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测试更多以提高利润

随着性能搭档,芯片制造商从考试中获利更多。

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并不是所有的芯片都符合规格,但随着越来越多的数据可用和这些设备的成本持续上升,有越来越多的动力来回收和重新利用芯片用于其他应用和市场。

基于性能的Binning与彩色带电电阻一样旧,但实践正在传播 - 即使是最先进的节点和包装。在过去的三十年中,工程师已经应用了基于性能的分离产品的测试过程,并且在添加新功能时,努力才变得更加粒度。

数据和成本推动了改进性能装箱流程的需求。首先,有了更高的数据粒度,芯片制造商可以重视更高的性能、更低的功耗和更高的精度。其次,一些设备的设计和生产成本变得如此之高,这也增加了不那么完美的设备的价值。此外,性能废弃在很大程度上只适用于idm或大型无晶圆厂公司,因为他们能够负担得起工程师和工程工作所需的到位。随着端到端分析的承诺,该行业朝着实现跨无晶圆厂/代工供应链共享数据的方向发展。这种实现和自动化能力的提高意味着较小的半导体供应商可以考虑采用这种方法,从而增加他们的利润。

自适应测试流有助于最大化高性能部件的产量需求,同时平衡识别它们的相关测试成本。使用分析、测试数据和工厂自动化公司确定性能库。

可以在晶圆验收测试(WAT)、晶圆测试、最终测试,甚至在具有离线配置的仓库中做出决策。根据制造执行系统(MES)的范围,这些决策可以是实时的,也可以是事后的——有时称为虚拟测试。一个产品可能有一个、两个甚至更多的参数,可以根据这些参数进行仓库选择。

对于微处理器,性能箱开始使用最大时钟频率或Fmax。随着移动计算的出现,产品工程师也开始基于功耗。对于在音频应用中使用的混合信号设备,模数转换器(ADC)和数模转换器(DACS)的质量发挥作用。在RF中,基站需要在增益和相移相匹配的对 - 另一个双参数箱。

只要有人愿意为某个数值支付更高的价格,工程师们就会找出如何以尽可能划算的方式来实现它。当产品箱的数量超过3个时,工程师通常使用自适应的测试流程来指导模具到适当的最终测试程序。在IC测试中实现基于性能的分箱的关键因素包括:

•拥有合适的数据来基本决定;
•根据当前市场需求做出最佳决策;
•将该数据或决定移动到下一个逻辑测试步骤,以及
•从工程团队中取出最小的手动输入。

这些性能测试过程代表了前馈决策,工业4.0认为前馈决策对利润最大化至关重要,并且以敏捷的方式响应制造数据。它并不总是如此自动化,而且存在改进的空间。

由利润驱动的测试
在集成电路之前存在性能搭档。动机纯粹是经济的。组件具有一系列性能。某些客户需要特定的性能范围,并愿意支付更多以获得它。剩下的良好组件可以销售给其他客户。

考虑一下不起眼的电阻。对于四色带电阻器,最后的色带表示电阻值的公差,而前三个乐队表示电阻值在欧姆中。典型的耐受条带为5%,10%和1%。电阻器制造商没有特定于电阻器公差的Fab工艺。相反,测试选择进入三个不同公差箱的部件。


图1:电阻分箱成坏,10%、5%、1%、>10%均匀分布。来源:Pixabay/ Anne Meixner德赢娱乐网站【官方平台】 /半导体工程

观察性能良好的电阻分布可以得到一个有趣的观察结果(见图1)。一组具有5%公差的千欧姆电阻永远不会落在990到1010的范围内,因为它们属于1%公差仓。10%的容差电阻的值为900到950和1051到1100。

性能分箱可以在任何可测量的参数上进行。数字信号处理依赖于数据转换器,其中包含长的列表规格。根据应用,一个规范可能需要符号箱。这种性能箱的区别基于晶圆测试结果,但是可以有额外的计算(虚拟测试)和数据添加到晶片级测试。为了可追溯性和数据完整性目的,工程师保留原始晶片图及其相关数据。

“我们总是存储原始的晶圆图,”Andre van de Geijn解释,业务发展经理产量表。“然后,您对晶片测试数据进行分析。然后我们复制晶圆映射,然后用新数据更改副本。“这个新的晶片映射可以直接移动到组装,或者可以在将其移动到装配房屋之前与其他过程步骤的数据合并。

对于简单的装箱,测试成本是不存在的。只有当工程师需要比他们的测试单元所能支持的更多的箱子时,成本才会增加。此外,经济影响是不同的,当选择最终测试或封装的基础上,每个模具的基础上,而不是晶圆的基础上。这种更复杂的测试和组装流程的演变,促使产品和测试工程师与工厂自动化工程师更密切地合作。数据分析和自动化解决方案支持从晶圆测试到组装和最终测试的数据前馈。

看着微处理器的性能的搭档显示了对自动化前锋决策的技术改进的演变。

在早期的啤酒
几十年来,像英特尔和AMD这样的微处理器公司一直在放弃最高频率。产品工程师称这种选择过程为快速装箱。

处理程序和测试程序时间限制驱动速度融合实现。测试单元的处理器通常具有四到五个输出托盘。一个是不适用于不良部件的,其余的可用于良好的部件。但可用的好箱有限制。为了保证特定频率的性能,测试程序在该频率下运行所有​​功能测试。如果您有10个可能的性能箱,则处理程序中的箱子也没有测试时间预算,可用于在1个插入中运行所有10个好箱。

