光掩模技术面临新挑战:瓶颈、曲线图形与数据难题

光罩检测和修复仍是关键瓶颈,尽管多束写入技术已缓解写入限制。曲线光罩在关键层逐渐可行,但鉴定、计量和检测标准仍滞后于生产需求。扩展曲线光罩需要原生数据流、基于模型的检查、GPU/HPC计算,并减少对传统分割流程的依赖。业界正通过标准化和可扩展计算应对数据量增长,曲线光罩已在制造中得到验证,但仍需解决鉴定标准不统一和计量方法等问题。

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光掩模检测与修复仍是关键瓶颈,尽管多束写入设备已缓解掩模写入压力。曲线掩模正逐步在关键层中得到应用,但认证、计量和检测标准仍落后于量产需求。推广曲线掩模还需要原生曲线数据流、基于模型的检查、GPU/高性能计算支持,并减少对传统碎片化工作流的依赖。

近日,《半导体工程》邀请了D2S首席执行官Aki Fujimura、美光科技运营经理Glen Scheid、HJL Lithography首席光刻专家Harry Levinson,以及新思科技产品管理高级总监Germain Fenger,就当前光掩模技术面临的挑战展开深度讨论。

当前最大的技术瓶颈是什么?

Levinson认为,从时间角度来看,掩模缺陷检测与修复始终是各节点最难攻克的环节。这一流程包括检测、确认缺陷、修复缺陷、验证修复效果等多个步骤,耗时较长。虽然多束掩模写入设备的普及已显著改善了掩模写入速度,但掩模缺陷检测依然是最大的技术瓶颈。

Fujimura则指出,数据处理同样是一大挑战。向曲线掩模的转型带来了数据量激增的问题。尽管当前存储和计算基础设施已远超以往,可以处理5TB级别的文件,但整个行业仍需对存储、传输、读写等环节进行相应调整,这对掩模店来说也意味着更高的归档成本。

Scheid补充说,前沿掩模——尤其是EUV掩模——的整体交付周期更长,一旦延迟将严重影响终端产品。除了计算时间受数据量驱动外,EUV掩模在正式生产前还需要对掩模空白片进行详细的缺陷预处理,确保所有缺陷位置已被记录和规避,防止出现无法修复的缺陷,这大幅增加了前期工作量。

Fenger则认为,EUV制造中的瓶颈并非单一工具的问题,而是贯穿计算、掩模与晶圆的整个迭代循环。目前最需要的不仅是缺陷的可检测性,更是可打印性——即将检测结果与实际晶圆良率和缺陷相关联,从海量检测结果中筛选出真正影响良率的缺陷。

数据量与复杂度是否已接近极限?

Fujimura认为,行业目前并未触及真正的技术极限,只是现有基础设施是为十年前的掩模工艺而构建的,需要升级迭代。他表示,只要业界认可曲线掩模的价值并投入基础设施建设,这一问题是可以解决的。

Scheid则将当前的数据增长描述为"有控制的扩张",而非爆炸式增长。在实际生产中,曲线图形的应用具有针对性,主要集中于最复杂的图形区域,结合良好的碎片化处理方法可以在控制文件大小的同时获取大部分收益。他还提到,可扩展计算能力的引入是行业适应复杂度提升的典型案例。

Fenger指出,真正的限制在于交付周期,而非数据大小。这也是推动GPU加速计算(如ILT和OPC)发展的原因。他强调,碎片化时间应被纳入OPC流程的整体考量,甚至需要探索去除碎片化步骤的可能性,以缩短掩模生成周期。

Levinson则表示,这一挑战从未消失,每个节点都意味着更多数据和更高的交付压力。不过,他也看到了积极的一面——AI领域的大规模投入正在推动大数据处理和超大规模计算能力的提升,半导体行业可以从中获益。

曲线掩模的现状与未来如何?

Scheid表示,生产数据已经证明曲线掩模不会退出历史舞台。它在最具挑战性的图形上实现了更高的图像保真度和工艺鲁棒性。随着掩模生态系统的持续完善,曲线掩模有望逐步渗透至整个设计链的上游。与此同时,边缘放置误差等更精密的计量需求也逐渐成为验证图形质量的必要手段。

Fenger认为曲线掩模的价值已得到验证,但其应用具有设计特异性和层次特异性,不会全面覆盖每一层。他指出,当前最大的挑战是认证问题——如何以可预测、可量产的方式验证曲线掩模的质量,不同掩模厂之间尚缺乏统一标准,需要行业层面的规范化推进。

Levinson表示,将曲线特征引入晶圆目标图形已被证明具有显著优势,行业正在积极应对将其整合进工艺流程所需克服的各项技术挑战。目前,曲线特征计量已成为活跃的研究议题,相关论文征稿工作也在同步推进。

Fujimura则强调了"可制造性"的重要性。他指出,许多曲线图形在实际上并不具备可制造性,例如90度直角就无法被制造出来。他的核心观点是:ILT程序应进行带限处理,只要求掩模能够制造的图形,而掩模厂的任务则是精确且一致地实现这些图形。这不仅有助于提升良率和剂量裕量,还能减少虚假缺陷,从而简化检测流程。他还特别提到,eBeam Initiative年度调查显示,数据基础设施和ILT已分别被业界视为第一、第二大潜在障碍,而计量问题则位列第三。传统的一维关键尺寸测量方式已难以适应曲线图形的需求,相关研究正在积极推进,但尚未形成定论。

Q&A

Q1:光掩模检测为什么会成为半导体制造中最大的技术瓶颈?

A:光掩模检测流程涉及检测、确认缺陷、修复、再验证等多个环节,耗时较长。与掩模写入相比,多束写入设备的普及虽已改善写入速度,但检测与修复流程本身难以大幅压缩。在EUV掩模制造中,还需提前对空白片进行缺陷预处理,进一步延长了整体周期,一旦掩模交付延迟,将直接影响终端芯片的生产进度。

Q2:曲线掩模目前能否大规模量产应用,面临哪些主要挑战?

A:曲线掩模已被证明具有实用价值,可提升图像保真度和工艺鲁棒性,且现有掩模制造技术已可实现生产。但目前仍面临三大挑战:一是认证标准不统一,不同掩模厂对曲线掩模的验收规范存在差异;二是计量方法尚不成熟,传统一维关键尺寸测量难以适应曲线图形;三是数据基础设施有待升级,曲线图形带来的数据量增长对存储和处理能力提出了更高要求。

Q3:推广曲线掩模在数据处理方面需要做哪些准备?

A:推广曲线掩模需要在多个层面进行升级:需要支持原生曲线图形的数据流,避免对传统碎片化工作流的过度依赖;需要引入GPU加速和高性能计算来缩短ILT和OPC的处理时间;需要遵循SEMI P49等标准以控制数据体量;还需要建立可处理TB级文件的存储与传输基础设施。核心思路是让ILT程序只生成可制造的图形,从而降低下游数据处理和检测的复杂度。

来源:Semiconductor Engineering

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2026

05/21

21:13

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