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淺析深度學(xué)習(xí)在半導(dǎo)體行業(yè)的應(yīng)用

kus1_iawbs2016 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-08-16 14:09 ? 次閱讀
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摩爾定律即將終結(jié)?

近年來摩爾定律增長(zhǎng)的腳步放緩,關(guān)于摩爾定律的種種猜測(cè)甚囂塵上。但半導(dǎo)體行業(yè)人,仍然對(duì)此持樂觀態(tài)度:持續(xù)性的創(chuàng)新仍在發(fā)生,目前行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的每個(gè)分支都在努力實(shí)現(xiàn)更多突破和改進(jìn)。例如,可制造性設(shè)計(jì)DFM)始終在優(yōu)化,除此之外,更強(qiáng)大的計(jì)算能力無疑成為行業(yè)發(fā)展的重中之重。

過去,半導(dǎo)體行業(yè)以兩派劃分,物聯(lián)網(wǎng)或消費(fèi)類電子設(shè)備,以及高性能計(jì)算。追求低功耗曾在兩派之間占據(jù)主導(dǎo)地位,但隨后計(jì)算能力的進(jìn)一步提升則成為很重要的一個(gè)方向。因此,圖形處理器(Graphic Processing Unit)和大規(guī)模并行處理的體系結(jié)構(gòu)將成為高性能計(jì)算的發(fā)展方向。當(dāng)然,這不是一個(gè)突然的轉(zhuǎn)變,而是隨著時(shí)間推移而發(fā)生變化,但這已經(jīng)是一個(gè)必然趨勢(shì)。

提到圖形處理技術(shù),人工智能的問題不可回避。如今人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是業(yè)界風(fēng)向標(biāo)。但這究竟是炒作還是已然悄悄影響行業(yè)發(fā)展?

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當(dāng)人工智能遇到半導(dǎo)體

可以肯定,目前的人工智能根本不是炒作,而被深度學(xué)習(xí)所驅(qū)動(dòng)的。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,而機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的一個(gè)分支。可以預(yù)見,深度學(xué)習(xí)包含了較多的非連續(xù)性、顛覆性的技術(shù)與重大的機(jī)遇。但它不像1980年代的Lisp機(jī)器熱潮。因?yàn)長(zhǎng)isp編程語言并不適于一般編程人群。深度學(xué)習(xí)卻顛覆了編程,與往常的編程 ——即編程者寫代碼并將一組輸入轉(zhuǎn)化成一組輸出——不一樣的是:深度學(xué)習(xí)會(huì)消化許多輸入與輸出的示例,并學(xué)習(xí)該模式下的匹配。從本質(zhì)上講,深度學(xué)習(xí)的輸出是一個(gè)程序,它將輸入轉(zhuǎn)換為類似的輸出,以此模仿訓(xùn)練數(shù)據(jù)集(training data set)。與之前的機(jī)器學(xué)習(xí)不同,深度學(xué)習(xí)解決了讓軟件工程師曾無法解決的編程問題,深度學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)之前無法實(shí)現(xiàn)的軟件應(yīng)用程序。

毫無疑問的是,

深度學(xué)習(xí)開始影響半導(dǎo)體芯片行業(yè)。

以ASML-Brion著名的OPC(光學(xué)鄰近效應(yīng)修正)示例來說:使用深度學(xué)習(xí)來加速OPC或ILT(反演光刻技術(shù))的初始嵌入,運(yùn)行時(shí)間將會(huì)減少一半。眾所周知,運(yùn)行時(shí)間是OPC中最重要的問題之一。其運(yùn)作原理是使用深度學(xué)習(xí)的模式匹配能力,來創(chuàng)建一個(gè)比現(xiàn)有的替代方案更好的初始嵌入。這樣做可以大大減少完成掩膜版(mask)設(shè)計(jì)所需的優(yōu)化迭代次數(shù),從而大幅度降低整體的運(yùn)行時(shí)間。ASML-Brion論文描述了運(yùn)行OPC / ILT代碼以用來獲取一堆輸入模式(所需的晶圓形狀),并繼而產(chǎn)生一堆輸出模式(生成這些晶圓形狀所需的掩膜形狀)?,F(xiàn)在,把這些輸入和輸出的搭配設(shè)置成在深度學(xué)習(xí)的模式下,即會(huì)生成一個(gè)程序,該程序?qū)?huì)把類似的輸入(其他但仍是所需的晶圓形狀)轉(zhuǎn)換成類似的輸出(掩膜形狀)。

值得注意的是,深度學(xué)習(xí)是一種統(tǒng)計(jì)方法。

以ImageNet Competition和其他類似的事件舉例,你可以在結(jié)果中獲得95%的準(zhǔn)確度,并且其中輸出的掩膜形狀將會(huì)生產(chǎn)出所需的晶圓形狀,同時(shí)也對(duì)制造的變化有著適應(yīng)力。當(dāng)然,在半導(dǎo)體制造中,95%的精準(zhǔn)度不算是一個(gè)完美數(shù)字。我們需要至少7-sigma的準(zhǔn)確度。 這就是ASML-Brion的智慧所在,我們使用深度學(xué)習(xí)來加速計(jì)算。 在深度學(xué)習(xí)推理引擎生產(chǎn)出輸出掩膜形狀之后,這些掩膜形狀在傳統(tǒng)OPC/ILT程序中被用作為初始嵌入。加入了初始嵌入后的傳統(tǒng)程序會(huì)比沒有任何設(shè)置、或只有晶圓形狀(乘以4倍放大系數(shù))、或甚至用一些SRAF生成(SRAF generation)來的運(yùn)行速度更快。

