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后摩尔时代,半导体测试的挑战与良策


  来源: 半导体行业观察 时间:2022-03-18 编辑:仪器仪表WXF
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驱动半导体工业发展的动力是什么?是人们对自然学习语言、人工智能、自动驾驶、视频监控、增强/虚拟现实、5G通信、个人医疗、可再生能源以及智能电网的需求。表面上看,这些需求五花八门,但透过现象看本质后,我们可以惊奇地发现他们存在许多共同点,比如数以亿计的计算能力、无线网络的扩展能力、高效的能源管理能力,以及多维感知的能力。而实现这些系统级能力的基础是关键器件的性能升级,比如处理器的堆核升频,网络的异质互联,以及感知层的提精降耗等等。


后摩尔时代,半导体产业面临变革


根据Omdia发布的数据显示,目前半导体产业内增长最快速的三个应用领域分别为汽车处理、数据中心服务器处理和高级移动半导体领域,预计未来5年的增长率分别为16%、12%和7%。受高速、高算力和高带宽需求的影响,这些应用领域的处理器工艺制程已经迈向新节点,达到了市场上最先进的5-7nm级别,预计到本世纪末将达到1nm的范畴。


Fab 数字制程节点快逼近1nm

图 | Fab 数字制程节点快逼近1nm


工艺节点的提高不仅意味着产品面世周期的延长,成本的指数型增长,还面临随着单芯片集成度不断提高、算力越来越密集、晶圆面积不断增大后,良率和产量开始走下坡的挑战。有数据表明,当单芯片晶圆面积只有10 mm²时,良率可达70%以上,而当单芯片晶圆面积增长到360 mm²时,良率已经降至15%左右。


所以业界开始寻求降本增产,加速产品上市的方法。而以chiplet构成的系统可以说是一个“超级”异构系统,给传统的异构SoC增加了新的维度。业内专家称,采用经过充分测试和验证的chiplet可以大大缩短产品的上市时间,降低芯片的研发成本。这样做的好处是可以根据需要利用不同的制程节点来优化目标设计。根据统计数据显示,单芯片面积同为360 mm²时,采用4颗小芯片的方案良率可从上述的15%提升至37%左右。


晶粒chiplet技术可实现更高的产量

图 | 与单片芯片相比,晶粒chiplet技术可实现更高的产量


不过有一点是无论如何都避免不了的,那就是先进工艺节点下多样的低核心电压,以及功能堆叠下的峰值电流的增加,因此从处理器到应用系统,所需的电源管理系统也变得愈加复杂。总结下来就是,更强大的数据处理能力将拉动更高复杂性、更高性能的电源管理市场的发展。


谈到电源管理,我们不得不说一说当前火热的汽车电子市场。随着汽车智能网联、电动化趋势的不断发展,汽车电子成本占比将达到整车成本的50%,包括AI芯片、MCU、传感器、通信模块、电池管理、DC/DC电压转换器、牵引电机逆变器、车载充电器,以及其他系统的电气化设备等,同时需求总量正呈现指数型攀升趋势。


此外,随着汽车电动化和智能化的普及,新能源汽车的持续快速放量,电动汽车中的核心部件——功率半导体的需求量新增巨大。然而Si材料在经历了70年的开发后,到达了它的材料极限,传统的IGBT和HVMOS在效率和功率密度上都存在不足。此时,拥有更快切换速度、温漂损失小、功率密度更高、集成度更高的第三代半导体材料制成的SiC和GaN FET被搬上了汽车电子的舞台,并将逐渐占领市场。


驱动半导体工业发展的动力,正让测试面临挑战


无论是云服务器、5G通信、人工智能还是汽车电动化智能化的发展,都会对半导体测试带来挑战。


 图 | SoC测试示意图

图 | SoC测试示意图


比如SoC工作在多样的低核心电压(<1V)下,但整个系统的峰值电流又很高(10-100A),于是为了满足这个趋势的需求,业界开发出了低噪声、高效率,被称为负载电装置的功率调节器。而这些器件在出厂前需要经过更高水平的负载和过流测试,更低且更精确的导通电阻RDS(on)的测量。


再比如电动汽车的BMS,通常单节电池的电压范围是3.6V-4.7V,所以其输出和测量精度就要求在0.1mV左右。同时,在25个单元电池的监控中,其浮地共模电压要达到120V,以适应在最高单元上运行高达120V的现代BMS设计,所以这是一种高共模电压下的高精度电压测量。


值得一提的是,针对这些高电压、大电流、高精度的测试,泰瑞达的测试缺陷模型是非常完善的。


此外,在这两个例子中,还同时面临激增的产能需求,泰瑞达为了降低合作伙伴测试成本的ASP压力,提高资本投资的效率和回报,增加了并行测试的站点数(从原来的4个站点增加到16/32个站点),大大扩容了吞吐量。


关键词:后摩尔时代 半导体测试 挑战    浏览量:1921

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