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| 100nm以下工艺提高参数良率的设计规则 |
| 2008年5月30日 16:56
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良率提升一直是芯片代工企业的沉重负担。良率提升周期可以很清晰地划分为三个阶段：工艺开发、试制生产和批量生产(见图1)。使用符合生产要求的工艺能使设计师高枕无忧，只要他们的设计遵循已定规则就能获得很好的良率。
图1：业界通常将工艺开发和良率改善划分为三个阶段。
在100nm以下的工艺技术盛行的今天，代工厂经常发现参数和系统良率问题开始蔓延至批量生产阶段。我们认为由系统和参数错误引起的较低良率不再仅是代工厂的问题。经常发生这些的原因是设计师创建的复杂拓扑在工艺开发过程中没有得到重视或充分的表征。
代工厂正在试图通过更复杂的设计规则和设计指南来解决这种良率下降，这些更复杂的设计规则和设计指南有望捕捉到设计师可能做出的各种聪明的版图选择。这些规则和指南的有效应用需要更复杂的分析工具，但目前市场上还没有相关的工具。由于缺少这种工具，代工厂只能对设计师的选择做出更多的限制(如只允许一个多晶栅极方向，或禁止某种通孔群集)，以降低新的良率限制机制带来的影响。这些限制将牺牲一定的面积性能，从而部分地抵消新工艺技术带来的好处。
为了解决这些新的工艺-设计交互问题，急需能够促成制造商和设计师合作的框架。这种框架必须首先提供表征方案以获取工艺与设计良率改善所必需的数据。本文将讨论应对这一挑战的解决之道。
实用有效的参数表征
在100nm以下领域取得实用且有效的工艺参数表征将面临诸多挑战，至少但有以下几个方面：
1. 在测试掩膜上急需更大密度的测试结构以支持精细的模拟测量分辨率。
2. 对裸片内器件参数可变性的测量(不仅包括裸片到裸片、晶圆到晶圆，还包括批次到批次)。
3. 根据更多器件和拓扑结构测量器件参数可变性的。
4. 减少每个测试结构的测试时间。
5. 可扩展至整个工艺寿命期的表征方案。
采用离散测试结构和存储器阵列的传统工艺表征(晶圆探测)方法无法完全满足这些要求(后文将详细说明原因)，本文介绍的创新方法将是对离散结构和密集位元(bitcell)阵列的有效补充，可以满足上述挑战。
参数有源矩阵方法
术语参数有源矩阵(PAM)指的是一种电路，有点类似于采用可寻址单元结构的存储器阵列，但不同的是它可以实现存储器阵列无法实现的高分辨率模拟测量。每个PAM单元包含各种测试结构类型和尺寸(图2)。在传统测试芯片中使用的许多相同离散型测试结构可以被集成进PAM平台。因此这种架构既有蜂窝阵列的高密度优势，又能获得离散测试结构的高测量分辨率。
图2：参数有源矩阵方法可以实现高分辨率的模拟测量。
采用PAM后，可以很方便地设计和组建测试器件环境，并达成各种学习目标，如设计规则优化、器件IV表征、器件失配表征、OPC模型验证等。传统测试结构单元(有时指测试单元组或TEG)要求超大的硅片面积才能实现相同的实验环境。下面介绍参数有ActiveMatrix(源矩阵)方法如何满足上述挑战，并实现有效的参数工艺表征。
更高的参数测试结构密度
离散型测试结构需要占用大量的硅片面积，主要是由于需要单独探测这些结构的焊盘比较大(图3)。随着每一代技术的演进，设计规则的数量呈几何增长，因此所需的测试点数量也几何增加，从而使得继续这种传统方法变得成本高昂。另外，当这种工艺投入生产时还必须监测大量参数。
图3：传统和参数有源矩阵方法对焊盘的要求有很大的差异。
这样就产生了一个很困难的问题，即随着每代技术的演进，可利用的刻线(scribeline)空域非但没有增加，而且还随着刻线宽度从100um缩小到80um乃至如今的50um在逐步减小。故在技术开发和生产划线中，PAM平台极大地降低了测试结构面积要求，因此PAM是一种急需的解决方案。
就130um间距、70um宽的方形焊盘而言，1,000个参数测试结构在采用传统方法时将占用约35平方毫米的面积。在采用PAM平台后，由约20个焊盘组成的单个焊盘框可以容纳1,000多个器件用于完整的模拟测试，占用面积仅为4.3平方毫米左右。通常较小的单元尺寸可以进一步缩小面积。
PAM支持对单元内测试器件的每个端点进行完整的开尔文(强迫/检测)测量。这样，模拟测试分辨率就能与最精确的离散测试结构的分辨率保持一致。事实上，离散结构能支持而PAM不支持的唯一测试类型是那些要求大电流，或高电压过应力或施加电压低于晶圆地的测试。
需要采用谨慎的设计技术以确保PAM平台有较低的漏电水平，并且电路能够适应工艺开发早期阶段经常遇到的工艺参数漂移。可能影响测量精度的阵列电路寄生效应也必须得到正确处理。
图4对离散型测试结构、SRAM/ROM以及有源矩阵平台技术的面积效率和测量分辨率进行了总结比较。SRAM和ROM类型的存储器阵列具有每个测试器件最小的面积。虽然这些电路通常只提供一个通过或失败(也就是二元)标记，但代工厂可以使用它们将由于随机和系统性缺陷导致的功能性故障概率量化到百万分之几的水平。因此，PAM能够满足获取裸片内模拟数量统计数据的需求。
图4：参数分辨率和密度的比较图。
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