引言
' x; g Z* G x& v. H# c' M+ ^半导体行业正经历显著的技术变革,特别是在人工智能和高级计算应用方面的器件集成方式。英特尔代工服务部门推出了选择性层转移(SLT)技术,这项技术在异构集成领域具有重大突破。该技术融合了晶圆对晶圆(W2W)和芯片对晶圆(C2W)键合技术的优势,为半导体制造提供了高度灵活性和效率[1]。: @" H& l1 C, }0 E
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) D+ p' D* ^. _% Y图1:人工智能架构对比,展示了(a)现有基于焊料的架构,以及(b)未来一代全混合键合架构,实现了70倍以上的互连密度,集成了高容量和超高速存储器。
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, i. b) ]/ v5 i3 [/ N* Z9 t( r h# cSLT技术原理
9 Y( K: o" N: z, V) C9 L. m3 }SLT技术引入了全新的chiplet转移和集成方法。该工艺首先形成一个包含无机红外(IR)激光释放层的施主晶圆。这个特殊的释放层为后续器件集成奠定了基础。该技术可以适应前端器件和后端互连,在制造工艺方面表现出极高的灵活性。; Z2 }# d0 w0 t+ t/ ^& G" Z
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6 T4 ?- r# e4 Y; R1 c图2:SLT技术的详细工艺流程,展示了从施主晶圆准备到多个受主晶圆转移的每个步骤的俯视图和横截面图。
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SLT技术最令人印象深刻的特点是可以处理厚度小于1微米的超薄chiplet。在转移过程中,无论是来自施主晶圆还是受主晶圆,chiplet始终得到有力支撑。该技术已经成功实现了1x1毫米2大小的chiplet转移,长宽比超过40:1,展示了在处理各种尺寸要求方面的多功能性。
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SLT工艺流程在异构集成方面具有显著的灵活性。初始转移后,受主晶圆可以继续进行其他处理步骤,包括介质材料的沉积和平坦化,以及互连结构的形成。
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图3:受主晶圆后续处理步骤的示意图,展示了(a)额外施主管芯的转移,(b)介质填充和平坦化,以及(c)通孔形成和互连金属集成。
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( K6 o: o, t3 P6 i+ h该技术实现了多项现有集成方法难以实现的应用:. ?/ O/ g0 u+ ~9 x4 G; X+ V5 ?3 A
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; @ c# z4 n* ?; p) d4 k图4:SLT应用示例,展示了(a)通过直接转移互连和电容层实现的多技术转接层,以及(b)局部转移的有源和无源射频器件,用于集成前端应用。
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图5:展示了(a)SLT面积减少机会,(b)局部存储堆叠的优势,以及(c)系统芯片面积减少与堆叠数量/存储比例的关系。
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* @, k* |) K( }4 F性能和实施结果
+ Y7 ~9 e) x4 P0 ~7 m3 I研发团队进行了广泛的测试来验证SLT技术的性能。制造了多个测试芯片,包括具有可电学测试互连金属的设计。& O2 {1 g. k9 V) n: }
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3 e7 }+ ?& b: `图6:完整晶圆照片,展示了(a)施主和(b)受主晶圆的成功转移,不同管芯尺寸,(c)约15,000个1x1毫米管芯转移的晶圆,(d)中心区域细节,以及(e)转移管芯的显微镜图像。- h0 B7 T1 U. P0 K
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电学测试结果非常令人鼓舞。团队验证了转移后各种互连结构的功能,包括不同节距的蛇形线和通孔菊链。
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图7:结果显示(a)电学测试样品的拼接图像和(b)菊链的电阻测量,证明了转移后电学性能的一致性。) p# W2 O4 G+ s+ X; d; z8 r3 Q
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/ O! A% P4 V. n' }行业影响
3 g% N' T1 ~- f& _! W3 _/ WSLT技术在半导体制造领域取得了重大进展,特别是在人工智能加速器应用方面。该技术使系统芯片设计的精细定制成为现实,每个部分都可以使用最佳工艺节点来实现最大的功率效率和性能。
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图8:SLT技术支持的人工智能加速器新功能示意图,展示了集成存储计算、堆叠缓存和新型器件集成的可能性。7 ] }2 k, j5 h- M9 {8 e: c
+ y g5 w1 f8 ^" Z! C- _/ xSLT技术的影响超越了制造能力。该技术解决了当前异构集成方法中的几个关键挑战,特别是在生产效率和处理要求方面。每小时可转移约200,000个chiplet,速度比传统assembly方法快100多倍,在制造效率方面实现了显著提升。
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. Y( ?6 ` W0 R# |" c图9:当前混合键合技术(C2W和W2W)的对比,突出了现有技术的局限性以及对新型异构集成技术的需求。% @: w6 A" o" G& S
( n* s7 `+ b$ {/ c5 E参考文献
/ b" p0 g1 m% [3 m8 A% m& ?[1] Elsherbini et al., "Selective Layer Transfer: Industry First Heterogeneous Integration Technology Enabling Ultra-Fast Assembly & Sub-1um Chiplet Thickness for Next Generation AI & Compute Applications," in 2024 IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM), 2024.
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