混合结合技术已经发生了很多年，这使得成熟的工艺流可以达到低于10 µm的互连的稳定产量。在此规模上，此过程可以适应数百种纳米的覆盖变化，晶圆的屈曲和粒径与互连高度相吻合而没有灾难性影响。混合联合与光学计量学，现有的CMP过程和高级过程控制兼容。但是，当耦合堆叠设备的过程延伸至5 µm音调时，过程窗口将减少到两个电阻顺序为纳米尺度。粒径极限显着降低，局部表面形态应精确控制，即使在联合期间，也有轻微的热或机械推导也会系统地影响产率。检测方法以开始达到衍射的极限，校正循环必须实时完成，设计必须采用从一开始就考虑到耦合限制。 “解决方案领域变得非常困难，我们正处于一个关键时刻，我们无法实现人类独自需要的创新。前卫工具Reelevan足够的旋钮可以提供10-18个独特的食谱，但是如果您是过程工程师并想完善这些食谱，那么您如何找到合适的食谱？”这些变量增加的管理意味着改善现有工具，但也需要从根本上重建对过程相互作用的设计，测量和控制。制造商别无选择，只能解决这些问题。 AI和高性能计算设备的下一个OLA是因为它们取决于只有Canto实现亚微米混合联合的堆叠密度和能源效率。问题不是亚微米混合联盟是否定义了制造过程的未来，而是如何实现，可再现且在经济上可行。 “混合链接是关键将来的技术及其优势很明显。芯片之间没有差距，因此堆叠高度可以短。即使在下一代耦合和测量设备的范围内，下一代耦合和测量设备也在促进准确性和缺陷近置率接近提交所需的阈值。 IMEC示范表明，这种变化在技术上是可行的，但是要实现这些尺寸的质量生产过程将有多年的时间。与应用程序相关的三分之三党派小于100 nm。在今年的ECTC会议上，使用基于扫描仪的网格测量技术和芯片之间的几个耦合文档以及低于0.6 nm的可重复性以及对耦合耦合波的监视实现。 IMEC R＆D副总裁Julien Ryckaert表示：“我们很高兴地宣布，我们致力于为客户提供一系列服务。” “这只能在Interc上对齐Onnection量表本身。 This requires the stability of the general coupling interface.” When the interval is less than 1 µm, surface treatment is as important as alignment. The morphology of the metal below 2 Nm is generally strictly necessary to achieve hollow junction, and even the small tremors produced by CMP can lead to open circuits or high -resistance joints. With thickvery thin wafers, temporary union and peeled can also raise challenges. The thickness of the wafer低于50 µm，可以使任何残留物或违反联盟过程的危险因素。随着间隔的减少，变化的管理从传统的实验设计到对模型驱动的过程的探索。随着这么多的交互参数，虚拟制造，这种变化的管理是从传统的实验设计到探索流程的探索，避免污染比修复污染要容易得多。AI-AI协助的环境和优化对于优化一组可管理的候选人中的“天文”过程空间很重要。缺陷控制不仅限于微观特征。需要严格检查整个晶圆，因为碎片de边框，周围的残留胶带和小划痕破坏了亚互惠链路的性能。 “宏”缺陷可能是亚微米空间结合的致命因素。边缘场检测很重要。干净的边缘与链接直接相关，没有成功。 “超薄晶圆的处理增加了另一层复杂性。战争控制和战争对于在联盟期间保持精确性至关重要。战争芯片的战争过程小于60 µm，并且组合的电性能与前部相当，表明仔细的机械设计可以实现与厚底物相比可比的薄连接t-衬衫。”佩拉多成为被收购的入口门。废物和straINS出现在链接中。为了在提取，CMP和激活过程中保持纯正和粗糙度，我们开发了自由主义和低缺陷的化学过程。 IMEC的Ryckaert说：“当精确度达到小于1 µm时，一个步骤将无法补偿另一个人的影响。” “整个过程中的所有链接都必须从CMP到清洁和同时激活。”这些机械挑战还对电测试有直接影响。超薄且脆弱的晶片可以阻碍探针接触，但变形可能会影响接触精度。因此，试验策略必须继续发展，以确保在堆中进行功能验证（不仅在芯片水平上）。有了这些尺寸，在选择战争（W2W）和战争（C2W）的晶圆选择方面具有新的重要性。 