Gespräch mit Dr. Pang Linyong, einem Experten für Halbleiterlithografie: Ganz-Chip-ILT ist die Schlüsseltechnologie für die Weiterentwicklung von Halbleitern

Im Bereich der Halbleiterherstellung ist die Lithografie die Schlüsseltechnologie für die Übertragung von integrierten Schaltkreismustern. Mit der fortgesetzten Umsetzung des Moore'schen Gesetzes werden die Merkmalsgrößen der Chipmuster immer kleiner, und die Lithografie steht vor Herausforderungen wie nie zuvor. Insbesondere führt der optische Nachbarschaftseffekt dazu, dass die lithografischen Muster auf dem Wafer von den Maskendesignmustern abweichen. Daher ist die Korrektur der Maske basierend auf der Rechenlithografie (OPC) zur Minderung des Einflusses des optischen Nachbarschaftseffekts ein unverzichtbarer Schritt. Als eine der Kerntechnologien moderner Lithografieprozesse hat sich die Rechenlithografie von der frühen regelbasierten Methode zur modellgesteuerten entwickelt und in den letzten fast 20 Jahren stark expandiert. Sie ist nun ein Schlüsselverfahren für die Maskenmusterbearbeitung. Mit der Weiterentwicklung der Prozessknoten hin zu fortschrittlicheren Technologien können die herkömmlichen Methoden aufgrund von Regeln und eingeschränkter Optimierungsfreiheit zunehmend nicht mehr den Herstellungsanforderungen komplexerer Chipdesigns entsprechen. In diesem Kontext ist die Inverse Lithografie-Technologie (ILT) mit ihrem einzigartigen Optimierungsansatz entstanden und bietet eine neue Lösung für die Lithografie in fortschrittlichen Prozessen.

D2S, Inc. ist ein führendes Unternehmen im Bereich von GPU-unterstützten Lösungen für die Halbleiterherstellung. Dank seiner technologischen Expertise in der natürlichen Simulation, Bildverarbeitung und Deep Learning bietet es innovative modellbasierte Bearbeitungstechniken für die Herstellung von Nanometerbauelementen. Darüber hinaus ist es der Hauptsponsor der eBeam Initiative und Gründungsmitglied des Centers for Deep Learning in Electronic Manufacturing (CDLe). Während der neunten Internationalen Konferenz für Fortschrittliche Lithografie (IWAPS 2025) hat Dr. Leo Pang, Leiter der Produktentwicklung bei D2S, Inc. in Silicon Valley und Experte für Halbleiterlithografie ein Interview mit "Semiconductor Industry Insights" über Themen rund um die Rechenlithografie und die ILT-Technologie gegeben.

Als Begründer der ILT in der Branche und Initiator dieses Begriffs hat Dr. Pang 38 Patente und weitere 30 in Bearbeitung. Er hat 90 Artikel in internationalen Zeitschriften und Konferenzen veröffentlicht. Er ist Mitglied des Fachausschusses der SPIE (International Society for Optics and Photonics), Vorsitzender der Lithografie-Sektion der CSTIC (China Semiconductor Technology International Conference) und Herausgeber der SPIE-Journal JM3 sowie des Deep Learning-Sonderheftes.

Rechenlithografie und Inverse Lithografie-Technologie (ILT) treiben die Weiterentwicklung fortschrittlicher Prozesse voran

Bei der Weiterentwicklung der Chip-Prozessknoten hin zu 2 nm und noch fortschrittlicher wird der Lithografieprozess nicht nur exponentiell komplexer, sondern erfordert auch die EUV-Lithografie. Als Kernschritt in der Halbleiterherstellung korrigiert und validiert die Rechenlithografie die Maskenmuster vor der Lithografie durch Software-Simulation und Algorithmusoptimierung, um Prozessfehler zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Chipmuster präzise auf den Wafer übertragen werden können. Sie ist die Schlüsselbrücke zwischen Chipdesign und -herstellung und bestimmt direkt die Machbarkeit und Ausbeute fortschrittlicher Prozesse.

