《美国造出0.7nm芯片!》

  • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心—领域情报网
  • 编译者: 冯瑞华
  • 发布时间:2022-10-17
  • 美国公司Zyvex使用电子束光刻技术制造了768皮米,也就是0.7nm的芯片。Zyvex推出的光刻系统名为ZyvexLitho1,基于STM扫描隧道显微镜,使用的是EBL电子束光刻方式,制造出了0.7nm线宽的芯片,这个精度是远高于EUV光刻系统的,相当于2个硅原子的宽度,是当前制造精度最高的光刻系统。

      9月21日, Zyvex Labs宣布,推出世界上最高分辨率的光刻系统 — ZyvexLitho1。该工具使用量子物理技术来实现原子精度图案化和亚纳米(768 皮米——Si (100) 2 x 1 二聚体行的宽度)分辨率。这一进步使量子计算机能够为真正安全的通信提供牢不可破的加密。

      ZyvexLitho1 是一款基于扫描隧道显微镜 (STM:Scanning Tunneling Microscopy) 仪器,Zyvex Labs 自 2007 年以来一直在改进该仪器。ZyvexLitho1 包含许多商业扫描隧道显微镜所不具备的自动化特性和功能。ZyvexLitho1不仅是精度最高的电子束光刻机,而且还是可以商用的,Zyvex公司已经可以接受其他人的订单,机器可以在6个月内出货。

      2015年费曼奖得主、硅量子计算公司的首席执行官、新南威尔士大学量子计算和通信技术中心主任Michelle Simmons教授表示,“建立一个可扩展的量子计算机有许多挑战。我们坚信,要实现量子计算的全部潜力,需要高精度的制造。我们对ZyvexLitho1感到兴奋,这是第一个提供原子级精密图案的商业化工具。”

      STM光刻技术的发明者、2014年费曼奖得主、伊利诺伊大学教授Joe Lyding表示:“到目前为止,Zyvex实验室的技术是最先进的,也是这种原子级精确光刻技术的唯一商业化实现。”

      Zyvex是致力于生产原子级精密制造工具的纳米技术公司。这个产品是在DARPA(国防高级研究计划局)、陆军研究办公室、能源部先进制造办公室和德克萨斯大学达拉斯分校的Reza Moheimani教授的支持下完成的,他最近被国际自动控制联合会授予工业成就奖,“以支持单原子规模的量子硅设备制造的控制发展”。

      ZyvexLitho1 中嵌入的是我们的 ZyVector。这种具有低噪声和低延迟的 20 位数字控制系统使我们的用户能够为固态量子器件和其他纳米器件和材料制作原子级精确的图案。完整的 ZyvexLitho1 系统还包括配置用于制造量子器件的 ScientaOmicron 超高真空 STM。

      “我期待继续与 Zyvex 进行富有成效的合作,”ScientaOmicron 产品经理 SPM Andreas Bettac 博士评论道。“在这里,我们将最新的 UHV 系统设计和 ScientaOmicron 久经考验且成熟的 SPM 与 Zyvex 用于基于 STM 的光刻的专用高精度 STM 控制器相结合。”

      氢去钝化光刻(HDL):实现更高的分辨率和精度

      从相关报道指出,达成这个0.7纳米分辨率的光刻系统这是一种称为氢去钝化光刻(Hydrogen Depassivation Lithography )的技术,它是一种电子束光刻技术 (EBL),可实现原子分辨率。氢去钝化光刻(HDL)是电子束光刻(EBL)的一种形式,它通过非常简单的仪器实现原子分辨率,并使用能量非常低的电子。它使用量子物理学有效地聚焦低能电子和振动加热方法,以产生高度非线性(多电子)的曝光机制。HDL使用附着在硅表面的单层H原子作为非常薄的抗蚀剂层,并使用电子刺激解吸在抗蚀剂中创建图案。

    电子束光刻(通常缩写EBL)是扫描聚焦电子束以在覆盖有称为光刻胶(曝光)的电子敏感膜的表面上绘制自定义形状的做法。电子束改变了光刻胶的溶解度,通过将抗蚀剂浸入溶剂中(显影),可以选择性地去除曝光或未曝光区域。与光刻一样,其目的是在抗蚀剂中创建非常小的结构,然后通常通过蚀刻将其转移到基板材料上。

      电子束光刻的主要优点是它可以绘制具有sub-10 nm 分辨率的自定义图案(直接写入) 。这种形式的无掩模光刻具有高分辨率和低产量,限制了其用于光掩模制造、半导体器件的小批量生产以及研发。