C2W为组装众所周知的tro孔提供了好处，但增加了整合的复杂性。相比之下，W2W具有一致性效率，但性能损失被放大他的晶圆质量低。 “今天的HBM立方体是用芯片焊接保护技术向酿酒厂建造的，但是将来我们将从晶圆到战争，不仅堆放了鼓的组件，而且是芯片的完整组件。这种变化既带来了热管理和性能的机会，又带来了基本挑战。”使用Micron量表链路尺寸，系统没有空间。从钻头清洁度的CMPDE节奏，持有人的平坦度到联合波的稳定性，每个参数都会影响性能。制造商面临的挑战是控制每个变量，并在下一代人工智能和高性能计算的经济压力下继续合作制作规模。表面和地形处理可以控制表面或局部地形的轻微污染，从而避免接触器附近的接触器，形成缝隙或增加接触电阻。在这个规模上，纳米颗粒可以打破多个互连，这可以降低长期性能和可靠性。表面处理通常意味着清洁，氧化物激活和化学机械平面化（CMP）以实现平坦的表面土地。 CMP过程必须消除晶片的高点，同时保持晶片表面的均匀性。对于铜，屏障金属和介电等不均匀材料而言，这甚至更加困难。过度投票可以嵌入铜的特性，但是如果抛光不足，则会留下阻止正常接触的突起。 “对CMP过程的控制是在此规模下实现混合耦合的关键因素之一。监视每个晶片的组织以及可能影响耦合的缺陷类型。该过程的Ventana非常狭窄，并且必须随着时间的推移而得出。”解决方案是将表面测量技术直接集成到CMP或清洁设备中。进行测量时NTS在晶圆离开过程模块之前，工程师可以采取纠正措施即时联盟，减少浪费并改善设备的使用最大化LINK的力量，重要的是要在几分钟而不是数小时内进行编程激活和工会时间。这通常意味着激活关节位置需要喷雾和连接装置，或者应使用簇配置来最大程度地减少与环境空气的接触。在微米量表过程中，过程过程非常复杂。每个其他颗粒，每个抑郁或肿胀，激活与联合之间的每一分钟，都可以确定电池是否可以完美工作，最终将失去性能。制造商发现，成功不仅基于工会过程本身，而且基于设备的编程和精确集成。即使对热和机械变形管理的处理是理想的，晶片的结合也可以如果两个晶圆在对齐期间或联合期间相对流离失所，仍然有缺陷。扩展的ITTHERMAL N，CHUCK变形和支撑力可能导致亚微米对齐误差，尤其是当不同材料与不同的热膨胀系数（CTE）结合使用时。当晶片的大小很大，空间很薄，可接受的对齐误差仅是微米的一小部分时，这个挑战甚至更为严重。 IMEC的Ryckaert说：“即使表面非常干净，如果由于热膨胀而发生变形，链接的质量也会受到影响。 “在加热，支撑和冷却的每个步骤中都应考虑变形。”一种常见的方法是最大程度地减少对齐和耦合之间的温度差。一些公司正在经历寒冷的工会过程，以减少热量扩张而不牺牲债券的强度。其他公司fOCUS的CPREDICTICTICTIVETICTION，可以实时测量变形，调整他妈的或在对齐过程中纠正应用赔偿。 “就晶圆和泉水而言，它们必须保持对齐并团结起来，但是我们必须假设晶圆的两面都是相同的。事实并非如此。对于芯片和码头，这甚至更困难。这些芯片的程度并不完全相同。机械稳定性也不相同。同样重要的是，即使平台上的链接链接到更进一步的链接，更进一步的链接也可以整合到更新的链接。当今的高级平台和平台的错误已集成，并且平台的错误今天被整合了。始终如一的瓦金蛋糕，并实时调整Chuck位置，以保持亚sip量的精确度。现在，但是如果没有稳定的调整，您就无法确保一直呆在那里。 µm。在少于5 µm的联盟间隔内进行反馈和反馈控制，并在将最后一个芯片放置在现场上，可以从规格中完全确定链接我们面临的问题，尤其是在流程的开发中，数据的数量太小，” LAM研究的Vohedi说。“不可能使用某些数据点来理解全球图像。当使用更高级的算法并使用以前的实验进行转移学习时，您可以尽早从手册传递到计算机。这增加了工程师的生产力，并允许更快的融合并赶上创新。必须在不显着增加周期时间的情况下实施测量，并且算法必须区分真正的不一致和t他通过AI-AI提高了对辅助反馈的兴趣，并减少了不必要的修改，因为自动学习模型可以根据环境参数和过程来预测漂移行为。集成也很重要。如今，许多工会设备都包含在传感器和分析模块中，而不是仅依靠个人计量站。这不仅改善了校正的精确度，而且还提供了更丰富的数据集，以持续改进过程。随着越来越多的数据被存档并与性能结果相关联，Fab可以改善模型以预测和预防失败，而不是简单地被动地响应。成功的绩效和过程范围中成功的亚微米混合联盟不仅取决于精度。您还必须打破实用的障碍：您可以找到步伐时间而不会破坏工艺窗口。在大约200°C的温度下没有压力的铜流量会降低热变形并缩短T他的循环步骤，但对局部颗粒和形态更敏感。