yè)新的“生產(chǎn)資料”。數(shù)字化浪潮在工業(yè)領(lǐng)域的滲透也是全球產(chǎn)業(yè)大升級(jí)的必經(jīng)之路。然而在數(shù)據(jù)密集型的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)，在使用大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用上卻是相對(duì)落后的。現(xiàn)在必須快速補(bǔ)上這一環(huán)。

“越來越多的半導(dǎo)體公司，包括國(guó)內(nèi)大量‘年輕’的Fabless，開始意識(shí)到數(shù)據(jù)分析的重要性。這是半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)從基礎(chǔ)建設(shè)1.0時(shí)代邁向質(zhì)量提升的2.0時(shí)代的關(guān)鍵一步?！逼盏巷w半導(dǎo)體副總裁俞冠源日前在接受集微網(wǎng)專訪時(shí)這樣指出。

“爆炸式”增長(zhǎng)的半導(dǎo)體大數(shù)據(jù)如何互聯(lián)？

根據(jù)IDC的統(tǒng)計(jì)，2019全球數(shù)據(jù)量達(dá)到42ZB，預(yù)計(jì)2022年達(dá)到163ZB，復(fù)合增速為57%。但是在這些海量數(shù)據(jù)真正產(chǎn)生對(duì)產(chǎn)業(yè)有價(jià)值的洞察之前，大量的基礎(chǔ)工作尚未完善。

比如，工業(yè)數(shù)據(jù)在采集過程中會(huì)遇到數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面的困難，這就需要進(jìn)行工況分割、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)、數(shù)據(jù)樣本平衡、數(shù)據(jù)分割等數(shù)據(jù)預(yù)處理，這些工作本身就會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力成本。

這一點(diǎn)，在數(shù)據(jù)密集型的半導(dǎo)體行業(yè)尤為突出。俞冠源指出，半導(dǎo)體大數(shù)據(jù)最大的問題是數(shù)據(jù)種類很多，如果不能很好整合，就會(huì)使數(shù)據(jù)雜亂無章?！靶〉揭黄琖afer上都有很多種數(shù)據(jù)，從IC設(shè)計(jì)到制造再到封測(cè)，每一道工序都產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，而這些散落在各個(gè)環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)也是此后追溯問題、提升良率的關(guān)鍵。”

與其他工業(yè)相比，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈極其長(zhǎng)且高度細(xì)分，從芯片設(shè)計(jì)到晶圓制造，再到封裝、測(cè)試、PCB模板，然后再做成產(chǎn)品進(jìn)入到實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，每一步都是由一大批專門的公司去做。

“這種高度成熟的全球水平分工模式是造就半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)過去幾十年高速發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)架構(gòu)。但各個(gè)環(huán)節(jié)相對(duì)獨(dú)立讓各自的數(shù)據(jù)很難串聯(lián)在一起?！庇峁谠凑f，“事實(shí)是，半導(dǎo)體公司要做數(shù)據(jù)分析，幾乎90%的時(shí)間花在前期的數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)整合上?！边@讓試圖引入數(shù)據(jù)分析手段的半導(dǎo)體公司在具體操作層面遇到了實(shí)際難題。

此外，到了數(shù)據(jù)分析層面，缺乏有效的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)和手段也是國(guó)內(nèi)很多Fab和Fabless面臨的困難?！芭c高通、AMD、英特爾等老牌企業(yè)相比，很多國(guó)內(nèi)廠商相對(duì)而言都還比較年輕，成立時(shí)間不長(zhǎng)，缺乏相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，拿到數(shù)據(jù)以后，對(duì)于哪些數(shù)據(jù)要整合，哪些分析能夠幫助他們抓住問題，往往容易迷茫?！庇峁谠粗赋觥?/p>

而上述各種障礙的根源在于，整個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)相關(guān)的底層架構(gòu)未搭好。俞冠源比喻，這就相當(dāng)于造房子時(shí)，底層的地基、水管、電線都要線架設(shè)好，尤其是數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)整合的部分，需要一個(gè)可供全行業(yè)使用的開放平臺(tái)去提前做好，可以為需要導(dǎo)入數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的公司提供有效的分析手段。

