EUV光刻
關注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2021-11-25
EUV光刻的實例教程
但在“下一代”EUV曝光技術出來之后，則讓2納米，甚至1.4納米成為可能。
ASML預估，在2021年底之前將裝配NAV為0.55的EUV曝光設備的原型系統(tǒng)，大規(guī)模生產系統(tǒng)的出貨計劃于2024年開始。
EUV光刻技術發(fā)展態(tài)勢
光刻（lithography）為集成電路微細化的最關鍵技術。當前在16/14nm節(jié)點乃至10及7nm節(jié)點，芯片制造商普遍還在使用193nm ArF浸潤式光刻機+多重成像技術，但采用多重成像技術后將增加曝光次數，導致成本顯著上升及良率、產出下降等問題。根據相關企業(yè)的規(guī)劃，在7/5nm節(jié)點，芯片生產將導入極紫外（EUV）光刻技術，EUV光刻使用13.5nm波長的極紫外光，能夠形成更為精細的曝光圖像。芯片廠商計劃將EUV光刻應用到最困難的光刻工序，即金屬1層以及過孔生成工序，而其他大部分工序則仍將延用193nm ArF浸潤式光刻機+多重成像來制作。據EUV光刻機生產商阿斯麥（ASML）稱，相比浸潤式光刻+三重成像技術，EUV光刻技術能夠將金屬層的制作成本降低9%，過孔的制作成本降低28%。
EUV光刻的關鍵技術包括EUV光源和高數值孔徑（NA）鏡頭，前者關乎光刻機的吞吐量（Throughput），后者關乎光刻機的分辨率（Resolution）和套刻誤差(Overlay)能力等。
展開 作為全球領先的半導體設備供應商，這家來自荷蘭的企業(yè)提供了全球芯片生產都繞不開的關鍵設備——光刻機。尤其是在EUV光刻機方面，市場的關注度更是空前。這一方面是因為這個設備是芯片制造工藝走向7nm以下的關鍵；另一方面，這個設備的售價高達上億美金，且只有ASML一家能做。因此其吸引了全球那么多的目光也情有可原。
正如很多分析人士所說，EUV光刻機真可以稱得上是芯片制造的“皇冠”。
以EUV光刻機為例，ASML技術開發(fā)副總裁Tony Yen在今年三月接受媒體采訪的時候曾經表示，EUV光刻機由超過10萬個精密零部件組成；相關報道也指出，EUV光刻機重量達180噸，體積十分龐大，需要0.125萬千瓦的電力，來維持250瓦的功率；紐約時報在之前一篇介紹ASML的文章中更是強調，EUV光刻機的運送需要使用40個集裝箱、20輛卡車和三架波音747飛機。
這樣一個龐然大物，不但需要在晶圓上做一些精度極高的工作，而且還需要保持更高的產能，從其部件構成上看，正如其名字“光刻機”所定義的一樣，“光”就成為了EUV光刻機中的重要一環(huán)。要明白這一切，就首先得從光刻機的工作原理談起。
展開 基于上述假設，從2020年-2023年，臺積電一年內（想要）引入的EUV光刻機數量如下圖所示。
▲臺積電所需的EUV數量估算
首先，到2020年，當5nm大規(guī)模生產及3nm試產啟動時，據計算將需要35臺新EUV光刻機，計算結果與圖3中的實際值幾乎相同。
到2021年，5nm生產規(guī)模將擴大，3nm風險生產將啟動，經計算所需的新EUV光刻機數量達54臺；到2022年，當3nm大規(guī)模生產、2nm試產啟動，需要的新EUV光刻機數量被計算為57臺。
此外，到2023年，當3nm生產規(guī)模擴大、2nm開始風險生產時，所需新EUV光刻機數達到58臺。到2024年2nm大規(guī)模生產啟動及2025年生產規(guī)模擴大時，所需新EUV光刻機數被計算為62臺。
三星晶圓廠EUV需求如何？
三星副董事長李在镕于2020年10月13日訪問ASML，并要求ASML在2020年交付9臺EUV光刻機、在2021年后每年交付20臺EUV光刻機。
