結合GPU與ML Siemens EDA以新世代ILT方案迎戰先進製程光罩設計

Siemens EDA研發副總裁彭丹平（Danping Peng）。Siemens EDA

半導體製程正朝著埃（Angstrom，Å）時代邁進，當晶片關鍵尺寸持續微縮，微影技術與光罩設計也面臨艱鉅挑戰。為避免電路圖案因光學繞射與散射效應產生變形，導致IC功能失效或效能表現下降，光學鄰近校正（Optical Proximity Correction，OPC）步驟的重要性日益顯著；而已有超過二十年發展歷史、有助於進一步提升光罩設計精確度的反向微影（Inverse Lithography Technology，ILT）技術預期將發揮關鍵作用，進一步提升OPC的精確度。

在SEMICON Taiwan國際半導體展期間的先進製程科技論壇，耕耘ILT技術領域超過20年的Siemens EDA研發副總裁彭丹平（Danping Peng），分享該技術的發展歷程，以及運用GPU與機器學習技術加速ILT運作流程的最新進展。

ILT技術源起、原理與挑戰

傳統OPC是以軟體對光罩圖形進行模擬與調整，修補圖形邊緣由光學效應引起的偏差，以確保最終印在晶圓片上的電路圖案更接近原始設計意向；ILT則是先設定目標圖形，然後以數學方法反向推導最佳光罩設計圖形，因此能達到更高的圖形精確度，也能實現自由度更高的光罩設計，例如曲線形光罩。

彭丹平在1990年代於美國加州大學洛杉磯分校攻讀應用數學博士學位時，師從ILT技術先驅Stanley Osher教授研究水平集方法（level set method）與該演算法在移動邊界問題上的應用。他表示，一開始Osher是與美國加州大學柏克萊分校教授Eli Yablonovitch合作，將反向方法應用於光子晶體（photonic crystals）設計，後來兩位教授認為能運用同樣的概念來提升OPC精確度，於2002年共同創立了一家名為Luminescent Technology的新公司，目標是推動該技術的商業化。

彭丹平在當時也加入了Luminescent成為團隊第一位工程師，利用水平集方法成功開發出ILT軟體，並與台積電（TSMC）、三星電子（Samsung Electronics）等半導體大廠進行早期合作，將ILT實際應用於光罩步驟。他特別強調了ILT在實現曲線形光罩設計上的重要性，指出在使用相同微影設備的情況下，相較於採用曼哈頓形狀─即方形設計─的光罩，曲線形光罩能在更寬廣的範圍內確保圖形的精確度、達到更高良率，這樣的優勢會在先進製程節點更為顯著。

但無論是曲線形光罩或是ILT，初始發展並非一帆風順，一來因為早期設備繪製曲線圖形的能力有限，採用直線、直角構成的曼哈頓形狀可大幅降低光罩製作複雜度與相關步驟所需時間，儘管設計曲線形狀的光罩好處多多，在實踐上卻困難重重；再則是對於邏輯電路來說，ILT運算量大、運作時間是傳統OPC的20倍，使得光罩設計效率大幅降低、成本也相對較高，讓大多數廠商望之卻步。

此外，光罩規則檢查（MRC）對曲線形光罩的適用性有待商榷，再加上浸潤式微影技術問世，解決了高解析度的需求，使得ILT在部分製程節點上不再是必需品。彭丹平表示，率先採用ILT的是記憶體業者，主要原因在於記憶體具有高度重複的圖形，運算成本因此較低；而僅需在少數重複的圖形上進行精細製作，相較於邏輯元件的電路圖形複雜多變，ILT在記憶體生產的運用上效果更佳、可行性也更高。

GPU與ML帶來的轉折

2024年2月彭丹平加盟Siemens EDA，致力以Calibre工具平台為基礎結合他在ILT技術領域的多年豐富經驗，協助半導體業者克服先進製程節點的光罩設計挑戰。他表示，初步成果顯示GPU運算確實可大幅提升ILT運作速度，甚至可望達到20倍以上的加速；此外，以ML建立光罩寫入、微影與蝕刻等製程步驟的模型，也能以前所未有的精確度控制光罩圖形位置與尺寸。而他也預期，ILT的加速將讓曲線形光罩設計實現大量生產的目標，再加上多波束光罩寫入（MBMW）技術的發展，意味著能在穩定時間內完成曲線形光罩寫入任務；而這也將有助於包含許多曲線結構的矽光子IC元件開發。

針對複雜曲線形光罩設計衍生的資料檔案格式問題，SEMI也主導組成了曲線化任務小組（Curvilinear Task Force），成員包括台積電、Intel、Samsung、IMS、NuFlare、Siemens EDA等業界重量級廠商，並於 2022年3月通過了Semi P49標準，為愈來愈大量的市場應用鋪路。

彭丹平總結指出，GPU、ML與曲線形光罩，將會是半導體製程節點持續微縮的趨勢下，為IC業者帶來成本效益與更高元件良率的關鍵要素，Siemens EDA的Calibre平台已具備針對光罩設計流程不同步驟提供的一系列解決方案，他將率領團隊結合他在ILT領域的專業知識與經驗，進一步提升各種軟體工具的效率，運用AI協助客戶迎接AI時代的尖端半導體元件設計挑戰。

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