Alle EUV-Masken werden von Mehrstrahl-Elektronenstrahlgeräten (Multi Beam) geschrieben. Die Hauptgerätehersteller sind IMS und NuFlare. Die neuesten Mehrstrahl-Maskenschreibgeräte von NuFlare, die MBM–2000, MB-3000 und die nächste Generation MBM-4000, verfügen über die Funktion der Pixel-Dosiskorrektur (PLDC). PLDC ist eine der bahnbrechenden Innovationen von D2S. Im Gegensatz zu herkömmlichen optischen Nachbarschaftskorrektur- (OPC) und Maskenprozesskorrektur- (MPC) Tools, die auf Polygon-Ebene arbeiten, wirkt PLDC direkt auf Pixel-Ebene. PLDC berechnet die erforderliche Belichtungsdosis für jedes Pixel im Mehrstrahl-Maskenschreibgerät genau, um alle MPC-Funktionen zu realisieren und sicherzustellen, dass die tatsächlich hergestellten Maskenmuster mit den Zielmustern der OPC/ILT-Ausgabe übereinstimmen. Dr. Pang sagte: "In diesem Sinne stellen wir sicher, dass die EUV-Technologie weiterentwickelt werden kann. Vom ILT-Sichtpunkt aus gesehen, ist ILT bei Low NA eigentlich nicht unbedingt erforderlich, aber bei High NA wird es von vielen als notwendig angesehen."

Die Inverse Lithografie-Technologie (ILT) löst den gesamten Lithografieprozess rückwärts auf: Basierend auf dem gewünschten Muster auf dem Wafer wird durch die mathematische Lösung eines inversen Problems das erforderliche Muster auf der Maske ermittelt. Sie wird als die ultimative Technologie von OPC und RET angesehen und von vielen Unternehmen als eine der Kerntechnologien der Lithografie eingesetzt. Im Vergleich zur herkömmlichen optischen Nachbarschaftskorrektur (OPC) kann ILT durch die rückwärtsgerichtete Ableitung der physikalischen Gesetze des Lithografieprozesses die optischen Verzerrungen und Ätz-Effekte des Lithografiesystems präziser kompensieren und bessere Maskenmuster erzeugen. In fortschrittlichen Prozessen zeigt sich die Wichtigkeit von ILT auch in der Verbesserung der Genauigkeit und der Anpassung an das gesamte Chip. Mit der Abnahme der Leiterbahnbreite der Chips (z. B. ist die Leiterbahnbreite bei 2 nm nahe am physikalischen Limit) können herkömmliche OPC-Verfahren die feinen physikalischen Prozesse wie den Ätz-Effekt nicht berücksichtigen, während ILT diese Effekte in das Modell einbeziehen kann, was die Genauigkeit der Musterübertragung erheblich verbessert und die Leistungsschwankungen der Bauelemente verringert. Andererseits sind die Muster in fortschrittlichen Chips äußerst komplex, und "Hotspots" (Bereiche, in denen Prozessfehler auftreten) sind über das gesamte Chip verteilt. Korrekturverfahren, die nur auf lokale Hotspots abzielen, können die Anforderungen nicht erfüllen. Daher ist die Anwendung von ILT auf das gesamte Chip die einzige Lösung für dieses Problem.

GPU-Beschleunigung bringt die Inverse Lithografie-Technologie (ILT) in die "ChatGPT-Zeit"

Obwohl die ILT-Technologie für fortschrittliche Prozesse von entscheidender Bedeutung ist, war ihre Entwicklung vor der Einführung der GPU-Beschleunigung lange Zeit durch Effizienzengpässe eingeschränkt. Ähnlich wie die KI vor der Verbreitung von GPUs Schwierigkeiten hatte, große Modelltrainingsprojekte umzusetzen, war auch die Anwendung von ILT auf das gesamte Chip lange Zeit in eine Situation geraten, in der es zwar theoretisch möglich war, aber in der Praxis schwer umsetzbar war.

