文章介绍利用 SEMulator3D 建模分析背面供电连接电阻,并给出套刻与图形化优化窗口。随着技术节点持续缩小,在减小占地面积的同时维持功耗和性能,正变得越来越具有挑战性。背面供电网络通过将供电网络移到晶圆背面来应对这一挑战。背面供电网络所要解决的问题,有点像让拥挤办公楼里的人更顺畅地通行。如果所有人都走前面的同一条走廊,那里就会变得十分拥挤,通行速度也会下降。但如果在后面再增加一条专门用于配送的走廊,前面的走廊就不会那么拥堵,整体运行也会更顺畅。芯片中的背面供电也是同样的道理:它让电力通过“后面的走廊”传输,从而减轻芯片正面的拥塞。为了实现背面供电,nano-TSVs 会连接到埋入式电源轨 (BPR, buried power rails)。后者会把部分电源布线下移到芯片更深的位置。这样可以缓解正面布线拥塞,并改善信号完整性。这些因素会直接影响 nano-TSVs 与埋入式电源轨的连接电阻,进而影响芯片性能和良率。Semiverse Solutions 团队与 imec 的同事最近利用 SEMulator3D 中的预测性仿真,对背面供电技术工艺与性能进行了分析。Lam评估了 nano-TSVs 套刻和图形化效应对 nano-TSVs 电阻的影响,以识别可能的工艺优化量。使用 SEMulator3D 对纳米穿硅通孔电阻进行建模为了优化 nano-TSVs 与 埋入式电源轨的连接,Lam 使用 SEMulator3D 的虚拟量测,对 cross-bridge Kelvin resistor 结构进行了电阻提取,因为这种结构可以把连接电阻与金属线本身的电阻贡献分离开来。图1:BSM-TSV-BPR分段的开尔文电阻
左侧示意图展示的是 TSV line resistance,也就是测量通过 TSV 的完整电流路径电阻,其中包括 TSV 内部的铜导体,以及其顶部和底部的连接。右侧示意图展示的是 TSV Kelvin resistance,它将金属线电阻剥离出去,因此右图只测量 TSV 连接本身的电阻。借助 SEMulator3D 的虚拟制造能力,Lam 对完整的工艺步骤序列进行了仿真,以在完整 cross-bridge Kelvin resistor 结构模型中重现实验中真实存在的工艺效应。图 2 展示了 nano-TSVs 到埋入式电源轨 的透射电子显微镜截面图,以及与之对应的工艺仿真结果。仿真准确重现了最终形成的 nano-TSVs 到 埋入式电源轨 的轮廓与形貌。图2:BSM-nTSV-BPR透射电镜截面图与工艺仿真结果
为了超越理想化的圆柱形或多边形通孔,Lam 在 SEMulator3D 中仿真了完整工艺流程,从而捕捉真实轮廓细节。所建模的 cross-bridge Kelvin resistor 结构再现了观测到的 nano-TSVs 到埋入式电源轨截面,因此可以基于真实工艺几何形貌进行电阻提取,也提高了与电学测量结果对比时的相关性。在这项研究中,Lam 同时仿真了 TSVs 图形化角部圆化效应,以及 TSVs 套刻效应。图 3 展示了使用 SEMulator3D 仿真的两种 nano-TSVs 图形化配置:一种没有角部圆化,另一种具有角部圆化。图3:纳米硅通孔图形化圆角仿真的边缘位置误差(EPE)测量俯视图与三维视图
这些仿真对比了方形角和圆角 nano-TSVs 轮廓,并将套刻偏移从 0 扫描到 45 nm。图 4:nano-TSVs 圆角建模与各类套刻(OVL)尺寸结果表明,圆角会提高器件对套刻引起电阻变化的敏感性,因此在建模中纳入真实图形化效应,对获得准确结果至关重要。仿真结果显示,为了保证 nano-TSVs 与 埋入式电源轨之间形成安全连接,nano-TSVs 的套刻偏差必须小于 30 nm。与方形截面相比,采用圆角结构时,nano-TSVs 到埋入式电源轨的连接对套刻问题更加敏感。因此,TSVs 图形化中的圆角效应十分关键,必须在任何电阻仿真中加以考虑。随后,Lam 将基于真实轮廓的工艺仿真与虚拟电学仿真耦合起来,建立了一个具有预测能力的 nano-TSVs 到 埋入式电源轨 电阻模型。之后,Lam 又对低 nano-TSVs 电阻的工艺波动性进行了评估,同时还探索了埋入式电源轨接触面积优化,以及 nano-TSVs 套刻波动对 nano-TSVs 到 埋入式电源轨 链路电阻的影响。图 5 展示了在 nano-TSVs 具有图形化圆角时,套刻偏差对电阻的影响。图5:纳米硅通孔套刻误差对电阻的影响
仿真电阻结果还与实际 nano-TSVs 电阻测量结果进行了基准对比。仿真成功重现了测量分布中的最小值,从而验证了所建立的电阻模型。仿真结果表明,当 nano-TSVs 套刻偏差被限制在约 15 nm 时,可以实现更低的电阻以及更严格的控制。SEMulator3D 工艺建模在对通过 nano-TSVs 连接实现的背面对正面互连集成进行预测性工艺评估时,具有很高的实用价值。研究人员可以建立一个能够预测 nano-TSVs 到埋入式电源轨结构电阻的模型,并把真实工艺效应纳入其中。无论是 TSVs 图形化角部圆化,还是 TSVs 套刻效应,都可以被仿真,从而实现更真实的电阻预测,并评估工艺波动的影响。本研究开发出的预测性 埋入式电源轨 模型,可用于制定更优工艺窗口,并在 埋入式电源轨 尺寸进一步缩小时提升良率。Applied Materials,内卷式上新,瞄准 AI 芯片的存储与封装瓶颈 !
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