短培养基压缩辅助（约1分钟）可以提高天空的稳定性，同时保持热益处。制造很容易。随着工会周期的每一秒钟而增加，可确保产量，但降低了生产线的生产能力。传统的实验设计不能涵盖如此大的范围。实际的方法是在晶圆面临危险之前降低尺寸。虚拟制造降低了实验的范围，然后执行特定的实验以探索过程空间中最有希望的领域。反馈返回到模型，从而使下一轮实验专注于较小的区域。在联合场中，这意味着检测激活化学，温度曲线和压缩梯度检测，评估涵盖漂移和颗粒敏感性的灵敏度，以及ST的阻塞能够满足节拍的道路。实时校准循环将此概念扩展到生产过程。遥测，干涉法和波浪波传感器在一个地方可用。属对齐流和热数据。控制器了解哪些参数组合在特定的晶圆和环境条件的历史下具有最小的漂移，并在下一个生产量中优先考虑这些工作点。随着时间的流逝，生产线将根据产品，晶片的厚度和季节性环境建立本地安全配置图。这样可以减少重新设计并稳定周期时间，并防止慢速蠕变，从而影响性能。性能还取决于上游工作的数量。如果设备群集控制到指向分钟而不是小时的链接的激活间隔，则链接机可以缩短操作周期并减少修改的数量。如果CMP可以实现金属插槽nd介电作用 – 在目标频段内播放链接机可以避免额外的对齐验证。检测宏，并防止对周围晶圆的损坏进入链路尾部，从而减少设备的不活动时间。这些小改进会在积累时成为重大的生产能力。它也基于更精致的编排，包括几个步骤。 “想象一下拥有具有1000条规则或测试的高级产品，” AfterWerx首席执行官Aftkhar Aslam说。 “这就像多米诺骨牌效应，第一个通过了第一个规则，然后是第二条规则，然后是第三条规则。这是复杂性的增加。另一个复杂性是，它从与批次之间不同，晶圆。”在高级节点/多个芯片设计中，测试结果的重叠或多模式使情况更加复杂。可能需要新规则来理解数据并确定是否存在问题，而不是典型的高斯分布设计和制造的“ Mano Plaza”：随着ADK的混合结合技术以及电池的感知规则朝着亚微米级别移动，设计分离和制造将成为负载。由于严格的公差，设计设备应在发货之前长时间考虑链接过程的参数。堆叠考虑了实际链接功能的设计而没有性能，可靠性将受到影响。装配设计套件（ADK）提供桥梁。它们将制造局限性转变为可行的设计规则，不仅涵盖了垫子的几何间距和位置，还涵盖了桩阻力，可接受的热预算以及可接受的材料的组合。在亚微米联合字段中，其中包括指定最大允许的CMP凹槽，表面计划要求和时间限制的前进动力激活。 “如果您想要可重复的3D组件，则需要一个包含DESI的组装设计套件GN规则，DRC和DFM检查以及Cross堆栈的公司。 EDA检查必须反映耦合过程，并考虑到组装过程中发生的热和机械相互作用。“由于边缘区域可以表现出更大的切口偏见，因为压力梯度和Chuck相互作用越来越多，因此越来越多地添加了基于区域的规则，以限制在框架边缘附近的关键互连的使用。这些规则与这些不可行的链接相关，而不是与自由链接相关的链接。 “在设计时，应完全考虑该过程中固有的实际优势，缺点和差异，而不是将过程改编成理想的设计。因此，可以保证性能。鉴于这些因素，在设计结合界面时可以从一开始就可以获得制造。设计和制造之间的“这种“握手”机制不断发展。一些供应商正在测试双向反馈回路。换句话说，我们将检测数据组合到ADK中以完成未来的设计规则。随着时间的流逝，这可能会创建一个闭路生态系统，其中设计规则通过真实的生产数据继续改善，从而减少了理论性能模型和工厂的实际性能之间的差距。它没有缺陷和稳定的收率。技术正在出现基础。包括高级CMP和清洁技术，允许平坦，清洁的表面。紧密整合和组合的测量；通过强大的组装设计套件，通过制造指南搜索和设计指导食谱。剩下的是证明这些因素可以共同行使规模经济并产生可预测的经济利益。尽管亚微米混合联盟确实取得了进步，但在近级微米混合交界处发生之前，该行业必须解决一些未解决的问题。设备的互操作性是其中之一。在ECTC会议上提出的文档中，工会的大多数成功案例都是在分组和共同卫生环境中实施的，该环境密切控制了从激活到工会的整个过程。混合供应商流程在Placspropulation中很常见，引入了影响结果的编程和环境变化。材料的整合是另一个挑战，尤其是当使用不同的化学金属化工艺结合不同基础的芯片时，尤其是当组合更不量的电池时。亚微米混合联盟最终取得了成功，但这并不是由于一个进步解决了问题。成功的关键在于设计，过程和供应链生态系统的整合。第一个主导这种协作技术的工厂将确定下一个合作计算机采用的速度和竞争力十年。
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