结合GPU与ML Siemens EDA以新时代ILT方案迎战先进制程光罩设计

Siemens EDA研发副总裁彭丹平（Danping Peng）。Siemens EDA

半导体制程正朝着埃（Angstrom，Å）时代迈进，当芯片关键尺寸持续微缩，微影技术与光罩设计也面临艰钜挑战。为避免电路图案因光学绕射与散射效应产生变形，导致IC功能失效或效能表现下降，光学邻近校正（Optical Proximity Correction，OPC）步骤的重要性日益显着；而已有超过二十年发展历史、有助于进一步提升光罩设计精确度的反向微影（Inverse Lithography Technology，ILT）技术预期将发挥关键作用，进一步提升OPC的精确度。

在SEMICON Taiwan国际半导体展期间的先进制程科技论坛，耕耘ILT技术领域超过20年的Siemens EDA研发副总裁彭丹平（Danping Peng），分享该技术的发展历程，以及运用GPU与机器学习技术加速ILT运作流程的最新进展。

ILT技术源起、原理与挑战

传统OPC是以软件对光罩图形进行模拟与调整，修补图形边缘由光学效应引起的偏差，以确保最终印在晶圆片上的电路图案更接近原始设计意向；ILT则是先设定目标图形，然后以数学方法反向推导最佳光罩设计图形，因此能达到更高的图形精确度，也能实现自由度更高的光罩设计，例如曲线形光罩。

彭丹平在1990年代于美国加州大学洛杉矶分校攻读应用数学博士学位时，师从ILT技术先驱Stanley Osher教授研究水平集方法（level set method）与该演算法在移动边界问题上的应用。他表示，一开始Osher是与美国加州大学柏克莱分校教授Eli Yablonovitch合作，将反向方法应用于光子晶体（photonic crystals）设计，后来两位教授认为能运用同样的概念来提升OPC精确度，于2002年共同创立了一家名为Luminescent Technology的新公司，目标是推动该技术的商业化。

彭丹平在当时也加入了Luminescent成为团队第一位工程师，利用水平集方法成功开发出ILT软件，并与台积电（TSMC）、三星电子（Samsung Electronics）等半导体大厂进行早期合作，将ILT实际应用于光罩步骤。他特别强调了ILT在实现曲线形光罩设计上的重要性，指出在使用相同微影设备的情况下，相较于采用曼哈顿形状─即方形设计─的光罩，曲线形光罩能在更宽广的范围内确保图形的精确度、达到更高良率，这样的优势会在先进制程节点更为显着。

但无论是曲线形光罩或是ILT，初始发展并非一帆风顺，一来因为早期设备绘制曲线图形的能力有限，采用直线、直角构成的曼哈顿形状可大幅降低光罩制作复杂度与相关步骤所需时间，尽管设计曲线形状的光罩好处多多，在实践上却困难重重；再则是对于逻辑电路来说，ILT运算量大、运作时间是传统OPC的20倍，使得光罩设计效率大幅降低、成本也相对较高，让大多数厂商望之却步。

此外，光罩规则检查（MRC）对曲线形光罩的适用性有待商榷，再加上浸润式微影技术问世，解决了高分辨率的需求，使得ILT在部分制程节点上不再是必需品。彭丹平表示，率先采用ILT的是存储器业者，主要原因在于存储器具有高度重复的图形，运算成本因此较低；而仅需在少数重复的图形上进行精细制作，相较于逻辑元件的电路图形复杂多变，ILT在存储器生产的运用上效果更佳、可行性也更高。

GPU与ML带来的转折

2024年2月彭丹平加盟Siemens EDA，致力以Calibre工具平台为基础结合他在ILT技术领域的多年丰富经验，协助半导体业者克服先进制程节点的光罩设计挑战。他表示，初步成果显示GPU运算确实可大幅提升ILT运作速度，甚至可望达到20倍以上的加速；此外，以ML建立光罩写入、微影与蚀刻等制程步骤的模型，也能以前所未有的精确度控制光罩图形位置与尺寸。而他也预期，ILT的加速将让曲线形光罩设计实现大量生产的目标，再加上多波束光罩写入（MBMW）技术的发展，意味着能在稳定时间内完成曲线形光罩写入任务；而这也将有助于包含许多曲线结构的矽光子IC元件开发。

针对复杂曲线形光罩设计衍生的数据档案格式问题，SEMI也主导组成了曲线化任务小组（Curvilinear Task Force），成员包括台积电、Intel、Samsung、IMS、NuFlare、Siemens EDA等业界重量级厂商，并于 2022年3月通过了Semi P49标准，为愈来愈大量的市场应用铺路。

彭丹平总结指出，GPU、ML与曲线形光罩，将会是半导体制程节点持续微缩的趋势下，为IC业者带来成本效益与更高元件良率的关键要素，Siemens EDA的Calibre平台已具备针对光罩设计流程不同步骤提供的一系列解决方案，他将率领团队结合他在ILT领域的专业知识与经验，进一步提升各种软件工具的效率，运用AI协助客户迎接AI时代的尖端半导体元件设计挑战。

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