“一直以來我們?cè)诘讓蛹軜?gòu)的部分做了很多工作，也就是努力把‘水管、電線’都鋪設(shè)好，幫助企業(yè)可以‘拎包入住’，直接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。”俞冠源介紹，普迪飛所提供的Exensio平臺(tái)正是為此而生。

據(jù)了解，普迪飛的端到端分析平臺(tái)Exensio平臺(tái)，具備了大數(shù)據(jù)整合，清洗與分析功能，可以為整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上的各種公司提供服務(wù)。如果將整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈以設(shè)計(jì)、晶圓制造和封裝測(cè)試三大環(huán)節(jié)來劃分，針對(duì)每一環(huán)節(jié)的特性，普迪飛均有對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品模塊。

迄今為止，在IC設(shè)計(jì)部分，普迪飛的Fire Engine軟件分析了10億計(jì)的版圖結(jié)構(gòu)；在晶圓制造環(huán)節(jié)，全球超過24，000臺(tái)芯片生產(chǎn)設(shè)備通過其提供的生產(chǎn)監(jiān)控軟件進(jìn)行連接；封裝測(cè)試部分，全球超過15個(gè)主要封測(cè)服務(wù)提供商的工廠數(shù)據(jù)與該平臺(tái)對(duì)接，超過16，000臺(tái)測(cè)試機(jī)和封裝設(shè)備通過其監(jiān)控整個(gè)運(yùn)營(yíng)情況的軟件相聯(lián)接。

更為重要的是，通過這樣一個(gè)連通全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù)平臺(tái)，原本獨(dú)立分工的各個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層面的互聯(lián)。而這種互聯(lián)不僅僅只是設(shè)備間的，同時(shí)也將各個(gè)環(huán)節(jié)的半導(dǎo)體工程師與所有的芯片生產(chǎn)、封裝、測(cè)試設(shè)備連接起來，為設(shè)計(jì)和制造提供重要的參考，有助于降低各項(xiàng)成本，提高性能和良率。

普迪飛在過去30年里，與國(guó)際一流的流片廠及設(shè)計(jì)公司密切合作，幫助先進(jìn) Fab、Fabless、IDM/System等國(guó)際領(lǐng)先的半導(dǎo)體公司完成了眾多先進(jìn)工藝量產(chǎn)項(xiàng)目。

打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值

俞冠源指出，目前普迪飛是唯一一家覆蓋了從前端到后端半導(dǎo)體供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)的公司，通過幾十年的自身積累和對(duì)外并購(gòu)，已經(jīng)打通了整個(gè)供應(yīng)鏈。在他看來，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的端到端全覆蓋是普迪飛的核心價(jià)值。

他舉了一個(gè)例子，蘋果公司對(duì)其芯片供應(yīng)商就要求其提供的每一顆芯片都是可追溯的——哪一個(gè)工廠生產(chǎn)的，工廠的每一個(gè)步驟是什么，包括制造過程中用到的化學(xué)氣體，在哪臺(tái)設(shè)備上測(cè)試、封裝的，哪一個(gè)員工負(fù)責(zé)的，等等。因?yàn)橹挥凶粉櫟讲拍軌虼_認(rèn)哪個(gè)步驟出了問題。

俞冠源解釋，這種端到端全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù)分析之所以越來越關(guān)鍵，是由于半導(dǎo)體在全球范圍內(nèi)對(duì)各個(gè)行業(yè)的重要程度逐年遞增——半導(dǎo)體在產(chǎn)品中占比越來越高，對(duì)其可靠性的要求也越來越高。“比如汽車，以前最貴的部件是發(fā)動(dòng)機(jī)，到如今，最貴已經(jīng)是半導(dǎo)體元器件。并且元器件的可靠性越來越重要，即便是幾塊錢的元件，如果壞掉了，也可能會(huì)引發(fā)交通事故，甚至?xí)?duì)人的生命造成影響?！?/p>