      传统EBL使用大型昂贵的电子光学系统和非常高的能量(200Kev)来实现小光斑尺寸;但是高能电子(获得小光斑尺寸所必需的)分散在传统EBL使用的聚合物抗蚀剂中,并分散沉积的能量,从而形成更大的结构。HDL实现了比传统EBL更高的分辨率和精度。

      数据显示,光刻胶中的沉积能量不会下降到光束中心的10%,直到径向距离约为4nm。

      使用HDL,实验团队能够暴露比EBL的10%阈值半径小>10倍的单个原子。这个小得多的曝光区域令人惊讶,因为HDL不使用光学器件,只是将钨金属尖端放置在H钝化硅样品上方约1nm处。人们会期望,如果没有光学器件来聚焦来自尖端的电子,那么曝光区域会更大。

    距H钝化硅表面约1nm的W扫描隧穿显微镜(STM)尖端

      电子似乎不太可能只遵循暴露单个H原子所需的实心箭头路径。为了解决这个谜团,我们必须了解电子实际上不是从尖端发射(在成像和原子精密光刻模式下),而是从样品到尖端(在成像模式下)或从尖端到样品(在光刻模式下)模式。使用具有无限平坦和导电衬底的简单模型、STM尖端顶点处单个W原子的发射以及简化的隧穿电流模型,我们将看到电流随着隧穿距离呈指数下降。

      嵌入ZyvexLitho1的是ZyVector。这个20位数字控制系统具有低噪音、低延迟的特点,使用户能够为固态量子设备和其他纳米设备和材料制作原子级的精确图案。ZyvexLitho1是一个完整的扫描隧穿光刻系统,具有任何其他商业扫描隧穿光刻系统不具备的功能:能够实现无失真成像、自适应电流反馈回路、自动晶格对准、数字矢量光刻、自动化脚本和内置计量。

      不仅如此,完整的ZyvexLitho1系统还包括一个为制造量子器件而配置的ScientaOmicron超高真空STM(扫描隧穿显微镜)。

      Zyvex Labs在官网中也表示,该系统能够使原子精密光刻成为现实,当中用于 STM 光刻的 UHV 系统 、前体气体计量和 Si MBE 、数字矢量光刻和自动化和脚本。他们表示,如果没有亚纳米分辨率和精度,这种 7.7 纳米(10 像素)正方形的曝光是不可能的。

      ScientaOmicron的SPM产品经理Andreas Bettac博士表示:“在这里,我们将最新的超高真空系统设计和ScientaOmicron的成熟的SPM与Zyvex的STM光刻专用的高精度STM控制器相结合。我期待与Zyvex继续进行富有成效的合作。”

    如上所述,虽然EBL电子束光刻机的精度可以轻松超过EUV光刻机,但是,该产品的缺点是吞吐量非常低,换而言之,它可能适合制造小批量的量子处理器芯片,对于大批量消费电子产品来说,这不是一个好的解决方案。

