为测试数据设计芯片

随着芯片在更关键的应用中使用,收集数据以确定芯片整个生命周期的健康状况变得必要,但能够访问这些数据并不总是那么简单(www.gangzhao.net)。它需要在复杂的、有时不可预测且通常充满敌意的环境中传输信号,这在最佳条件下是一项艰巨的挑战。

在芯片离开晶圆厂或封装厂之前提高其可靠性的紧迫感越来越强,并且需要在更长的生命周期内监控 IC 的行为和性能。在过去,这是一个相对简单的练习。可以根据需要探测平面芯片,并且可以将外部引线连接到测试设备以进行一系列测试。但随着芯片变得更加异构和三维,随着密度的不断增加,这些方法不再适用。潜在客户往往被埋没,需要测试的元素更多,并且需要分析来自这些测试的更多数据。在某些情况下,可能需要在芯片离开晶圆厂十年或更长时间后收集数据。

推动这一转变的是汽车原始设备制造商,他们要求提高可靠性,因为更多的自动化功能由高级节点芯片和大型数据中心控制,其中定制和现成设计中的处理元素的混合使芯片更加节能但更难测试。并且在未来,其他人可能会从许多新兴的安全和关键任务领域加入这一行列。

Advantest America技术和战略副总裁 Keith Schaub 表示:“客户希望在设备的整个生命周期内监控和跟踪设备的性能和健康状况。” “他们希望将传感器嵌入设计本身,就像您将传感器放入汽车中一样,这些传感器可以在产品的整个生命周期内生成数据——甚至在测试期间。您可以让这些传感器在晶圆、封装、系统以及消费者使用时的终端设备中生成各种数据。这类似于移动运营商对你的手机所做的事情,在那里生成一堆数据,他们总是询问是否可以将数据发送回提供商。”

在某些情况下,这需要额外的电路来充当来自各种传感器的数据的管道,这些传感器用于测量和监控各种元素的行为。该电路需要尽早融入设计以避免设计流程后期出现问题,但不能太早以至于设计发生重大变化。主要关注点是确保诊断数据的完整性,并确保监控/测试数据可以无障碍地移动,障碍可以是从噪声到电磁干扰的任何障碍。

proteanTecs产品副总裁 Noam Brousard 表示:“能够在任何时候都不受干扰地启用和访问监视器的遥测数据非常重要。“我们可以连接到各种数字接口,允许在生产或现场的任何阶段通过各种硬件和软件提取数据。但能够在正确的时间和地点收集这些数据至关重要。否则,您可能会获得无法反映实际系统性能的数据。”

当今的平面规划和测试设计(DFT) 工具并非专门用于确定移动测试数据的最佳方式。平面规划工具可以帮助优化布局,而 DFT 工具可以帮助制定有关如何测试设备的策略。但随着芯片变得越来越大、越来越复杂,这两个世界正在融合。

DFT 和 Tessent Silicon 产品管理总监 Geir Eide 说:“当你从 I/O 引脚连接东西时——实际上,从测试仪到扫描链——你真正需要考虑的一件事是吞吐量。” Siemens Digital Industries Software 的生命周期解决方案。“如果你通过这些内部测试结构在核心级别有 100 MHz 的限制,当他们像这样直接连接时,你现在也有相同的频率来处理来自测试仪的数据和被分布在芯片上。如果我们只专注于制造测试,即使测试仪上的大多数仪器都可以处理千兆赫兹,但由于无法真正足够快地通过芯片传输数据,因此您将失去很多这种能力。”

在质量要求特别严格且需要及时数据的先进汽车芯片中,这可能是一个大问题。“你有很短的时间来处理这个问题,”艾德说。“特别是对于许多现场要求,传统上您必须为了时间而牺牲质量。制造测试的测试质量目标远高于现场测试的测试质量目标,但这种差距正在缩小。有效地处理大量测试数据是一个从制造测试扩展到系统内测试的问题。因此,拥有能够发送大量测试数据的跨越芯片的高速公路也成为系统内测试的一项要求。”

这里使用了几种方法。一种是为此数据添加专用布线,这可能是必要的,具体取决于各种芯片内或封装内传感器的位置。另一个使用现有的电路来承载这些数据,即使它不是专门为此目的而设计的。也可以将两者结合使用,但这需要特定领域的知识来对数据进行分区和优先排序。

