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博客專欄

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讓芯片內部一覽無余

發布人:傳感器技術 時間:2022-08-15 來源:工程師 發布文章

任何商業秘密或硬件木馬都躲不過疊層X射線分層成像術。

烤蛋糕的時候,我們很難知道烤箱里何時才能達到我們想要的狀態。對于微電子芯片來說亦如此,其中的風險甚至更高:工程師們如何確認芯片內部完全符合設計師的意圖?半導體設計公司如何判斷其知識產權是否被盜?更令人擔憂的是,誰能確定其中沒有秘密嵌入自毀開關或其他硬件木馬?目前,探查是通過磨掉芯片的每一層并用電子顯微鏡檢查來完成的。這個過程很慢,當然也是破壞性的,因此這種方法很難讓人滿意。本文作者利瓦伊(Levi)研究半導體,埃普利(Aeppli)研究X射線。所以,在仔細思考了這個問題之后,我們考慮使用X射線對芯片進行無損成像。雖然我們需要的分辨率超越了醫用X射線掃描儀,但我們很清楚,這種分辨率是可能實現的。因此,我們的“芯片掃描”項目誕生了。幾年后,我們甚至可以在不進行破壞的情況下,繪制最先進、最復雜的處理器的完整互連結構。目前,這個過程需要的時間超過1天,但未來幾年通過改進,應該能夠在數小時內繪制出整塊芯片。這項技術名為“疊層X射線分層成像術”(PyXL),需要使用世界上最強大的X射線光源。不過,大多數這些設施恰好位于許多先進芯片設計所在地附近,因此很方便。所以,隨著這項技術的普及,任何缺陷、故障或復雜的詭計都無法躲藏。

圖片

決定采用這種方法后,我們的首要任務是確定最先進的X射線技術可以做什么。這項工作是在瑞士保羅謝勒研究所(PSI)完成的,埃普利在那里工作。瑞士保羅謝勒研究所是瑞士光源(SLS)同步加速器所在地,是迄今為止建造的15個最亮的相干X射線源之一。

相干X射線與醫療或牙科診所使用的X射線不同,其區別就好比是激光指示器發出的高準直光束與白熾燈泡向各個方向發出的光。瑞士光源和類似設施首先會將電子加速到接近光速,從而產生高度相干的X射線光子束。然后,磁場會使這些電子發生偏轉,從而產生所需的X射線。為了解能用瑞士光源做什么,我們的跨學科團隊從當地一家商店以50美元左右的價格購買了一臺英特爾奔騰G3260處理器,并拆除了封裝,露出硅芯片。該CPU采用22納米互補金屬氧化物半導體(CMOS)鰭式場效應晶體管(FinFET)技術制造。圖片與所有此類芯片一樣,G3260的晶體管由硅制成,但正是金屬互連的排列將它們連接起來形成電路?,F代處理器中的互連層超過15層,從上方俯瞰,就像一個城市街道網格地圖。更靠近硅的低層具有令人難以置信的精細構造,在當今最先進的芯片中,它們之間僅相隔幾納米?;ミB層越往上構造越稀疏,間距越大,直到到達頂層,電性接觸墊將芯片與其封裝相連。我們從G3260上切下了一個10微米寬的圓柱體,開始進行檢查。之所以采取這一破壞性的步驟,是因為它大大簡化了問題。10微米還不到瑞士光源光子穿透深度的一半,所以有了這么小的東西,我們就能探測到足夠多穿過基柱的光子,從而確定內部情況。我們將樣品放在了一個機械載物臺上,讓它繞其圓柱軸旋轉,然后從側面****一束相干X射線。樣品旋轉時,我們用重疊的2微米寬點狀圖樣來照亮它。在每個照明點,相干X射線在穿過芯片彎彎曲曲的互連銅塔時會發生衍射,將圖樣投射到探測器上,圖樣會被存儲下來以供后續處理。記錄下來的投影包含了有關X射線穿過的材料的信息,足以確定其三維結構。這種方法被稱為“疊層X射線計算機斷層成像術”(PXCT)。疊層成像術是一種通過光線的干涉圖樣產生物體圖像的計算過程。圖片

