追求使5G系统可靠

半导体工程公司坐下来讨论5G的可靠性与Anthony Lord, RF产品营销总监形状因子；Noam Brousard，系统副总裁proteanTecs；Andre van de Geijn，公司的业务发展经理yieldHUB；公司半导体营销主管戴维•霍尔国家仪器．以下是那次谈话的节选。

SE:我们如何从基站和接收设备端衡量5G芯片和系统的可靠性?

主:做一个好的可靠的设备，无论是5克甚至4G、内存或应用处理器，这实际上取决于设备型号的质量。在设计任何类型的IC之前，您需要有构建模块。这包括一个工艺设计工具包，它由模型和晶体管、电感器、电容器和互连器组成，但只有在这些设备的模型准确的情况下，才能正确地做到这一点。的角色香料建模实验室或设备建模团队创建这些模型。这需要大量不同类型的测量，无论是I-V(电流-电压)曲线，C-V(电容-电压)曲线，S-参数(散射参数)测量，还是局部测量。从这些数据中，他们可以提取模型，创建晶体管在这个过程中的样子的数据库，然后IC设计师就可以使用它们了。模型越精确，IC第一次或至少第二次工作的可能性就越大——当它进入系统时，无论是手机还是基站，整个系统都能正常工作，它就越有可能是一个可靠的芯片。所以这实际上是关于晶体管的基础知识，以确保它们是准确的。

Brousard:在芯片投入使用之前，它还需要经历一段漫长的生产周期。至关重要的是要让这款芯片的生产、测试和资格认证正确，并且一旦进入该领域，就有最好的起点。未来的5G应用不会容忍失败。这已经不仅仅是智能手机的问题了。例如，自动驾驶汽车中的5G应用的容错能力要低得多。生产电子设备的最著名的实践，无论是在芯片级、系统级还是系统级的测试和认证，在历史上都运行得很好。但一旦我们开始着手7纳米、5纳米，以及即将到来的3纳米技术，我们就需要重新思考如何将这些技术提升到下一个水平。例如，一种孤立的生产和测试方法，我们确保芯片没问题，然后把它扔给系统供应商，他们确保包含该芯片的电路板没问题，等等，只是不再切断它——特别是在这些严格的要求下。现在，我们需要一个整体的、端到端的视角来看待芯片的整个生产周期，并确保在整个生产周期中有一种语言或一种数据视图能够真正反映其质量。基于这些数据，我们还可以在不同阶段之间进行关联，看看我们如何使生产线更精简、更高效。

大厅我们必须把这个问题分成几个不同的阶段。有芯片可靠性，有系统可靠性，你衡量或描述这些的方式是不同的，这取决于你是在谈论6 GHz以下的5G还是毫米波。对于毫米波，芯片有很大的风险会像设计的那样工作，但系统可能不会像设计的那样工作，因为毫米波的空中传播存在重大挑战。在波束形成方面有很多问题需要解决，在网络设计方面也有很多问题需要解决。很多网络可靠性将包括吞吐量和服务质量测量。这是完全有可能的-事实上，很有可能-芯片会像设计的那样工作，但网络可能不会。

van de Geijn:我们的客户正在开发接收端和发送端的芯片和模块。他们不仅测试芯片，还测试整个模块，以确保这些芯片在他们的环境中工作。我们不仅在某一时刻这样做，而是随着时间的推移。他们每周或每月测量结果，持续六个月，看看芯片如何随着时间的推移而退化，因为这是另一个问题。设计这些射频模块对他们来说是相当新的，他们需要观察它们随着时间的推移如何表现，他们使用我们的工具来观察它们如何随着时间的推移相互关联——它们如何漂移，它们彼此如何表现，接收器如何表现，发送者如何表现。你可以从确保你的芯片是好的开始，但在那之后就意味着你的模块是好的吗?这就是5G技术真正复杂的地方。这不仅仅是一个市场。它将许多不同的市场融合在一起，包括毫米波、基站以及任何终端接收设备。

SE:其中一些设备或系统将定期更换，其他设备或系统可能会在现场使用数十年，在基站和中继器的情况下，它们将暴露在恶劣的环境中。那么就衰老而言我们应该考虑什么并考虑到所有这些不同的因素呢?

Brousard从芯片的角度来看，硅或晶体管退化的原因是众所周知的，尤其是在更高级的节点上。所以有了芯片在现场工作一段时间，从科学上讲，我们知道这背后的物理故障是什么。现在缺少的是一种方法，将其转化为我们可以理解的、可衡量的、可操作的东西。我们如何随着时间的推移监测和测量它，并推断这些结果的含义?一种直接的方法是不断测试芯片的表现，以及它的性能是否随着时间的推移而下降。这在很多方面都有不足。当监测退化的功能反应时，我们可能只注意到退化的影响，一旦它们确实导致故障，或者我们不会知道退化的实际物理原因。也许我们不能用这些知识来预测未来什么时候会发生故障。另一种方法是使用遥测技术，基于嵌在硅中的我们称之为代理的东西。它们总是在晶体管水平上监测硅的物理参数，映射它们随时间的退化。 You can plug that data into well-known formulas for hot carrier injection or NBTI, which cause aging in chips, and run ML algorithms that monitor the degradation rate and from there you can calculate and predict time to failure ahead of its actual occurrence.