但在所有情况下,通过复杂的芯片或封装移动数据都是一项挑战。“主要有两种情况,一种情况是您对芯片有不同的访问权限——并且您可能对某些人有多次访问权限——另一种情况是您进行现场测试,这是一种不同的情况,”高级主管史蒂夫帕特拉斯说Synopsys测试产品的营销. “一方面,您拥有基于 I/O 的高速访问。有 IEEE 1149.10,但也有重用功能 I/O 以高速访问测试和其他仪器的整个概念。PCIe 和 USB 似乎是现在最流行的,你可以搭载这些功能接口从芯片中提取大量数据——每秒数十千兆的带宽。我们一直在与 ATE 公司合作,以便在制造测试期间使用它。您可以在现场使用完全相同的接口,因为这些是系统中存在的功能接口。”

一旦可以访问该数据,就可以从中收集各种信息。proteanTecs 的 Brousard 说:“原始数据被上传到我们的软件平台,在那里应用基于知识的算法来向用户提供可操作的见解。” “这可以处于测试或功能模式。”

测量什么?

从功能正常的芯片或系统中获取这种细节已经讨论了多年,现在终于开始受到关注。但这也只是向数据驱动架构更广泛转变的又一个元素,其目标是通过芯片以更少的努力和更高的速度移动数据。不同的是,这些监控和测试数据在创建时以及提取和分析期间需要完全准确且完全相同。该数据中的任何缺陷都可能导致现场故障。

“人们对 7 纳米或 5 纳米设计的预期容差水平非常小,没有人会收集足够的计量或检测数据,因为您无法检查每块晶圆,” PDF Solutions首席执行官 John Kibarian 说. “您可以在计量和检查方面采取一些步骤,但不能一刀切。因此,您需要能够直接处理设备数据——以及耗材数据,即光刻胶和浆料——并且您需要能够跟踪这些不同材料变化之间的关系以及这对产品的意义。伟大的仲裁者是当你测试产品时这些测试有什么影响。产品的行为是否不同?最终,这些数据对于理解非常有价值。测试数据是该链中非常非常重要的一部分。”

在测试周期的多个点(见图 1)也很容易中断和破坏数据,这需要在整个流程中加以考虑。

FormFactor系统业务部副总裁兼总经理 Jens Klattenhoff 表示:“卡盘温度上升到 300°,下降到 -60°,因此您可以实现巨大的温差。” “通常,你可以非常精确。但是由于焊盘尺寸非常小,就没有机会那么精确。这还涉及探针-CuP(铜柱)定位。所有微小的漂移都是由温度引起的。但是,例如,对于射频测量,尤其是在更高频率下使用 5G 时,仪器会导致完全不同的漂移。对于 DC 测量,即使在这种温度变化下,它也主要是击中小焊盘所需的针位置。在 RF 方面,存在不同的漂移,这就是频率漂移。”

图 1:对数据收集的潜在影响。资料来源:FormFactor

随着设计变得更加异构,这一点尤其重要,因为它们包括更多的模拟/混合信号元素。“传统上在数据和测试方面,SoC 数据并不是很有趣,”Roos Instruments 的首席执行官 Mark Roos 说。“你知道它是扫描数据或功能测试数据,它是通过失败数据。它用于生产您的零件,但它不会产生太多信息,而模拟测试每个可能的数字都会告诉您一些信息。”

测试并不是唯一一个被扩展到更多流程步骤的流程。随着越来越多的芯片被添加到同一封装中,计量也被用于更多的插入点。与其他流程一样,重点是好的数据。

“我们被要求提供更严格的再现性和可重复性标准,以便我们绝对确定该系统是如何根据工艺规范生产的,”布鲁克纳米表面部门的产品经理 Samuel Lesko 说。“因此,我们看到的不是数据压力,而是绝对精度、工具间匹配以及更频繁的 QC 晶圆周转以评估真实基线的压力,因此我们确信我们知道我们输出的任何数据的确切值工艺晶圆。这一切都与准确性和长期可重复性有关。”

这种对数据准确性的担忧正在整个晶圆厂蔓延。例如,正在重复某些类型的检查以确保数据准确,尤其是在涉及人工智能的情况下。CyberOptics首席执行官 Subhodh Kulkarni 表示:“尽管我们没有告诉客户,但我们实际上会多次通过。” “当我们看到对我们的人工智能和技术来说看起来微不足道的数据时,如果我们有时间并且一部分还在那里,我们会迅速返回并收集当时的高分辨率数据,而其余数据仍在搅拌中。我们正在利用现有技术中的任何空闲时间。但当然,对于复杂的高级封装类型客户,他们可以牺牲吞吐量来提高可靠性。”