換句話說，幾塊錢的元件，會(huì)影響幾十萬的整車價(jià)值。“因而半導(dǎo)體的可靠性越來越重要，如果良率、可靠性出了問題，需要明確追溯到問題是在哪個(gè)環(huán)節(jié)出來的，是封裝還是制造環(huán)節(jié)，還是IC設(shè)計(jì)的缺陷?！?/p>

而到了半導(dǎo)體先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)，尤其在下探到7nm、5nm時(shí)，因?yàn)殡S著工藝復(fù)雜度的提升，很多缺陷都不在表面上，而是埋在里面。怎樣在研發(fā)和量產(chǎn)時(shí)監(jiān)控這些東西，變得十分困難。因而提升良率除了從技術(shù)上調(diào)整之外，數(shù)據(jù)抓取能力的重要性越來越突出。

俞冠源介紹，先進(jìn)節(jié)點(diǎn)的良率提升已經(jīng)不僅僅是晶圓廠考慮的事，F(xiàn)abless也需要在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的時(shí)候，就把監(jiān)控結(jié)構(gòu)埋在產(chǎn)品里面，通過特征數(shù)據(jù)的抓取及高效分析來快速準(zhǔn)確地定位問題，提高產(chǎn)品良率。

在這一部分，普迪飛在與世界一流芯片設(shè)計(jì)公司以及晶圓廠近30年的合作中，積累了大量不斷演進(jìn)的良率提升技術(shù)。例如，可以幫助先進(jìn)制程客戶設(shè)計(jì)獨(dú)特的監(jiān)控結(jié)構(gòu)，內(nèi)置于芯片的空閑位置，并結(jié)合普迪飛專用測(cè)試設(shè)備，實(shí)現(xiàn)大量特征數(shù)據(jù)的超高速抓取和分析，從而使得設(shè)計(jì)和工藝的缺陷一目了然。

具體來看，普迪飛的半導(dǎo)體大數(shù)據(jù)平臺(tái)Exensio Platform，包含了用于半導(dǎo)體缺陷偵測(cè)分類（Fault Detection and Classification， Exensio-Control）模塊、產(chǎn)品測(cè)試優(yōu)化模塊（Exensio-Test）、半導(dǎo)體良率管理系統(tǒng)模塊（Exensio-Yield）等，覆蓋了從IC設(shè)計(jì)、晶圓制造，到封裝和測(cè)試等的半導(dǎo)體全產(chǎn)業(yè)鏈。

擁抱AI、數(shù)據(jù)上云勢(shì)在必行 預(yù)見性分析是趨勢(shì)

俞冠源介紹，目前半導(dǎo)體公司在大數(shù)據(jù)分析上，最關(guān)注的是良率診斷分析，也就是出現(xiàn)問題后可以通過系統(tǒng)的方法快速追蹤問題源頭，從而進(jìn)行診斷分析，改善良率。

但是隨著全行業(yè)智能化程度的深入，這種被動(dòng)式應(yīng)對(duì)長(zhǎng)遠(yuǎn)來看顯然無法滿足需求。在問題發(fā)生之前的預(yù)見性分析成為更多業(yè)界領(lǐng)先者關(guān)注的重點(diǎn)。

一兩年前，臺(tái)積電就曾表示，已經(jīng)在工廠里開始使用人工智能，在人工智能的幫助下，能夠在不增加機(jī)器的情況下多生產(chǎn)20%-30%的wafer。例如，在某些關(guān)鍵工序上，使用人工智能對(duì)機(jī)臺(tái)的保養(yǎng)時(shí)間動(dòng)態(tài)的做出調(diào)整，提高生產(chǎn)效率。另外，人工智能還可以將很多專家的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)技能整合在一起，讓一個(gè)專家的經(jīng)驗(yàn)在不需要專家在場(chǎng)的情況下就能大面積的鋪開使用，從而實(shí)現(xiàn)更好的經(jīng)驗(yàn)傳承。