PXCT的基本原理相對簡單,類似于光線通過縫隙產生的衍射。你可能還記得,在物理入門課上,如果將一束相干光束穿過狹縫照射到遠處的一個平面上,會產生夫瑯禾費衍射圖樣。這是一種明暗帶圖樣,或者說條紋圖樣,其間距與光的波長和狹縫寬度的比值成比例。

如果不是通過狹縫照射光線,而是將其照射在一對緊密間隔的物體上,而且這些物體小得實際上就像點一樣,那么你將得到一個不同的圖樣。物體在光束中的位置并不重要。只要它們彼此保持相同的距離,你就可以移動它們,并且會得到相同的圖樣。雖然這兩種現象本身都不能讓你重建微芯片中錯綜復雜的互連,但如果把它們結合起來,你就會明白其中的原理。將這對物體放入狹縫中,產生的干涉圖樣是由狹縫和物體的組合形成的衍射所產生的,它揭示了狹縫的寬度、物體之間的距離以及物體和狹縫的相對位置等信息。如果稍微移動這兩個點,干涉圖樣將會發生位移。正是通過這種位移,我們可以精確計算出物體在狹縫中的位置。任何真實樣品都可以被視為一組點狀物體,產生復雜的X射線散射圖樣。這類圖樣可以用來推斷這些點狀物體在二維空間中的排列情況。利用這一原理,我們可以通過在光束中旋轉樣品,在三維空間繪制物體圖像,這一過程稱為“斷層重建”。要以所需的分辨率繪制結構圖,需要確保收集足夠多的數據。分辨率由X射線波長、探測器大小和其他一些參數決定。我們最初使用瑞士光源進行測量時,采用的是0.21納米波長的X射線,探測器必須放置在距離樣品約7米的地方才能達到13納米的目標分辨率。圖片2017年3月,我們發布了一些非常漂亮的、關于英特爾奔騰G3260處理器中銅線互連的3D圖像,展示了PXCT在集成電路無損成像中的應用。這些圖像揭示了這種CMOS集成電路中電互連的三維特征和復雜性。同時,圖像也捕捉到了一些有趣的細節,比如各層之間金屬連接的缺陷,以及銅與其周圍二氧化硅電介質之間的粗糙度。僅從這一原理論證演示就可以看出,該技術在故障分析、設計驗證和質量控制方面具有潛力。因此,我們從采用其他公司技術制造的芯片上切下了大小相似的圓柱體,使用PXCT進行了探測。由此產生的3D重建細節就像指紋一樣,這些細節是集成電路所獨有的,也揭示了芯片的制造過程。圖片

早期取得的成功鼓舞了我們。不過,我們知道我們可以做得更好,我們可以構建一種新型X射線顯微鏡,并提出更有效的方法,利用芯片設計和制造信息來改進圖像重建。我們將這項新技術稱為 “疊層X射線分層成像術”(PyXL)。

首先要解決的問題是,當X射線穿透深度只有30微米左右時,如何掃描整個10毫米寬的芯片。為了解決這個問題,我們首先將芯片相對于光束傾斜了一個角度。接下來,我們將樣品繞垂直于芯片平面的軸旋轉。與此同時,我們還以柵格方式橫向移動樣品。這樣,便能用光束掃描芯片的所有區域。在這個過程中,穿過芯片的X射線時刻都會被集成電路內部的材料散射,形成衍射圖樣。與PXCT一樣,來自重疊照明點的衍射圖樣包含有關X射線通過的冗余信息。然后,成像算法會推斷出與所有測量到的衍射圖樣最一致的結構。利用這些信息,我們就可以重建整個芯片的3D內部結構。圖片當然,要開發一種新型顯微鏡,需要考慮的問題有很多。它必須有穩定的機械設計,包括精確的移動載物臺和位置測量。還須詳細記錄光束如何照亮芯片上的每個點,以及隨后產生的衍射圖樣。要找到切實可行的方案來解決這些問題和其他問題,需要一個由14名工程師和物理學家組成的團隊共同努力。PyXL的幾何結構也需要我們開發新的算法來解釋收集到的數據。這是一項艱難的工作,但到2018年年底,我們已經成功探測了16納米集成電路,并于2019年10月公布了結果。在這些實驗中,我們使用PyXL以虛擬方式剝離了每一層互連,從而揭示了它們形成的電路。在早期測試中,我們在最靠近硅的互連層的設計文件中插入了一個小缺陷。當我們將這個版本的互連層與使用PyXL重建的芯片進行比較時,缺陷立即顯現出來了。圖片

