更多光刻/掩模挑战(第三部分)

半导体工程坐下来讨论光刻和掩模技术与Gregory McIntyre，高级图形部门的主管Imec；哈里·莱文森，高级研究员和高级技术研究主任GlobalFoundries；Regina Freed是应用材料；日本印刷株式会社(DNP)研究员林直也;的首席执行官d2．以下是那次谈话的节选。要查看本讨论的第一部分，请单击在这里．第二部分是在这里．

SE:摩尔定律仍然适用，但前沿流程节点的节奏正在放缓。每个节点都变得更具挑战性。然而，对芯片的需求仍然巨大，我们仍然需要更多的计算能力，对吗?

》:绝对的。作为计算能力的消费者，这就是我们所做的，这种情况看不到尽头。我们需要更多。如果我们今天以同样的成本拥有10倍的产品，我们就会用它来改进半导体制造中的各种应用。还有很多事情可以做。例如，在自动驾驶中，它并不是真正驾驶汽车，而是在训练系统。这需要大量的计算。然后，特别是GPU加速，我们将继续体验摩尔定律在单指令、多数据编程范式下的细粒度和粗粒度并行。即使在基于cpu的计算中，时钟速度不再伸缩，粗粒度并行度也会继续伸缩。与上一代人相比，我们能够在同样的时间内以同样的成本做更多的事情。 And certainly, those of us in software for semiconductor manufacturing definitely need more computing power. A lot more. Like I said, if we had 10 times as much for the same cost today, we would love that. It’s fair to say that all other scientific and engineering computing communities are in a similar situation. We all would love more, and can monetize more computing faster. The explosion in demand from deep learning training for all computing worlds, not just scientific or engineering, will provide for an acceleration in that demand. Ten years ago, I heard people say, ‘We already have plenty of compute power. We don’t know how to use more computing power.’ This is mostly referring to IoT devices, smart phones and laptops. I don’t hear that any more.

麦金太尔驱动市场的应用程序到处都是。汽车行业、医疗保健行业、能源行业和其他行业正在更多的领域采用更多的硅。无论技术最终是什么，消费者对技术的需求或渴望都在不断增长。硬件越好，软件也就越好。这需要更好的硬件。它只是让这个循环继续下去。

释放你会看到很多多元化的趋势。你的车里可能有各种各样的技术。这可能与云中的不同。在云中，您可能有不同类型的架构。然后，在铸造厂，有不同类型的设备被设计。其中一些是低功率的。其中一些是高性能的。

莱文森软件行业有很多机会。公司不断生产出越来越好的处理器。它们的内存越来越大。但是笔记本电脑的性能变得更差了。这是个问题。我们创造了更好的硬件。软件最终会降低性能，所以消费者不会大量购买。我们在软件方面有一个严重的问题。

SE:看来今天的finFET晶体管将扩展到5nm代工节点。在5nm以上可能出现什么类型的晶体管类型或结构?然后，我们如何在模式方面做到这一点呢?在这些节点上需要什么样的光刻技术?

》:我相信社区会以某种方式满足对更多计算的需求。可能会贵很多。但我认为这种趋势会持续下去。然后，人们开始谈论一种叫做神经形态计算的东西。它基本上是在内存中计算。这里可以应用纳米压印和DSA。深度学习领域的软件可用性也有所增加。每个人这样做都会让编程变得更容易。

麦金太尔:从设备方面来看，我们基于finfet的设备很可能会演变成一个基于纳米线的世界。这为做其他事情提供了可能性。你可以将一个fet和另一个fet堆叠在纳米线上，而不是在设备中单独使用。这被称为互补FET或cet。你也可以取通道并垂直定位。此外，您开始在后端为一些缓存内存使用类似于磁性ram的设备。重点是你会有很多不同的选择。您可能会看到，可以开始使用一个主处理器选项。另一个选项可用于图形部分。然后，可以为SRAM使用另一个选项。 So you end up in this next phase, which is referred to as system technology co-optimization. You take all of these pieces and integrate them. You can stack them on top of each other. Meanwhile, in addition to what we are doing in patterning, you can optimize the whole system. It will be coupled with High-NA EUV or aggressive pitch generation techniques for quite some time.

图1:下一代晶体管结构。来源:Imec

哈亚希:由于扩展的困难，人们将发现非常不同的数据处理架构。新的体系结构可能不需要大规模的扩展。它可能是功能设备的组合。它们可能以类似3d的方式堆叠。

莱文森很难预测物理学家会发明出什么样的装置。太远了。但其中之一可能是纳米片。从模式的角度来看，有趣的是我们又回到了有可变宽度的设备。所以今天，我们的鳍只有一个宽度。我们可以用间隔技术来制造它们。如果我们回到可变宽度，就像我们在平面晶体管时代所做的那样，我们非常希望直接用EUV光刻技术打印这些器件。这给线边粗糙度施加了很大的压力。对LER的需求将大大减少。这将是一个有趣的过程。 If you go back to the old ITRS roadmap, the industry said the feature that was most sensitive to linewidth variation was the gate of microprocessors. And so, the LER specifications in the old ITRS were derived based on the requirements of planar transistors from microprocessors. Those specifications then became invalid when we went to finFETs. But now, if we go back to devices with similar patterning requirements as the old planar transistors, we are back on very aggressive line-edge roughness.

图2:(a) finFET， (b)纳米线，(c)纳米片的截面模拟。来源:IBM

释放我们可能会看到很多不同的东西。每一个新的选择都会带来一系列新的问题。其中很多都带有非常严格的控制规格。我知道我们会加入更多的材料。它们和我们今天在元素周期表中用到的不一样。然后我们可能会从光学转到材料科学，因为光学变得越来越难。在材料方面还有很多事情要做。我们正在向3D发展，这是我们可以做一些事情的地方之一。

SE:正如我们所看到的，目前的技术比预期的持续时间更长。光刻技术就是一个很好的例子，因为该技术仍然是晶圆厂的主要工具。节点也是如此。成熟的技术仍然是可行的。在前沿领域，许多人认为7nm将是一个长期运行的节点。这一切将如何发展?

释放:客户仍然在相对快速地转移到下一个节点。这是有需求驱动的。然后我们看到其他客户在节点上停留的时间更长，因为他们有不同的商业模式。这种混合将会继续发生。我们都将看到。您可以看到一些节点仍然很受欢迎，因为它们对一部分终端客户有意义。然后，您将看到终端客户的一个子集驱动到更小的节点，因为这对他们来说是有意义的。

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