相关报告
  • 《美国IBM公司开发出新型类脑AI芯片》

    • 来源专题:集成电路
    • 编译者:李衍
    • 发布时间:2023-09-22
    • 我们正处于人工智能革命的开端,这场革命将重新定义人类的生活和工作方式。特别是,深度神经网络 (DNN) 彻底改变了人工智能领域,并随着基础模型和生成式人工智能的出现而日益受到重视。但在传统数字计算架构上运行这些模型限制了它们可实现的性能和能源效率。专门用于人工智能推理的硬件开发已经取得了进展,但其中许多架构在物理上分割了内存和处理单元。这意味着人工智能模型通常存储在离散的内存位置,计算任务需要在内存和处理单元之间不断地整理数据。此过程会减慢计算速度并限制可实现的最大能源效率。 IBM 研究中心一直在研究重塑人工智能计算方式的方法。模拟内存计算,或者简称模拟人工智能,是一种很有前途的方法,可以借用神经网络在生物大脑中运行的关键特征来应对这一挑战。在我们的大脑以及许多其他动物的大脑中,突触的强度(或称“权重”)决定了神经元之间的通信。对于模拟人工智能系统,研究人员将这些突触权重本地存储在纳米级电阻存储设备的电导值中,例如相变存储器(PCM) 并通过利用电路定律并减少在内存和处理器之间不断发送数据的需要来执行乘法累加 (MAC) 操作,这是 DNN 中的主要计算操作。对于模拟人工智能处理,IBM表示需要克服两个关键挑战:这些存储器阵列需要以与现有数字系统相当的精度进行计算,并且它们需要能够与数字计算单元以及数字通信结构无缝连接。 据TechXplore网8月22日消息,美国IBM公司又开发出一种新型类脑AI芯片,基于相变存储器的用于深度神经网络推理的 64 位混合信号内存计算芯片。这种新型混合信号芯片的工作方式与大脑中突触相互作用的方式类似,具有64个模拟内存核心,每个核心都托管一组突触细胞单元。同时,该芯片还具有一个转换器,确保模拟和数字信号之间的平滑转换。据IBM公司称,新型芯片在CIFAR-10数据集的测试中实现了92.81%的准确率。该芯片具有较高的能效比,能效可达传统数字计算机芯片的14倍,可大幅降低AI计算的功耗,未来有望满足低能耗、高算力的场景需求。 面对传统通用处理器(包含图形处理器、中央处理器等)效能低下的问题,IBM研究团队提出“模拟内存计算”的方案,通过在自身的存储器上并行执行矩阵-向量乘法,以提供更强的能效。IBM的研究团队基于该方案开发出了一个 14nm 模拟芯片,利用34个大型相变存储器(PCM)阵列,结合了数模转换输入、模拟外围电路、模数转换输出和大规模并行二维网格路由。每个14nm芯片上可编码3500万个PCM,在每权重对应2-PCMs的方案中,可容纳1700万个参数。将这些芯片组合在一起,便能够像数字芯片一样有效地处理真实AI用例的实验。该芯片是在 IBM 的 Albany NanoTech Complex 中制造的,由 64 个模拟内存计算核心(或块)组成,每个核心包含 256×256 的突触单元格交叉阵列。使用该芯片,IBM对模拟内存计算的计算精度进行了最全面的研究,并在CIFAR-10图像数据集上证明了 92.81% 的准确率,是目前报道的使用类似技术的芯片中精度最高的。8位输入输出矩阵向量乘法密度为400Gop/s/mm,峰值达到63Top/s和9.76Top/W,功耗比之前基于电阻式存储器的多核内存计算芯片高出 15 倍以上,同时实现了可比的能源效率。 相关成果以题名“A 64-core mixed-signal in-memory compute chip based on phase-change memory for deep neural network inference”于8月10日在线发表于《自然-电子》(Nature Electronics)期刊。 参考链接:https://www.163.com/dy/article/IDDS0R940511838M.html https://caifuhao.eastmoney.com/news/20230812113147087316760 https://xueqiu.com/9919963656/149699780 论文链接:https://www.nature.com/articles/s41928-023-01010-1
  • 《美国芯片法案 VS 欧洲芯片法案》

