AI-Driven Manufacturing covers the process and device physics. AI-Driven Design covers the EDA tools, IP, verification and enablement.
Multiphysics from simulation to the fab floor
EDA tools, licensed IP, verification and enablement
Your market sets the physics problem
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Process and device physics, from simulation to the fab floor
先进封装让独立设计的裸片共同承受热、应力并共享互连,因此 Silvaco 从底层物理入手:通过 3D 仿真分析硅通孔在邻近硅材料中产生的应力。
过去,先进封装在设计完成后进行。如今,它成为产品性能的重要来源,因为仅靠工艺节点已无法持续提供性能提升。通过 3D 堆叠裸片,连线更短、占用面积更小,硅通孔将信号从一个裸片传递到另一个。
问题在于:每个裸片原本独立设计。放入同一封装后,热量会在裸片之间传递。通孔和键合将机械应力施加到周围硅材料中。裸片间互连还会引入自身的电阻和电容。这些效应跨越团队,有时跨越公司边界,因此往往直到后期失效时才有人负责。
从通孔入手,那里是封装与器件物理的交汇点。
在任何堆叠键合之前,使用 Victory Process 构建通孔的 3D 模型并求解其热机械应力。
Chiplet、中介层、多裸片堆叠:这些问题都从您自己的结构开始。应用工程师可说明 Silvaco 对该结构的支持范围。
目前可在通孔及其周围建模的内容。
在 Victory Process 中,硅通孔是真实的 3D 结构,其应力场也在 3D 中求解。
已发表研究将这些有限元结果与弹性力学中的经典 Lamé 问题进行对比,该问题是弹性介质中通孔的教科书案例。
铜的热膨胀远大于硅,因此每次热循环都会使 TSV 周围的硅承受载荷。
通孔附近对应力敏感的器件可能性能下降,3D 互连本身也可能开裂。
Silvaco 关于 3D 集成的研究文献。
通过 3D 计算得到铜 TSV 周围的有限元应力,并与弹性力学闭式解交叉核对。
使用 Silvaco 在欧盟资助项目中开发的 3D IC 软件,在空间上划分异构 3D 系统并执行设计规则检查。
请说明您正在堆叠或集成的内容,以及最担心的效应。我们将匹配适用的 Silvaco 工具,并说明其支持范围的边界。
先进封装将多个裸片放入同一封装中,采用并排或 3D 堆叠方式,通过通孔和键合连接。性能既取决于节点,也取决于裸片如何组合。由于独立制造的裸片如今必须作为整体工作,封装成为设计决策,而非出货前的最后一步。
它采用四类方法:神经网络(监督式、前馈、非线性激活)、高斯过程回归、决策树与决策森林,以及经典多变量统计。灵敏度分析采用 Sobol 指数或决策森林。优化器包括 Levenberg-Marquardt 和 Hooke-Jeeves 等局部方法,以及遗传算法和差分进化等全局方法。
运行它及执行工厂级工作均不需要。Victory Analytics 可独立分析生产和实测数据,无需仿真步骤。加入 TCAD 仿真输出后,模型便可同时从物理和晶圆厂数据中学习。
可以。其工厂级应用——故障检测与分类及统计过程控制——直接处理生产数据。在 FTCO 中,Victory Analytics 结合仿真和晶圆厂数据训练,使生成的数字孪生同时反映物理机制和产线实际产出。
这是一种同时优化多个输出的方法。每个输出根据其接近理想值的程度获得评分,再将这些评分合成为一个综合满意度指数。这样,优化器只需提升单一数值,无需由您手动对各种权衡进行排序。
可以,通过其 Python 接口实现,该接口覆盖从加载数据、训练、评分到优化的完整流程。脚本化在 FTCO 工作中十分有用。您可以训练模型、运行下一组实验,再次训练,直到模型能够作为数字孪生使用。
面向 AI 和数据中心计算的芯片,是封装需求的主要驱动力。
功耗、EM、IR 压降和热分析
全芯片 RC 寄生参数提取。
Victory Process、Victory Device 及其他 TCAD 系列产品。