Этапы тестирования, измерения, контроля и производства чипов больше не являются четко разделенными процессами по мере перехода отрасли к техпроцессам менее 2 нм. Чем ближе размеры к ангстремному диапазону, тем меньше запас погрешности, и тем более мелкие изменения — вплоть до уровня одного атома — способны повлиять на поведение или надежность чипа. В анализе, опубликованном Semiconductor Engineering 10 сентября 2026 года, показано, как эти условия побуждают фабрики и разработчиков систем реорганизовывать потоки данных и тестирование на протяжении всего жизненного цикла продукта.
На более старых техпроцессах толщина подложек и стабильность структур обеспечивали запас, позволявший изолировать некоторые производственные проблемы или решать их позднее. В передовых техпроцессах кристаллы стали тоньше, а зависимость от chiplet-компоновок, трехмерной упаковки и гибридного соединения возросла. Обычный зонд wafer может повредить оксидный слой или via, а наночастица, оставшаяся после удаления временного материала, способна превратить дорогостоящий многокристальный корпус в бракованное изделие.
Тестирование больше не является одним этапом
По словам Lee Harrison, директора по решениям для автомобильных интегральных схем в Siemens EDA, некоторые клиенты избегают проверки соединительных площадок, которые будут фактически использоваться для bonding, и прибегают к жертвенным площадкам, чтобы защитить конечные структуры. По мере распространения hybrid bonding и сверхтонких чипов проверка до или после соединения может оказаться более подходящей, чем попытка протестировать само гибридное соединение, которое может быть повреждено во время измерения.
Это также отражается на проектировании систем. Rob Kruger, директор по управлению продуктами и стратегии multi-die и 3D IP в Synopsys, заявил, что центры обработки данных для искусственного интеллекта переходят к избыточным кластерам серверов на случай производственных проблем. Дефект в трехмерном соединении или многокристальном корпусе может повлиять на большое количество функций, а не только на один тракт. Поэтому кристаллы тестируются до и после упаковки, применяются механизмы исправления или перераспределения, а эти подходы используются для UCIe и трехмерных соединений.
На практике такой подход переносит часть запаса надежности с отдельного кристалла на уровень корпуса и системы. Он также позволяет использовать иерархические тесты, встроенное самотестирование и периодические тесты во время эксплуатации, чтобы выявлять необходимость обслуживания до возникновения масштабного отказа.
Проблема заключается не только в количестве дефектов
Чувствительность средств контроля возрастает по мере уменьшения структур, однако более высокая чувствительность не обязательно означает более качественные решения. Prasad Bachiraju, старший директор по развитию бизнеса в Onto Innovation, заявил, что средства контроля могут обнаруживать на пластине миллионы индикаторов, включая нормальные локальные изменения, которые выглядят как дефекты. Noam Brousard, вице-президент по инженерии решений в proteanTecs, пояснил, что одних сигналов контроля уже недостаточно, чтобы определить, приведет ли такой индикатор к функциональной проблеме или проблеме надежности.
По этой причине фабрикам необходимо собирать множество показателей, таких как изменение процесса, температура и напряжение, а затем анализировать их взаимосвязь и фактическое влияние на логику. Повышенная температура может быть нормальной в одном случае, но в многослойной структуре способна сократить временной запас соседнего слоя из-за тепловой связи или саморазогрева. Это показывает разницу между простым измерением температуры и определением того, создала ли температура реальный риск для временных характеристик.
Точность измерений распространяется и внутрь корпуса
Наблюдения за поверхностью пластины недостаточно, когда слои становятся тоньше, а плотность упаковки возрастает. Juliette Vandermeer, директор по маркетингу продукции в Bruker Semiconductor, отметила, что известное коробление пластин может быть связано с микротрещинами, что требует более глубокого изучения металлических слоев. Для обнаружения таких проблем до того, как они приведут к структурному разрушению, можно использовать визуализацию дифракции рентгеновских лучей, также известную как рентгеновская томография.
На этом этапе спецификации процессов необходимо контролировать в ангстремном диапазоне, тогда как требования к измерениям должны достигать уровня менее ангстрема, говорится в анализе. Кроме того, ошибка на ранней стадии роста слоев, управления температурой или контроля шероховатости интерфейсов может передать свое влияние на конечные этапы, что делает изоляцию каждого шага от остальных менее реалистичной.
Взгляд certi.news: данные становятся производственным слоем
Главное изменение заключается не просто в добавлении новых измерительных инструментов: сами данные превращаются в координационный слой между проектированием, производством, упаковкой, тестированием и эксплуатацией. David Fried, директор по искусственному интеллекту и исполнительный вице-президент Semiverse Solutions, подразделения Lam Research, заявил, что моделирование, создание моделей и виртуальная оптимизация помогают снизить зависимость от испытаний огромного количества физических образцов для определения границ каждого возможного изменения. Однако источник не предлагает решения, устраняющего сложность: сотни процессов по-прежнему должны работать совместно, а полностью исследовать пространство их вариаций с помощью одного лишь оборудования невозможно.
Это связано с тем, что John Kibarian, генеральный директор PDF Solutions, назвал уровнем orchestration, связывающим данные инженерии продукта и системы PLM, ERP и MES с данными о производственном выходе и автоматизацией проектирования. Цель заключается в том, чтобы чип или кристалл знали наиболее подходящий для них маршрут еще до упаковки, а системы искусственного интеллекта могли принимать решения на основе полной картины, а не изолированных данных.
Для производителей чипов и поставщиков средств EDA, тестирования и измерений это означает, что конкуренция не ограничится точностью отдельного инструмента. Компании, проектирующие 3D-корпуса, многокристальные системы и крупные центры обработки данных, напрямую зависят от своей способности обнаруживать неисправности, отличать их от естественных изменений и управлять надежностью после развертывания. Открытыми остаются вопросы о стоимости инфраструктуры, необходимой для обработки такого объема данных, о способах ее унификации между поставщиками и о том, когда автоматизированные системы смогут принимать решения об исправлении или перенаправлении без участия человека.