    • 来源专题:智能制造
    • 编译者:icad
    • 发布时间:2023-05-12
    •     过去几年,半导体行业以一种非常艰难的方式向世界展示了其重要性。之前,美国和欧盟各自都没有足够的产能,这让他们的半导体行业极具脆弱性和依赖性。     鉴于疫情期间涌现的对半导体的大量需求,美国推出了《芯片和科学法案》。该法案的初衷是旨在刺激对其国内半导体制造能力的投资,加强供应链和国家安全。     2022年8月初,美国总统拜登签署生效了该法案,提供527亿美元用于刺激美国半导体研发、制造和人力发展。该法案的目标是提高美国国内半导体制造水平,并最终减少对亚洲生产的依赖。目前,该法案已经产生了实质的影响。     SIA在一份报告中指出,自2020年5月以来,美国各地已宣布了40多个新的半导体生态系统项目,包括新的晶圆厂、现有工厂的扩建,以及为半导体行业供应和生产材料和设备的设施建设项目。     这些项目分布在美国的16个州,私有投资价值总共近2000亿美元,同时也将创造约40000个新的高质量工作岗位。 此外,材料、化学品和设备的供应商也在对晶圆厂建设的增加进行应对。提供晶圆、高纯度化学品、半导体制造设备和特种气体的企业也宣布了一些投资设施的计划,如ASML、Hemlock Semiconductor、SK Siltron CSS、EMD         Electronics、Edwards Vacuum和Globalwafer等公司,以支持不断增长的美国国内制造能力。总的来说,这些官宣了的项目在未来10年的价值达90亿美元,将带来4971个新的工作岗位。     欧盟的对等法案也于2022年初推出,但直到现在,它才获得欧盟各机构的批准。2023年4月, 欧洲 理事会和欧洲议会就加强欧洲半导体生态系统达成了一项临时政治协议,即众所周知的《欧盟 芯片法案 》。     《欧盟芯片法案》预计将为发展欧洲工业基地创造条件,到2030年,该基地可以使欧盟在半导体领域的全球市场份额翻番,从10%达到至少20%。然而,这个数字一直存在争议。     表面来看,这两个法案似乎大同小异。他们都有类似的目标,旨在为各自的地区创造更好的基础,并将提供差不多的资助资金。在某种程度上,它们的主要区别似乎只是语义和措辞。但如果往深了看则不然。     针锋相对,目标相似,预算不同     提高供应链弹性,以及从国家安全角度防范中国的发展,是美国芯片法案的两个主要目标。而《欧盟芯片法案》在寻求加强其供应链弹性的同时,还要维护欧洲主权和战略的独立性。不久前,德国工业联合会(BDI)发布了一份报告,直接比较了欧盟和美国芯片法案的不同关键要素,那这两项法案是如何一争高低的呢?     先从资金方面来看,这两项法案似乎确实具有可比性。美国《芯片和科学法案》为半导体行业提供了527亿美元资金,而欧盟将调动430亿欧元资金。“调动”是一个关键词。欧盟没有通过《芯片法案》来提供额外的“新资金”,因为这笔资金将部分来自现有的欧盟资助计划。     还值得一提的是,美国芯片法案中的527亿美元将严格用于半导体制造、研发和人力发展。另据麦肯锡公司指出,另外还有240亿美元的税收抵免可用于芯片生产。     美国和欧盟想要通过芯片方案实现的目标都类似——在产能方面,实现市场份额基本上翻一番。然而,他们在为实现这一目标提供的资金方面却存在巨大差异。     此外,与欧盟芯片法案不同的是,美国芯片法案提供税收优惠,以鼓励投资和制造业。在美国,对半导体生产设备和设施的投资将有可能获得25%的税收抵免。     更广泛的资金来源     与主要为“一流设施”项目提供资金的《欧盟芯片法案》不同,《美国芯片法案》没有这样的限制。《美国芯片法案》通常更多的是补贴晶圆厂的建设、现代化和扩张。正如BDI所指出的,欧洲将对第二、第三和第四类设施提供财政支持,而其它领域的投资将只能来自公司,这将降低欧洲的吸引力和竞争力。     除此之外,美国《芯片和科学法案》为“成熟半导体”特别提供了20亿美元的预算,而欧洲则没有为成熟半导体提供特别的财政支持。事实上,这正是欧洲所缺乏的。     BIS在其研究报告中指出:“目前,67%的欧洲半导体行业需要大于90nm的半导体,对22nm至65nm尺寸的半导体需求为21%,22nm至7nm尺寸的需求为7%,对小于7nm的半导体的需求仅为5%。”     人才     《美国芯片法案》也向“美国芯片人力和教育基金”拨款了2亿美元。这笔钱是为了解决半导体行业持续缺乏熟练工人的问题。     而《欧盟芯片法案》指出,它将解决熟练人才短缺的问题,还要吸引新人才,并支持熟练人才的培养,但没有明确的资金支持框架。     具有附加条件的补贴     美国芯片法案非常明确,任何依据该法案获得资金或使用税收抵免的公司都必须同意在10年内不扩大在中国大陆或任何其他“受关注国家”的半导体制造。如果出现违规行为,公司有义务偿还已经获得的补贴。相比之下,欧盟芯片法案并不要求寻求资金补贴的公司做出此类承诺。然而,在发生经济危机时,可能还是需要出口许可证。     总之,直接比较这两个法案不太容易,即使它们的目标相似,但它们的资金水平和涉及的范围都大为不同。每一个法案的成功都将取决于其吸引投资、促进创新和创建能够满足未来需求的可持续半导体产业的能力。     然而,可以肯定的是,《欧盟芯片法案》和《美国芯片法案》之间最关键的区别在于资金。如前所述,这两个法案具有相似的目标,美国的目标是取得全球芯片产能的30%份额,欧盟设定的目标则是20%,使两个地区目前产能的市场份额翻番。然而,美国是通过提供新的资金来实现其目标,而《欧盟芯片法案》中的资金主要来自现有的欧盟资助计划(如IPCEI II)、成员国的资金和企业的可能投资。在欧盟计划调动的430亿欧元中,只有33亿欧元来自欧盟预算。