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技術(shù)浪潮將引領(lǐng)半導(dǎo)體去向何方

自動(dòng)缺陷分類(Automatic defect classification)作為一個(gè)檢查掩膜和晶圓重要的領(lǐng)域,將普遍應(yīng)用人工智能相關(guān)技術(shù),包括大數(shù)據(jù)。晶圓廠(fabs)中蘊(yùn)含大量的數(shù)據(jù),而機(jī)器學(xué)習(xí)所擅長(zhǎng)的,正是去關(guān)聯(lián)大量數(shù)據(jù)和事件,總結(jié)其相關(guān)性。

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈中,光掩膜領(lǐng)域廣泛融入深度學(xué)習(xí),整個(gè)市場(chǎng)呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。復(fù)合年均增長(zhǎng)率(Compound annual growth rate)在過去三年中一直保持在4%,并預(yù)計(jì)這個(gè)增長(zhǎng)將繼續(xù)一段時(shí)間。

過去很長(zhǎng)一段時(shí)間,技術(shù)前沿的掩膜領(lǐng)域,每個(gè)設(shè)計(jì)可能會(huì)包含多達(dá)100個(gè)的掩膜, 但技術(shù)前沿的掩膜則非常鮮有。由于前沿的掩膜技術(shù)非常昂貴,只有少數(shù)公司能夠負(fù)擔(dān)。無論是從盈利還是生產(chǎn)數(shù)量的角度來看,掩膜市場(chǎng)都主要是被非前沿技術(shù)的掩膜所統(tǒng)領(lǐng)。然而,當(dāng)前沿的技術(shù)最終突破高容量節(jié)點(diǎn)(high volume node),未來的掩膜市場(chǎng)將實(shí)現(xiàn)飛躍。

然而,前沿技術(shù)的掩膜仍然昂貴,目前的掩膜領(lǐng)域在行業(yè)的發(fā)展還未達(dá)到一個(gè)最活躍的頂峰。深度學(xué)習(xí)和通過深度學(xué)習(xí)所完成的計(jì)算給予了這個(gè)市場(chǎng)很大的助動(dòng),同樣,在這個(gè)市場(chǎng)中,還有極紫外光光刻(EUV)所帶來的影響。在37億美元的掩膜銷售額中,很難看到極紫外光(EUV)的比重,是因?yàn)闃O紫外光(EUV)掩膜更加昂貴。可以預(yù)期,隨著極紫外光(EUV)掩膜數(shù)量的增加,整個(gè)掩膜市場(chǎng)也將再次飛躍。

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EUV即將迎來量產(chǎn),是高峰還是挑戰(zhàn)?

EUV光刻技術(shù)正在接近量產(chǎn)階段,但仍存在一些挑戰(zhàn)。掩膜行業(yè)也在為EUV做好準(zhǔn)備。如今,多光束機(jī)器可以在掩膜版上繪制任何形狀,而在過去,我們只能繪制直線形狀。多光束的使用,突破了直線形狀的局限,也帶來了OPC和ILT的進(jìn)一步突破。然后EUV帶來的技術(shù)革新也絕不僅僅是輸出曲線形狀,由于它的寫入性質(zhì),對(duì)于非常密集和小型設(shè)計(jì)(如EUV掩膜)也十分適用。因此,EUV掩膜,及納米壓印母版,都需要多光束技術(shù)。

從eBeam Initiative的調(diào)查中可以看到,周轉(zhuǎn)時(shí)間對(duì)掩膜制造來說是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。 EUV掩膜則更加挑戰(zhàn),因?yàn)?nm及以下節(jié)點(diǎn)的單次曝光,致使EUV可能具有較少的SRAF甚至可能沒有SRAF。

掩膜過程校正(Mask Process Correction - MPC)是OPC或ILT的掩膜版本。為了印制出想要的掩膜,需要仔細(xì)操作形狀。我們來做個(gè)假設(shè),如果要在掩膜上繪制一個(gè)40nm寬、200nm高的矩形,卻沒有使用制作掩膜的合理抗蝕劑,可能最終我們能得到36nm寬、但是160納米長(zhǎng)的形狀。而在晶圓加工的過程中, 1nm的差異都至關(guān)重要,因此掩膜非常重要。

掩膜的進(jìn)步是應(yīng)對(duì)下一節(jié)點(diǎn)挑戰(zhàn)的利器,不斷利用新興技術(shù)手段,也將不斷滿足精度準(zhǔn)度及周轉(zhuǎn)時(shí)間的要求。

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原文標(biāo)題:聊一聊深度學(xué)習(xí)在半導(dǎo)體行業(yè)的應(yīng)用

文章出處:【微信號(hào):iawbs2016,微信公眾號(hào):寬禁帶半導(dǎo)體技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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