“下一步要做的事情就是預(yù)見，通過AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等手段，從數(shù)據(jù)里面提出價(jià)值，來預(yù)防可能發(fā)生的問題。”俞冠源說。

比如，以晶圓廠為例，普迪飛的Process Control軟件其中有一部分功能就是監(jiān)測(cè)機(jī)臺(tái)設(shè)備，通過收集的過往數(shù)據(jù)來分析預(yù)測(cè)機(jī)器大約會(huì)在運(yùn)作多少個(gè)小時(shí)之后可能會(huì)出現(xiàn)問題，導(dǎo)致生產(chǎn)的wafer報(bào)廢。這樣就可以提前讓機(jī)器停下來檢修。而以往，都是等到機(jī)器開始生產(chǎn)報(bào)廢的wafer了，才會(huì)停下設(shè)備。但往往停下來的時(shí)候可能已經(jīng)生產(chǎn)了一部分報(bào)廢的wafer。

隨著AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、5G等技術(shù)的往前發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)式增長(zhǎng)，按需運(yùn)算的需求越來越高。上云以獲取更靈活的計(jì)算資源和存儲(chǔ)優(yōu)勢(shì)，成為業(yè)界向工業(yè)4.0深入的必然選擇。

俞冠源以一片wafer為例，先進(jìn)工藝制程的引入，一片wafer產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能是原來的10倍乃至100倍。與此同時(shí)，AI、機(jī)器學(xué)習(xí)的引入意味著巨大的計(jì)算量，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間、計(jì)算能力的要求與日俱增，全靠一家公司內(nèi)部架構(gòu)支撐顯然不現(xiàn)實(shí)。

上云已經(jīng)成為先進(jìn)制造行業(yè)的核心之一，但是國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體行業(yè)對(duì)此仍有所保留。其中數(shù)據(jù)的安全性是晶圓廠和設(shè)計(jì)公司最大的顧慮。俞冠源認(rèn)為這其中存在著一個(gè)誤區(qū)，“大家都認(rèn)為數(shù)據(jù)放在自己公司比放在云端安全。實(shí)際上，一個(gè)半導(dǎo)體公司不是純IT公司，在安全方面的人力投入上遠(yuǎn)不如云服務(wù)商。這些云服務(wù)商都會(huì)提供多重安全架構(gòu)，足以為客戶數(shù)據(jù)筑起強(qiáng)大的屏障?！?/p>

據(jù)悉，普迪飛推出的DEX網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)幫助全球主要封測(cè)廠實(shí)現(xiàn)了云端部署和邊緣計(jì)算，包括通過邊緣分析來實(shí)現(xiàn)快速預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)響應(yīng)，減少數(shù)據(jù)丟失，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

據(jù)介紹，普迪飛除了與全球知名的云服務(wù)商，如AWS等密切合作外，還在軟件中做了很多保障數(shù)據(jù)安全的措施，并聘請(qǐng)了很多安全公司進(jìn)行模擬入侵測(cè)試。

值得一提的是，2006年即進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)的普迪飛，在過去15年里，業(yè)務(wù)模式隨著中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展逐步升級(jí)。俞冠源介紹，國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體行業(yè)在工藝方面一直在更新?lián)Q代，芯片設(shè)計(jì)公司是成長(zhǎng)最快的群體。針對(duì)芯片設(shè)計(jì)公司的特點(diǎn)，普迪飛此前推出了基于云端部署的Exensio-Hosted半導(dǎo)體數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，是一款不需要任何IT維護(hù)的企業(yè)級(jí)云端數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，可以讓客戶隨時(shí)隨地存取數(shù)據(jù)，完成定制化的數(shù)據(jù)分析，快速查找問題根源。該平臺(tái)可以兼容多種數(shù)據(jù)，支持高效數(shù)據(jù)提取與加載，提供高度交互的數(shù)據(jù)可視化模塊，還有快速報(bào)警、深度追蹤以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘能力。
編輯：lyn