早在2022年,，OpenAI發(fā)布基于大語言模型的ChatGPT，就轟動全球,，自此之后,，各類AI大模型如同雨后春筍般涌現(xiàn)。訓練這些大模型需要阿伏伽德羅常數(shù)級的算力,，以訓練GPT-4為例,，需要215億petaFLOP，1 peta是10的15次方,，即2.15 x 1025次浮點運算,。阿伏伽德羅常數(shù)只有6.02x1023。
為了滿足對芯片算力的需求,，邏輯芯片的線寬不斷縮小,，器件結(jié)構(gòu)更加復雜。從平面柵到鰭柵（FinFET）,，再到全環(huán)繞柵（GAA）,。NVIDIA H100芯片就是廣泛應用的AI訓練芯片的產(chǎn)品，其先進邏輯芯片,，采用的就是先進的GAA的晶體管結(jié)構(gòu),。
H100為何價格居高不下，并且一片難求,，其原因就在于,，當先進邏輯芯片的工藝節(jié)點不斷發(fā)展演進，芯片的良率越來越成為制約產(chǎn)能和成本的因素,。今年上半年,，某晶圓大廠就曾爆出其GAA產(chǎn)品良率不到20%，遠遠低于保持其產(chǎn)品的競爭力的70%良率臨界值,。
為了改進半導體生產(chǎn)工藝和產(chǎn)品良率,，就需要獲取生產(chǎn)工藝中的量測和缺陷分析數(shù)據(jù)。而晶圓廠現(xiàn)有的量測和檢測方案,，無法應對GAA晶體管復雜的3D結(jié)構(gòu)帶來的挑戰(zhàn),。同時,，時不我待的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，也讓數(shù)據(jù)獲取更加爭分奪秒,?；谫惸wHelios 5 EXL晶圓級FIB產(chǎn)品的近產(chǎn)線TEM工作流程，可以彌補現(xiàn)有量測和缺陷分析的方案,，助力并加速生產(chǎn)工藝改進和良率提升,，實現(xiàn)產(chǎn)品更快的上市時間。
在GAA工藝過程中,，有眾多的潛在缺陷,，如：
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超晶格外延段的結(jié)晶缺陷和擴散
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鰭片形成階段的STI氧化物殘留
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埋入式電源導軌的缺陷
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鍺硅凹槽的鍺硅/內(nèi)隔板蝕刻，外延層生長
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High-k和Metal gate晶體缺陷
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接觸質(zhì)量和對準偏差
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供電網(wǎng)絡的μTSV缺陷
針對不同工段的缺陷和不同的缺陷類型,，基于賽默飛Helios 5 EXL晶圓級FIB的近線TEM工作流程,，可以大大減少獲取缺陷信息的時間，并且從極小的樣品體積中獲取元素信息等關鍵數(shù)據(jù),。
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缺陷分析僅僅是Helios 5 EXL可以諸多功能和應用的牛刀小試,，除此之外，Helios 5 EXL還可以實現(xiàn)：
近產(chǎn)線 TEM 量測工作流程
近產(chǎn)線失效分析工作流程
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