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Process and device physics, from simulation to the fab floor
条件分けした実験をウェーハロットではなくTCADシミュレーションとして実行し、ウェーハ予算で許容される範囲を超えてプロセスとデバイスの空間を探索します。
Victory DoEは、SilvacoのTCADフローにおける実験計画ツールです。実験計画をTCAD実行の表に変換し、すべての出力を1つの結果表に収集します。基準となるゴールデンデッキでsetコマンドにより割り当てる任意の値を入力にできます。以前はウェーハの条件分割実験が必要だった問いを、チームがすでに信頼している物理モデルに基づくシミュレーションのバッチ実行で評価できます。
プロジェクトはディレクトリツリー形式のGUIワークスペースに配置され、コピー、貼り付け、アーカイブ、クリーン、ロック機能を備えています。名前、時刻、フラグ、コメント、ファイルサイズで検索や並べ替えができます。複数のプロジェクトを同時に開き、2人のエンジニアが1つの検討に取り組む場合はワークスペースを共有できます。
要因計画、応答曲面計画、空間充填計画から選択するか、Smart DoEでD最適計画を構築します。実行済みの計画を拡張し、空間の一部が対象外の場合には制約を追加できます。計算を実行する前に表を可視化し、Fraction of Design Spaceプロットと検出力解析で確認します。いずれも、その計画で対象の問いに答えられるかを判断するのに役立ちます。
ゴールデンデッキ内のすべてのextractコマンドが、自動的に列になります。プロジェクトごとに1つの表に、各出力とそれを生成した入力を並べて格納します。CSVとして保存されるため、Excelやほかの解析ツールで変換せずに読み込めます。
プロットはVictory Visualで開き、プロジェクトのすべての可視化ファイルをまとめて管理します。同じ座標軸に複数の条件を重ねて表示し、条件間の違いを確認できます。
実験はDeckBuild環境で実行します。構造の形成をリアルタイムで確認できるため、実行終了前に不適切な条件を見つけられます。分散実行にはIBMのLSF(Load Sharing Facility)を使用します。
Victory ProcessとVictory Deviceのステップを含む、既存のDeckBuildデッキを変更せずに使用します。
フィッティングとモデリングにはVictory Analyticsを使用します。プロットと重ね合わせ表示にはVictory Visualを使用します。FTCOでは、結果セットを使って非線形モデルを学習させます。
このツールに特化した唯一の公開資料です。上記の機能を、ほかの方に共有できる形式でまとめています。1.6 MB。
ウェビナー。プロセスチームがDoEを、実際に製造したウェーハから物理ベースのデジタルツインへ移行する方法。
カンファレンス講演。実験後のステップとして、Victory Analyticsの機械学習を用いてTCADデータを校正します。
通常ならウェーハの条件分割実験で評価する検討テーマと、デッキ、および実行に使用するクラスターをご用意ください。セルフサービスのダウンロードはありません。アプリケーションエンジニアの支援を受けながら、お客様のデッキでVictory DoEを評価できます。
Victory DoEは、TCADシミュレーションを用いて実験計画に基づく検討を実行します。DeckBuildのゴールデンデッキから変数を選択すると、すべての条件の出力が入力と対応付けられ、1つの表にまとめられます。条件ごとにウェーハロットを投入せずに、多変数のプロセスとデバイスの課題を検討できます。
Silvacoが具体的に挙げているのは、Smart DoEと呼ぶコンピュータ生成のD最適計画です。このページには、ほかの手法の一覧はありませんが、ビルダーが各種アルゴリズムを提供し、単純な直方体領域でない計画に対して拡張や制約のオプションを備えると記載されています。特定の手法を想定せず、完全な一覧をお問い合わせください。
DeckBuildと連携するように構築されています。SilvacoはVictory DoEをDeckBuild環境に対応するものとして説明しており、実行するシミュレーションデッキもDeckBuildデッキです。既存の編集、デバッグ、可視化機能をそのまま使用できます。DeckBuildはVictory TCAD Labに含まれます。
はい。IBMのLoad Sharing FacilityであるLSFを通じて実行できます。Silvacoがこのツールについて明示しているスケジューラはこれだけです。Slurm、SGE、その他のスケジューラを使用するクラスターでは、公開されていない対応を前提に計画せず、事前にお問い合わせください。
直接移行できます。Silvacoは、結果やデータをVictory Analyticsに容易に移して解析・モデル化し、次のステップを検討できると説明しています。結果表はCSVとしても保存されるため、CSVを読み込めるほかのツールでも利用できます。
計算リソースを投入する前に実験計画を評価する方法です。予測分散が指定した水準を下回る設計空間の割合をプロットし、実験で対象領域を実際に評価できるか、中心部分しか評価できないかを確認できます。
TCADデータに基づく校正、最適化、サロゲートモデル。
実験で得られたデータに対する機械学習解析とモデリング。
すべてのTCAD結果を対象とする対話型3Dビュー、断面、プローブ。
Victory Process、Victory Device、およびSilvacoのその他のプロセス・デバイスシミュレーション。