这些限制在20世纪90年代初观察。产品工程师从过程监视器和晶片测试开始使用数据来预测最终测试时的速度箱。要将其拉下,他们必须从头开始构建IT基础架构。

“在太阳仪器公司SPARC.微处理器,我们必须管理早期速度箱分布,“John Carulli,DMTS导演Fab 8-Testglobalfoundries。“没有任何系统来做。我们做了很多手动网络和数据文件编码。我们跨越主机系统,可以访问处理数据,刀具类型和计量信息。那时,UNIX系统处理了测试楼层的测试集成方面。一旦我们定制数据库并将所有的东西粘在一起,我们通过了cr可以一直运行的工作。我们评估了硅片在不同速度箱内的可能性,然后在最终测试时将其导向适当的测试程序。到那时,他们将进一步分化。”


图2:TI的SPARC微处理器测试流程晶片到最终测试。资料来源:安妮梅西克纳/半导体工程德赢娱乐网站【官方平台】

移动计算到2000年代的到来促使产品工程师在电源,频率和有时兼而有之。使用多个产品箱来支持,白板上的测试流动似乎直截了当。实施它们仍然是复杂的事件,需要审核,以保证每个产品系列的测试结果。二维堤坝自然地创建了一些复杂的流量,这创造了与数据完整性相关的不同挑战。

LeddarTech最近的ASIC测试架构师Preeti Prasher指出,在过去,移动应用的性能分解过程往往受到速度和电压的限制。“测试程序中的测试时间并不是一个大问题。最大的挑战是需要在最终测试后审核测试结果,”她说。“当根据速度和功率进行装箱时,设备可以经历不同的测试流程。每个箱子都需要不同的测试。你可以审查所有不同的路径,其中一部分最终被认为是好的。你经常给这些测试不同的测试号,以使审计更容易。”

促进饲料前进以达到模级预测
大多数性能搭档始于晶圆试验,虽然工程师也使用晶圆验收测试或性能芯片监控。这使得工程师能够选择特定的最终测试程序,以及在装配过程之前分离晶片或模具。对于微处理器,更快的晶片/模具可以针对工作站和数据中心的封装,并且可以为桌面和笔记本电脑指定较慢的速度零件。用频率增加功耗,包选择的多样性增加。

为了在更细的粒度上分离,晶圆级产品工程师开始在晶圆测试中使用功能测试。在晶圆测试中,即使使用低针数测试仪,工程师也可以通过Intel所谓的基于结构的功能测试(SBFT)来执行微处理器功能测试。英特尔在2002年国际测试会议(ITC)上简要描述了它。。Sun的工程师在2006年的ITC中描述了类似的方法。从晶片测试结果的单元测试时预测频率性能的其他方法包括电源泄漏和片上环振荡器测量。

要始终如一地利用晶圆测试结果,您需要自动化数据决策。然而,实施挑战意味着这并不像在白板上写的流量那么简单。

“一个挑战是数据延迟 - 在德克萨斯乐器测试系统架构师的Ken Butler表示,在下游点处提供上游数据。“在分类的测试流程中可以特别困难,其中上游和下游测试插入处于单独的设施和/或公司。”

数据完整性在这里也起着作用。“由于数据完整性的制造挑战,很难进行适应性测试,”德克萨斯仪器公司技术人员高级成员、RITdb工作组联合主席Stacy Ajouri说。“你必须确保将正确的数据发送到测试单元。我们正试图通过在RITdb标准中拥有良好的数据来源来解决这个问题。我如何通过我投入测试的内容的性质来增加数据的完整性和可靠性?”

英特尔的工程师专门描述了如何在分享其实施时评估数据完整性前馈的微处理器在2006年国际测试会议上。要求数据完整性至少为99.995%,它们定义了数据完整性作为数据可用性和数据准确性的函数。“实质上,数据完整性是数据可用性和准确性的乘积,可以在单位或批处理级别跟踪。数据精度通常是源数据(测试仪输出文件)准确性和自动化基础架构正确加载或检索数据的能力的量度,数据可用性是一个单位存在数据的简单衡量标准。“

通过具有这种数据完整性的级别,英特尔工程师可以支持在下游进程步骤中的单位决策 - 晶圆排序在装配,刻录,延迟产品配置。随着测试程序,前馈自动化或基础设施升级的任何变化,它们都可以验证变化不会对数据完整性产生不利影响。当然,该实现需要每个芯片/单位的唯一标识符。

正确地实现一个自适应的测试流需要大量的工程工作。这解释了为什么只有idm或大型无晶圆厂报告这样做。要把这种流动带到其他无晶圆厂的公司,需要克服一些障碍。

首先,产品工程师需要连接来自不同制造源的数据。然后,工程师需要争夺测试设备的所有权和信息流。多家公司提供的数据分析解决方案,促进了晶圆生产、晶圆测试、组装和最终测试之间的数据共享。

它们还可以提供实时操纵测试仪程序的代理。

然而,如果数据在这些制造步骤之间未对齐,则无法进行它。并非所有测试地板都具有相同的严谨性,即英特尔等IDM具有数据治理,数据移动和数据分析,以便于实现性能箱测试过程的自动化。



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