Vor der Einführung von GPU-Technologie basierte die ILT hauptsächlich auf der CPU-Berechnung. Die serielle Architektur der CPU war jedoch nicht in der Lage, die riesigen Datenmengen und komplexen Algorithmen der ILT für das gesamte Chip zu verarbeiten. Erstens war die Rechenleistung äußerst gering: Die ILT für das gesamte Chip erfordert die parallele Berechnung von Hunderten von Millionen oder Milliarden von Pixeln. Die CPU muss die Daten punktweise verarbeiten, und es kann Wochen dauern, um eine einzige ILT-Korrektur für das gesamte Chip abzuschließen. Dies entspricht nicht den Massenproduktionszyklen der Halbleiterherstellung. Zweitens waren die Funktionen stark eingeschränkt: Aufgrund der begrenzten Rechenleistung der CPU war es der herkömmlichen ILT nicht möglich, das gesamte Chip zu verarbeiten, und es war sogar schwierig, wichtige physikalische Modelle wie den Ätz-Effekt in die Berechnung einzubeziehen. Dr. Leo Pang sagte: "Die CPU-Berechnung des Ätz-Effekts erfordert die Berücksichtigung des offenen Raums, was sehr langsam ist. Deshalb wird in der OPC kein Ätzmodell verwendet." Dies führte dazu, dass die Genauigkeitsvorteile der ILT nicht voll ausgeschöpft werden konnten. Drittens war die Praxistauglichkeit gering: Bisher konnte die Branche nur die ILT für lokale "Hotspots" mit der CPU verarbeiten (z. B. bei der Firma Luminescent, bei der Dr. Leo Pang früher arbeitete). Da jedoch in fortschrittlichen Chips Hotspots überall vorkommen, kann die lokale Korrektur das Problem nicht grundlegend lösen. Die ILT-Technologie konnte daher bisher nicht in großem Maßstab umgesetzt werden.

Die parallele Architektur der GPU löst genau die Effizienzprobleme der ILT. Ähnlich wie die GPU die KI in die "ChatGPT-Zeit" gebracht hat, ermöglicht die GPU der ILT die qualitative Veränderung von der "lokalen Korrektur" zur "Anwendung auf das gesamte Chip" und ist somit ein Enabler für die Umsetzung der ILT-Technologie.

Die Praxis von Dr. Leo Pangs Team hat den wichtigen Wert der GPU-Beschleunigung bestätigt. Erstens ist die ILT für das gesamte Chip nun Realität: Die GPU kann parallel Daten von Hunderten von Millionen von Pixeln verarbeiten, was die Effizienzengpässe der seriellen CPU-Berechnung vollständig beseitigt. "Ohne GPU ist es unmöglich, eine Full-Chip ILT durchzuführen", betonte Dr. Leo Pang. "Die Berechnung einer Full-Chip ILT mit der CPU dauert zu lange und hat keine praktische Bedeutung." Die von D2S entwickelte supergroße virtuelle CPU-GPU löst das größte Problem der Stöße bei der Full-Chip ILT und macht die Full-Chip ILT für die Massenproduktion tauglich. Zweitens werden sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz verbessert: Die GPU erhöht nicht nur die Rechengeschwindigkeit, sondern ermöglicht auch die schnelle Berechnung von physikalischen Effekten wie dem Ätz-Effekt, die zuvor nicht berücksichtigt werden konnten. D2S hat durch die Optimierung des GPU-Algorithmus eine schnelle Berechnungsmethode für den Ätz-Effekt gefunden. Das zuvor von der CPU nicht berechenbare Ätzmodell kann nun von der GPU schnell berechnet werden. Dies macht die ILT nicht nur schneller, sondern auch genauer. Drittens kann die GPU-Beschleunigung auch auf die Maskenkorrektur angewendet werden: D2S hat die GPU-Beschleunigung auch im Bereich der Maskenkorrektur eingesetzt und die Pixel-Dosiskorrektur (PLDC) entwickelt. Bei der herkömmlichen Maskenprozesskorrektur (MPC), insbesondere bei der Korrektur von Kurvenmasken, haben die Kunden berichtet, dass es "wochenlang dauert, bis die Berechnung abgeschlossen ist". D2S nutzt die GPU, um die Korrektur direkt während der Pixelumwandlung durchzuführen. Bei der Mehrstrahl-Maskenschreibung müssen die Polygone in Pixel umgewandelt werden. D2S fügt direkt in diesem Schritt einen Korrekturalgorithmus ein. "Wir erhöhen nicht die Schreibzeit des Maskenschreibgeräts und überschreiten die bisherigen Grenzen", was eine "Null-Umstellzeit" für die Maskenkorrektur ermöglicht.

Es ist bemerkenswert, dass Nvidia auf die GPU-Beschleunigung der ILT durch D2S aufmerksam geworden ist und die Wichtigkeit der GPU-Beschleunigung in der Rechenlithografie erkannt hat. Nvidia hat die GPU-unterstützte Rechenlithografie-Bibliothek cuLitho entwickelt, um die OPC-Unternehmen zu unterstützen. Bisher haben TSMC und Synopsys positive Reaktionen gezeigt.