原則上,關于集成電路,甚至是以最先進的設備制造的集成電路,我們只需幾天的工作就可以使用PyXL來獲得其完整性的有用信息。如今的尖端處理器內部的互連只相隔幾十納米,而我們的技術至少在原則上可以產生小于2納米的結構圖像。

不過,提高分辨率確實需要更長時間。雖然我們制造的硬件能夠以最高分辨率完整掃描的區域可達1.2厘米×1.2厘米,但這樣做是不切實際的。放大感興趣的區域可以更好地利用時間。在我們最初的實驗中,對一側0.3毫米厚的芯片上的一個方形區域進行低分辨率(500納米)掃描需要30個小時。對芯片上一個更小的區域(僅40微米寬)進行高分辨率(19納米)掃描則耗時60小時。圖片成像速率基本上受到我們在瑞士光源上可用的X射線通量的限制。但其他設施有著更高的X射線通量,目前人們正在研究提高X射線源“亮度”的方法,也就是將產生的光子數量、光束面積及其傳播速度結合起來。例如,瑞典隆德的MAX IV實驗室開創了一種將其亮度提高兩個數量級的方法。通過新的X射線光學方法,還可以將其提高一到兩個數量級。結合這些改進,有一天,總通量會提高1萬倍。有了這個更高的通量,我們實現2納米分辨率的時間應該比現在實現19納米分辨率所需的時間更短。我們的系統還可以在30個小時內,以250納米的分辨率測量一個1平方厘米的集成電路,其大小與蘋果M1處理器相當。此外,還有其他提高成像速度和分辨率的方法,比如更穩定地探測光束和改進我們的算法,以解釋集成電路的設計規則以及X射線曝光量過高可能導致的變形。圖片

現在我們已經可以從集成電路的互連布局中了解很多信息,隨著進一步的改進,我們應該能夠全面了解它,包括它所使用的材料。16納米技術節點包括銅、鋁、鎢和被稱為硅化物的化合物。我們甚至可以對硅晶格中的應變進行局部測量,這種應變來自制造尖端設備的多層制造工藝。

銅互連技術正在接近其極限,因此識別材料可能尤為重要。在當代CMOS電路中,銅互連容易受到電遷移的影響,電流會將銅原子踢出對齊的隊列,并在結構中造成空隙。為了應對這種情況,互連被包裹在屏障材料中。但這些護套可能會太厚,以至于幾乎無法給銅留下空間,導致互連電阻太大。因此,人們正在探索鈷和釕等替代材料。我們所討論的互連非常精細,因此需要達到10納米以下的分辨率才能將它們區分開來。我們有理由相信目標一定會實現。為支持構建新的和升級的X射線源,世界各地的研究人員提出了將PXCT和PyXL應用于硬件和濕件(大腦)的“連接體”,這也是關鍵論點之一。與此同時,我們在加利福尼亞和瑞士的實驗室仍在努力開發更好的硬件和軟件。所以在不久的將來,如果對自己的新CPU感到懷疑,或者對競爭對手的CPU感到好奇,你可以對它的內部工作方式進行一次“飛越”之旅,以確保一切正常。作者:Anthony F.J. Levi、Gabriel Aeppli 


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關鍵詞: 芯片內部

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