此外，根據專家提供的信息，三星副董事長李在镕在10月13日訪問ASML期間要求的“2020年9臺EUV光刻機”中，至少有4臺將在2020年抵達三星，其余5臺預計將在2021年初被引入。此外。
展開 隨著三星宣布7nm EUV工藝的量產，2018年EUV光刻工藝終于商業(yè)化了，這是EUV工藝研發(fā)三十年來的一個里程碑。不過EUV工藝要想大規(guī)模量產還有很多技術挑戰(zhàn)，目前的光源功率以及晶圓產能輸出還沒有達到理想狀態(tài)，EUV工藝還有很長的路要走。
在現有的EUV之外，ASML與IMEC比利時微電子中心還達成了新的合作協(xié)議，雙方將共同研發(fā)新一代EUV光刻機，NA數值孔徑從現有的0.33提高到0.5，可以進一步提升光刻工藝的微縮水平，制造出更小的晶體管。
NA數值孔徑對光刻機有什么意義？這個問題我們在之前的超能課堂：單價1.2億美元的光刻機，全球只有一家公司生產一文中做過簡單解釋，決定光刻機分辨率的公式如下：
光刻機分辨率=k1*λ/NA
k1是常數，不同的光刻機k1不同，λ指的是光源波長，NA是物鏡的數值孔徑，所以光刻機的分辨率就取決于光源波長及物鏡的數值孔徑，波長越短越好，NA越大越好，這樣光刻機分辨率就越高，制程工藝越先進。
現在的EUV光刻機使用的是波長13.5nm的極紫外光，而普通的DUV光刻機使用的是193nm的深紫外光，所以升級到EUV光刻機可以大幅提升半導體工藝水平，實現7nm及以下工藝。
但是改變波長之后再進一步提升EUV光刻機的分辨率就要從NA指標上下手了，目前的光刻機使用的還是NA=0.33的物鏡系統(tǒng)，下一代的目標就是NA=0.5及以上的光學系統(tǒng)了。
如今ASML與IMEC合作的就是高NA的EUV工藝了，雙方將成立一個聯合實驗室，在EXE：5000型光刻機上使用NA=0.55的光學系統(tǒng)，更高的NA有助于將EVU光源投射到更廣闊的晶圓上從而提高半導體工藝分辨率，減少晶體管尺寸。
展開 阿斯麥CEO溫彼得
“嚴重依賴美國零部件的荷蘭公司”
據溫彼得透露，阿斯麥過去10年共賣出140臺EUV光刻系統(tǒng)，現在每臺售價高達2億美元，而下一代高數值孔徑（High NA）EUV光刻機的售價將超過3億美元。
市場調研機構Semico Research的制造業(yè)務董事總經理喬安妮?伊托評論稱，阿斯麥的EUV光刻系統(tǒng)過于昂貴，以至于大多數公司都買不起。她認為，這會把很多廠商排除在市場之外，包括芯片制造商格羅方德。由于成本太高，格羅方德于2018年宣布停止7nm及以下先進制程的研發(fā)。
如今，阿斯麥EUV光刻機的客戶只有五家（臺積電、三星、英特爾、SK海力士和美光）。2021年，最大的三個客戶——臺積電、三星和英特爾占阿斯麥業(yè)務量的84%。臺積電表示，該公司在2019年率先采用EUV光刻機大規(guī)模量產芯片，從那之后一直處于領先地位，芯片制程至少領先三星和英特爾一個節(jié)點。
CNBC認為，阿斯麥在光刻機領域的主導地位仍是“一個相對較新的現象”。10年前，該公司開始進軍EUV研發(fā)是由英特爾、三星和臺積電的重大投資決定的。
“我們沒有錢，”1999年加入阿斯麥的溫彼得表示，“所以我們出去尋找合作伙伴，這實際上是我們建立公司的基礎。我們也因此被迫成為一個系統(tǒng)架構師和系統(tǒng)集成商。”
把時間拉回到1984年，阿斯麥剛成立時是荷蘭電子巨頭飛利浦的子公司。在荷蘭艾恩德霍芬飛利浦辦公大樓旁邊一間漏水的小屋子里，阿斯麥推出第一臺用于半導體光刻的設備，這種技術是20世紀50年代在美國軍事實驗室發(fā)明的。
阿斯麥開啟光刻機研發(fā)的地方 圖源：ASML
“第一臺光刻工具看起來就像一個投影儀，”阿斯麥負責EUV業(yè)務的執(zhí)行副總裁克里斯托弗·福凱（Christophe Fouquet）表示，“基本上會有一個標線，用來保存你想要投射的影像。