KI treibt die Entwicklung der Rechenlithografie voran

Nach der Statistik und Prognose von QYResearch belief sich der weltweite Umsatz des Rechenlithografie-Softwaremarktes 2024 auf 1,268 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich 2031 auf 2,368 Milliarden US-Dollar steigen. KI-unterstützte Lösungen werden zunehmend eingesetzt, und die KI-Technologie wird zur "neuen Antriebskraft" im Bereich der Rechenlithografie. Sie bringt neue Impulse für die Weiterentwicklung von Kerntechnologien wie der ILT. Dr. Leo Pang ist der Meinung, dass die KI die Rechenlithografie hauptsächlich in zwei Bereichen verändert: "Modellaufbau" und "ILT-Beschleunigung". Die KI-Technologie ergänzt die bestehenden Technologien und ersetzt sie nicht. Erstens in Bezug auf die Optimierung des Modellaufbaus: In der Rechenlithografie sind die Mechanismen einiger physikalischer Effekte (z. B. Negative Tone Development, NTD) sehr komplex, und es ist schwierig, sie mit herkömmlichen mathematischen Modellen präzise zu beschreiben. Dies führt zu ungenauen Simulationen. Die KI-Technologie kann jedoch durch datengesteuerte Methoden die Regeln dieser Effekte aus einer großen Menge von experimentellen Daten oder strengen Simulationen lernen und schnell hochpräzise Modelle aufbauen. "Früher war es schwierig, Modelle mit herkömmlichen Methoden zu erstellen, aber jetzt können wir es mit KI tun. Viele Unternehmen, auch wir, machen dies bereits", sagte Dr. Leo Pang. Zweitens in Bezug auf die ILT-Beschleunigung: Obwohl die GPU die Effizienz der ILT erheblich verbessert hat, steigt die Rechenmenge der Full-Chip ILT weiterhin mit der Weiterentwicklung der Prozessknoten. KI (insbesondere Deep Learning) kann den ILT-Prozess weiter beschleunigen. Durch das Lernen von "hochwertigen Daten" aus der hochpräzisen ILT können Deep Learning-Modelle schnell annähernd optimale Korrekturergebnisse liefern. Dr. Leo Pang betonte jedoch: "Auch wenn wir Deep Learning zur Beschleunigung der ILT verwenden, brauchen wir weiterhin die herkömmliche ILT, denn das Deep Learning lernt aus Daten, und diese Daten werden von der ILT erzeugt." Dies bedeutet, dass die KI die Vorteile der ILT verstärkt, aber nicht ersetzt.

Full-Chip ILT wird die langfristige Weiterentwicklung der Halbleiterindustrie ermöglichen

Wenn es um die Zukunft der Rechenlithografie geht, ist Dr. Leo Pang der Meinung, dass die Full-Chip ILT die Schlüsseltechnologie sein wird, die "die gesamte Halbleiterindustrie noch lange voranbringen kann". Die Kernprodukte von D2S, wie die Full-Chip ILT und PLDC, zielen darauf ab, die Full-Chip Kurven- (Curvilinear) ILT und die Kurvenmaskentechnologie voranzubringen. Sobald diese Technologien reif sind, wird es eine "Revolution der Gestaltungsfreiheit" für den Chipentwurf geben: Die Entwurfsseite kann Kurvenmuster nutzen, um die Chipstruktur zu optimieren, die Anzahl der Schichten zu reduzieren und den Stromverbrauch zu senken. Das IMEC (Belgisches Mikroelektronikforschungszentrum) hat in einem kürzlich erschienenen Artikel festgestellt: "Wenn die Curvilinear-Technologie im Entwurf eingesetzt werden kann, könnte sie die Entwicklung von drei Generationen von Halbleitertechnologien ermöglichen." Dies bedeutet, dass die Full-Chip ILT nicht nur für den aktuellen 2-nm-Prozess erforderlich ist, sondern auch die "Basisplattform" für die zukünftige Weiterentwicklung mehrerer Generationen von Halbleitertechnologien sein wird. Die kontinuierliche Unterstützung durch GPU und KI wird diese Technologie schneller realisierbar machen. Da die Technologie reif wird, kann die Full-Chip ILT auch in der DUV-Technologie breiter eingesetzt werden, um die Prozessfenster zu erweitern, die Ausbeute zu erhöhen oder kleinere Prozessknoten bei gleichbleibenden Lithografiegeräten zu realisieren.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "Semiconductor Industry Insights" (ID: ICViews), geschrieben von Pengcheng und mit Genehmigung von 36Kr veröffentlicht.