大厅:对于基站，基于时间的可靠性要求很高。你认为汽车领域的需求是否比某些基站更加困难，或者它们是否相似?

Brousard:汽车行业当然有很高的标准，但这也是许多不同市场未来的发展方向。这是一种稳定的范式转变，可靠性不仅是高端行业的要求，也是经济上的必需品。从可靠性的角度来看，这可能是必需的，因为您不希望出现故障。从经济的角度来看，你想知道什么时候你需要推出卡车来替换东西。如果你能看到芯片内部，看到它什么时候出现故障，你就能采取行动。如果一个基站出现故障，你的通信就被切断了。但如果你的激光雷达坏了，或者自动驾驶汽车上的摄像头坏了，那就是更大的问题了。

大厅:我们已经看到我们的一些汽车半导体客户去了吃了测试实践的类型，即使是在验证实验室，这在历史上是不会做的。你会做一组非常小的测量，其中可能包括在热室或加压室中的一系列压力测试，你会对几十个样本进行测试。但他们正在做成千上万的样本，这对我们的行业来说是相当新的。

主:我们看到很多关于压力的可靠性测试。这可能包括更高的温度，更高的偏置，以加速故障和电迁移或击穿结的时间。这让我们能够预测晶体管的故障，并构建更好的流程——或者至少很好地了解它们在什么时候以及在什么情况下可能会故障，这样你就可以构建冗余。对于汽车来说，它需要在很宽的温度范围内进行测试。当今典型的器件特性是-40°到125°摄氏度。汽车现在正在175摄氏度的温度下进行测试，因为芯片更接近车内的热部件。在可靠性方面还有很多工作要做，尤其是汽车驱动方面。

van de Geijn:这些检查是在大范围的温度和大范围的电压下进行的，这是必要的，因为这些都是不稳定的因素。还对环境进行了测试，以了解相关性是什么，以及不同的测试在这些环境中的表现如何。汽车客户仍处于这个过程的开端。未知数太多了，尤其是汽车和5G领域。如果它能正常工作当然很好，但是如果你需要超过10亿个设备而不是100万个，就像汽车行业发生的那样，那么你所做的将与标准芯片完全不同。

SE:我们听说过一些材料的千万亿分之一。

van de Geijn你真正看到的关键组件是它们被添加到系统中两次，所以如果一个失败了，另一个就会接管，或者在你真正使用数据并对其进行处理之前，你会平衡两个系统的结果。但这不仅适用于5G。它也适用于微控制器。

主这类似于飞机，有多个系统做同样的工作。如果一个倒下了，另外两个可以把它捡起来。

SE:那么5G的失败是什么呢?是掉线吗?是偶尔发生的漂移吗?还是说，所有这些都是不可接受的?

van de Geijn:这或多或少是在试图从混乱中获得信号。在其他系统中，你需要使用保真解码器和复杂的算法来输入信号。所以你得到了零数据，或者说你得到了零数据，这意味着你得到了正确的数据。这是一件好事。但如果得不到数据，就需要故障转移机制。这可以是第二个系统，或者在汽车行业，可以是一个人接管。

大厅如果你观察一个低噪声放大器或功率放大器的晶体管故障，结果是你的发射机输出为零，或者你的接收机输入为零。所以在完全失败的情况下，你会失去沟通的能力。可能发生的更多的是退化，随着时间的推移，功率放大器提供适当输出功率的一致性能力可能会下降。这将导致通信吞吐量下降。该标准实际上是自适应的，因此它可以使用调制技术来处理通信链路所能承受的任何信噪比。如果你的低噪声放大器有一个更糟糕的噪声底，或者你的功率放大器不能产生正确的输出功率，那么网络将切换到更低的数据吞吐量，但你仍然有一个合理的健壮的通信链路。结果是较低的服务质量，即使系统实际上仍然可以正常工作。

BrousardBrousard:虽然有补偿机制，但在晶体管水平上观察退化率是重要的，因为你不想达到超过阈值的那一点。了解退化的速度几乎和退化本身一样重要。您可以在一定程度上进行补偿，但如果退化继续下去，在一定程度上就会出现故障。如果您有一个可以监控故障的系统，您就可以在通信方面进行补偿，并采取预防措施(更换、服务)，而不必等待故障发生。在汽车中，你可以开车去修理店，在故障发生之前更换它，这可能会影响你需要多少冗余和冗余的成本。所以监测退化不仅仅是在不好的事情发生时进行补偿。

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