數位雙生技術加速 GAA 邏輯製程良率最佳化
為何重要
傳統晶圓試驗在先進製程節點上極其昂貴且緩慢，數位雙生技術將開發從試錯式實驗轉向模擬最佳化，是晶圓廠與裝置商因應製程複雜度升高的關鍵策略轉變。對開發者而言，這意味著未來模型驗證與未被採用的失效分析將提前在虛擬環境完成；對投資人，這驗證了先進科技公司在軟體最佳化工具上的競爭力，是晶圓裝置廠商不可或缺的附加價值。
隨著邏輯晶片從 FinFET 轉向更複雜的 Gate-All-Around (GAA) 架構，製程變異成為良率的頭號障礙。Lam 推出全流程數位雙生解決方案，虛擬復刻從 Front-End 到 Back-End 的所有製程步驟，並定義超過 10 種常見失效模式。
- 虛擬模型涵蓋範圍：包含 Fin formation、Shallow Trench Isolation、Dummy gate、Source/Drain (SD) Epitaxy (EPI)、Metal gate formation、Self-aligned contacts 及 BEOL metallization。
- 多失效模式同時最佳化：機器學習最佳化引擎重新設定製程規格，同時最小化總體失效率，而非逐一處理。
- 顯著的良率提升：最佳化後 Source/Drain-to-Metal-Gate 短路從約 80% 降至接近零，N/P EPI 短路從約 69% 降至約 4%，整體通過率由 1.6% 大幅提升至 87.2%。