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? AI賦能先驗建模，通過深度學習挖掘光刻圖形隱性特征，實現先驗分布的自適應生成，提升邊緣概率密度估計的場景適配性；
? 多物理場問題模型升級，融入EUV光刻偏振、熱變形等極端效應，完善BCS模型的物理約束；
跨流程協(xié)同優(yōu)化，聯動OPC、掩模制造工藝構建全鏈路貝葉斯估計框架，解決優(yōu)化結果可制造性瓶頸；
? 極端制程突破，針對1nm及以下節(jié)點研發(fā)量子貝葉斯迭代算法，結合量子稀疏表示優(yōu)化信號估計流程
尤其在復雜圖形優(yōu)化中，其稀疏表示與非線性映射的協(xié)同機制有效解決了傳統(tǒng)技術的過擬合問題，為3nm及以下節(jié)點EUV光刻提供了可靠的優(yōu)化范式。
目標函數通過空間像保真度與工藝窗口的耦合量化，實現了成像質量的精準錨定；
含制造規(guī)則罰函數的總目標函數有效約束了光源復雜度與掩模曼哈頓化偏差，使優(yōu)化結果可制造性提升30%；基于2D-DCT的稀疏表示與參數變換技術將變量維度降低75%，大幅提升求解效率；最終集成的非線性CS-SMO模型通過迭代優(yōu)化，在3nm節(jié)點驗證中實現線寬誤差控制在2nm內，較傳統(tǒng)模型收斂效率提升60%，為EUV光刻優(yōu)化提供了高精度理論支撐
?AI賦能模型構建，通過深度學習挖掘掩模-成像的隱性非線性關聯，實現重構模型的自適應泛化，適配不同光刻圖形與工藝場景；
?多物理場耦合模型升級，融入EUV光刻偏振、熱效應等復雜因素，提升極端制程下的理論適配性；
?迭代求解加速，結合量子計算與梯度預估算法，突破高維非凸優(yōu)化的計算瓶頸；
?跨理論融合，聯動深度學習與貝葉斯推斷優(yōu)化迭代公式的正則化策略，為1nm及以下節(jié)點光刻優(yōu)化提供前瞻性理論支撐
? AI賦能仿真建模，通過深度學習優(yōu)化光源-成像的非線性映射關系，實現仿真參數自適應調優(yōu)，降低極端制程建模誤差；
? 多物理場耦合升級，融入EUV光刻偏振、掩模、三維衍射及熱變形等因素，提升仿真與實際制程的契合度；
? 跨流程協(xié)同仿真，聯動掩模制造、刻蝕工藝構建全鏈路模型，預判光源優(yōu)化對后續(xù)工序的影響；
? 極端場景突破，針對1nm及以下節(jié)點研發(fā)量子化光學仿真模型，突破現有精度瓶頸，為技術迭代提供前瞻性支撐
未來，技術發(fā)展將圍繞迭代效率與場景適配性深化突破：
一是AI與迭代算法深度融合，通過深度學習預判最優(yōu)迭代初始值與步長，實現迭代過程的自適應調控；
二是多物理場迭代模型構建，將EUV光刻的偏振、熱效應等融入迭代流程，優(yōu)化實施中的參數補償機制；
三是跨流程協(xié)同優(yōu)化，聯動掩模優(yōu)化、OPC等環(huán)節(jié)設計統(tǒng)一迭代框架，提升全鏈路光刻性能；
四是極端制程適配，針對1nm及以下節(jié)點研發(fā)量子輔助迭代算法與新型稀疏變換技術
未來，技術將向多維融合演進：AI賦能梯度計算實現策略自適應選擇與參數動態(tài)調優(yōu)；融入EUV光刻多物理場模型，提升復雜效應適配能力；構建跨流程協(xié)同框架，聯動OPC與掩模制造優(yōu)化。針對1nm及以下制程，量子化梯度模型與新型混合策略研發(fā)將成為核心，推動光刻分辨率與良率雙重突破。
未來，算法將向多維度演進：AI與梯度計算結合實現自適應優(yōu)化；融入多物理場梯度模型，適配EUV光刻復雜效應；跨流程協(xié)同優(yōu)化梯度框架，聯動SMO等技術提升全芯片良率。同時，極端制程將驅動量子化梯度模型研發(fā)，支撐1nm及以下技術突破。
先進制程與新光源適配升級
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