克服三维逻辑设计挑战的实用方法

如果你的楼层没有足够的空间来存放你的旧盒子，你该怎么办?幸运的是，我们生活在一个3D世界，你可以开始把它们堆叠在一起!

挑战:我们如何缩小逻辑设备?

逻辑设计人员目前面临的挑战甚至比整理存储区域更大。不仅逻辑单元已经高度聚集在一起，而且它们的尺寸还需要不断缩小。逻辑设计者可以通过重新设计逻辑，在逻辑单元上产生新的空白区域，从而增加设备的密度。这个空白区域可以随后被删除，实际上增加了设备的密度。当元件(晶体管)级缩放不能进一步缩小尺寸时，设计人员需要找到其他方法扩展助推器．幸运的是，逻辑设计师还有另一种增加设计密度的方法。我们生活在一个3D世界，我们可以考虑用3D设计来提高设备性能，而不是当前的2D设计。

3D逻辑设计的承诺

在电池设计中使用z轴确实可以克服电流的X-Y密度限制。就占地面积而言，最强的方法是将晶体管级的组件相互叠加，而不是使用经典的并行设计方法。这可以通过将n场效应晶体管(FET)放置在n-FET或p- on p-，甚至是具有n- on p-或p- on n-的互补FET (cet)上来实现。在z轴设计时，所使用的场效应晶体管可以是任何类型的场效应晶体管(平面、鳍、纳米片、纳米线)。
3D逻辑设计为提高逻辑缩放和密度提供了许多新的机会，但也并非没有挑战。为了成功，设计电路必须完全重新设计和先进的过程开发是必需的。例如，两级晶体管可以在两个不同的晶圆上分别处理，然后这些晶体管可以面对面地结合，使用tsv (Through Silicon Vias)连接两级器件。顺序技术(由CEA-LETI的CoolCube提出)是一种替代方法，顶级晶体管在晶圆键合后进行处理。在今年的超大规模集成电路会议上，Imec提出了第三个非常创新的集成选项，它是单片的，不需要晶圆键合步骤。

三维逻辑设计的实践问题

在传统的二维半导体设计中，逻辑设计和制造中的光盘和变型问题仅限于X-Y平面。对光刻和蚀刻覆盖层/偏置控制施加限制是重要的，因为这些可能是变异性的很大来源。在3D逻辑设计中，Z轴上还需要CD和变型控制。当将逻辑移动到3D结构时，沉积厚度和蚀刻深度的控制和均匀性将是关键。在花费时间和金钱进行3D逻辑的晶圆加工之前，工艺集成商应该意识到并解决这些新的工艺问题。Coventor的SEMulator3D^®软件提供了两个关键功能来帮助完成这一任务。三维可视化和虚拟实验设计可以帮助加工集成商在开发新的3D逻辑时避免不必要的基于晶片的测试周期。

三维可视化

3D思维具有挑战性，但在白板上与同事分享3D想法、概念和图纸则更加困难。对于许多工艺集成商来说，这是一个真正的挑战，他们需要在制造之前和制造过程中旋转、放大/缩小、切片和横截面的能力。SEMulator3D最常用的特性之一是三维可视化．使用工艺流程文件和布局文件的组合，可以使用先进的几何模型在3D中虚拟制造设备。在三维虚拟建筑中，许多可视化和计量方法都是可能的。
SEMulator3D可视化还使设计师能够突出3D流程/设计交互风险，这些风险在2D图纸中不一定能检测到。这在图1 (a-c)中进行了说明，其中有一个在SEMulator3D中构建的3D设备示例。所示的cet结构有两层晶体管，两个M0金属级(每个晶体管级一个)，以及一个埋地的功率轨作为额外的缩放增强器。图1所示。a是结构的二维横截面，显示连续的氮化层，隔离两个M0层(在设计中预期)。图1所示。b (动画)说明了SEMulator3D在一个3D结构中提供的典型旋转和横截面运动。这允许用户(在SEMulator3D的结构搜索功能的帮助下)检测一个短(如图1.c所示)之间的两个M0水平在一个特定的位置(靠近Via连接顶部M0水平到埋轨)。如果没有3D可视化技术，这种特定的短是不可能被检测到的。

虚拟实验设计

通过实验学习(晶圆制造)是半导体设计中提供智能、数据驱动反馈的标准方法。然而，每一个这样的实验晶圆运行都有一个固有的(而且很大的)相关时间和成本。由于这种高成本，过程集成商经常需要根据来自实验设计的有限数量的数据做出有风险的技术决策。大多数情况下，由于基于晶片的测试的时间和成本，只能在少数晶片上筛选少数工艺参数。
如果可以使用流程建模和虚拟DOEs生成大量统计数据，决策制定就会更容易、更快和更安全。SEMulator3D可用于变量选择(输入工艺参数)和启动虚拟DOEs，快速生成虚拟实验数据的统计量。用户可以在每次模拟或DOE运行中探索一系列流程参数值，以查看流程更改对设备性能的影响。虚拟计量可以用于测量任何感兴趣的参数(结构或电气)的每一个DOE运行。SEMulator3D有分析模块可用于识别和优化流程窗口。

识别重要的设计和过程变量

SEMulator3D中的分析模块可以:

• 在选择变量及其范围后，自动启动DOEs(确定筛选设计，全因子，均匀分布的蒙特卡罗或正态分布的蒙特卡罗)。
• 使用回归模型和敏感性分析进行完整的数据分析，以了解每个变量对计量结果和设备性能的影响。

作为一个例子，我们将回顾在单片cet设备上进行的工艺灵敏度评估。11个变量(工艺参数，如介质/EPI/金属/抗蚀剂厚度和蚀刻深度)在SEMulator3D中进行了200次模拟，并进行了筛选。在当前过程范围内(由客户提供)对变量进行分析，并假定在蒙特卡罗虚拟DOE中事件的均匀分布。虚拟计量也是衡量两个关键参数配置流程:两层的海拔(确认为图层1和2)。200模拟完成后,分析模块是用来执行一个回归模型和分类每个变量的影响(以及他们的产品)在两个高程值。bob娱乐官网入口图2突出显示了该分析中的重要变量。

将灵敏度分析进一步移动，图3显示了11个变量对两个测量层的高程的独立影响。这两个标高上的上层控制(ULC)和下层控制(LLC)由设计规则定义，并使用水平红色虚线标识。根据这些限制，我们可以轻松地重新定义11个变量所需的新目标和范围(垂直的黑色虚线)。
如图3所示，某些工艺参数(Metal_Recess_3，电阻_thickness_1，电阻_recess_1)将要求相对于当前工艺限制的规格拧紧。SEMulator3D的虚拟DOEs可以帮助识别基于工厂测试的过程控制和一致性的新需求(或限制)。这种技术最重要的好处之一是,虚拟数据可以用来确定整个供应链应该从事新的工具和材料规范要求在设计阶段,而不必等到年实验晶圆的数据已经完成。

总结

总之，SEMulator3D提供了两个关键特性(三维可视化和虚拟能源部）它可以突出3D工艺/设计交互风险，定义所需的工艺控制和一致性，并建议工艺/设计纠正，以确保新半导体设计的成功。在开发高级3D逻辑技术(如本文所讨论的技术)期间，SEMulator3D的这些特性特别有用。