早在2022年，OpenAI發(fā)布基于大語言模型的ChatGPT，就轟動全球，自此之后，各類AI大模型如同雨后春筍般涌現(xiàn)。訓(xùn)練這些大模型需要阿伏伽德羅常數(shù)級的算力，以訓(xùn)練GPT-4為例，需要215億petaFLOP，1 peta是10的15次方，即2.15 x 1025次浮點(diǎn)運(yùn)算。阿伏伽德羅常數(shù)只有6.02x1023。
為了滿足對芯片算力的需求，邏輯芯片的線寬不斷縮小，器件結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜。從平面柵到鰭柵（FinFET），再到全環(huán)繞柵（GAA）。NVIDIA H100芯片就是廣泛應(yīng)用的AI訓(xùn)練芯片的產(chǎn)品，其先進(jìn)邏輯芯片，采用的就是先進(jìn)的GAA的晶體管結(jié)構(gòu)。
H100為何價(jià)格居高不下，并且一片難求，其原因就在于，當(dāng)先進(jìn)邏輯芯片的工藝節(jié)點(diǎn)不斷發(fā)展演進(jìn)，芯片的良率越來越成為制約產(chǎn)能和成本的因素。今年上半年，某晶圓大廠就曾爆出其GAA產(chǎn)品良率不到20%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于保持其產(chǎn)品的競爭力的70%良率臨界值。
為了改進(jìn)半導(dǎo)體生產(chǎn)工藝和產(chǎn)品良率，就需要獲取生產(chǎn)工藝中的量測和缺陷分析數(shù)據(jù)。而晶圓廠現(xiàn)有的量測和檢測方案，無法應(yīng)對GAA晶體管復(fù)雜的3D結(jié)構(gòu)帶來的挑戰(zhàn)。同時(shí)，時(shí)不我待的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，也讓數(shù)據(jù)獲取更加爭分奪秒?；谫惸wHelios 5 EXL晶圓級FIB產(chǎn)品的近產(chǎn)線TEM工作流程，可以彌補(bǔ)現(xiàn)有量測和缺陷分析的方案，助力并加速生產(chǎn)工藝改進(jìn)和良率提升，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品更快的上市時(shí)間。
在GAA工藝過程中，有眾多的潛在缺陷，如：
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超晶格外延段的結(jié)晶缺陷和擴(kuò)散
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鰭片形成階段的STI氧化物殘留
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埋入式電源導(dǎo)軌的缺陷
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鍺硅凹槽的鍺硅/內(nèi)隔板蝕刻，外延層生長
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High-k和Metal gate晶體缺陷
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接觸質(zhì)量和對準(zhǔn)偏差
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供電網(wǎng)絡(luò)的μTSV缺陷
針對不同工段的缺陷和不同的缺陷類型，基于賽默飛Helios 5 EXL晶圓級FIB的近線TEM工作流程，可以大大減少獲取缺陷信息的時(shí)間，并且從極小的樣品體積中獲取元素信息等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
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缺陷分析僅僅是Helios 5 EXL可以諸多功能和應(yīng)用的牛刀小試，除此之外，Helios 5 EXL還可以實(shí)現(xiàn)：
近產(chǎn)線 TEM 量測工作流程
近產(chǎn)線失效分析工作流程
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