除了更好的数据外,另一个挑战是将来自各种工具和流程的不同类型的数据混合在一起。

Onto Innovation缺陷检测和计量产品经理 Ben Miehack 表示:“你有不同的数据结构,我们与客户合作,试图为他们通用这些数据。” “而且他们真的希望我们以结构化格式输出数据,以便他们可以在数据被传递之前使用它。因此,通常在我们使用类似 KLARF(KLA 结果文件)——来自 KLA 的行业标准——或某些晶圆图 E142 或某些 SEMI 类型的通信格式之前,但现在正在改变需要重组数据量的地方。”

最后,公司正试图找出在多个实体之间共享所有这些数据的方法,以提高质量。

KLA战略合作高级总监杰伊·拉特 (Jay Rart) 表示:“关于模具健康度的累积数据需要通过多方处理。”. “这可能是在 IDM 晶圆厂内,在那里一切——设计、制造和测试——都在一个屋檐下。或者可能是使用代工厂或 OSAT 的无晶圆厂设计师,这是最复杂的用例。我们正在尝试找到一种方法,让人们可以习惯性地共享特定级别的数据,但您不必公开敏感的进程 IP。那么你怎么能只撇开筛选数据中最安全的一层说,“这个骰子看起来不像其他的。” 你想让晶圆厂保护他们的工艺 IP,以及他们想要保留的任何其他类型的机密信息,但有信心只传递一小块信息,即该晶圆上的这个芯片应该以稍微不同的方式进行测试,或者被烧毁有点不同,或者通过系统级测试运行。

下一步是什么?

公司现在专注于如何确保准确的数据保持准确。例如,Synopsys 已经开始将来自芯片中不同内核的测试数据打包。过去,这主要集中在扫描数据上,但这种方法正在扩展到包括其他类型的测试数据。打包很有帮助,因为它允许数据以离散束的形式移动。

另一个挑战是了解在设计到制造流程中需要预先或稍后收集哪些数据,以及其他可能无法同时实施的元素如何影响这些数据。例如,在涉及测试的设计周期后期会出现几个电源问题。Synopsys 数字设计组研发组总监 Renu Mehra 说:“DFT 可能会在您的设计周期后期插入。” “如果您以非常通用的方式指定了您的意图,说每次我在电源域 A 和电源域 B 之间有一个边界并且我需要一个隔离单元,那么如果稍后引入 DFT 信号例如,在设计阶段,他们也会看到这种功率意图,并且那些 DFT 信号也会得到适当的隔离。”

实际上,DFT 与UPF 的交互非常复杂. “这是一大堆蠕虫,因为 DFT 引入的不仅仅是扫描信号,所以扫描信号可能会从一个电源域传输到另一个电源域,”Mehra 说。“他们有 DFT 包装单元,压缩引入的片段的压缩器,因此,即使我们没有意识到,DFT 在设计中引入了重要的新逻辑。并且基于 MV 设计的力量,我们需要非常小心,当我们引入一个新单元时,我们不会破坏力量。所以如果 Domain X 和 Domain Y 之间没有通信,并且它们之间没有指定隔离,并且其中一个恰好被关闭,DFT 不会意识到这一点。如果在这两个域之间添加连接,则需要添加包装单元。没有指定隔离。它将把损坏从电路的死部分转移到电路的活部分,你必须非常小心 DFT 是如何引入的。有时对于 DFT,我们必须在插入 DFT 后立即添加新的 UPF 意图以修复它。”

结论

芯片行业开始接受片上系统内监控,将其作为识别从芯片健康状况到潜在有害活动的所有内容的重要工具,并且已经开始想办法将其构建到工具和流程中。现在的挑战包括首先从芯片中获取数据,然后确保从芯片或封装内部收集的数据准确无误,并且不受芯片或封装内外各种其他活动的影响。

能够向需要可靠性的行业提供此类数据显然是一个商机。其中一些是在客户的要求下完成的,例如汽车制造商,他们认为此类数据对于避免昂贵的召回和责任诉讼至关重要。但很明显的是,芯片本身正被用作另一个数据指标来源,要么证实现有的测试结果,要么在出现问题时发出警报。拥有额外的资源只会有所帮助,而将这些资源放在使用传统设备或方法无法访问的地方可以大大提高整体可靠性。

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