随着20/22nm FinFET技术的引入，半导体制造工艺变得日益复杂。在此之后，实现“每两年将晶体管数量翻一番，性能也提升一倍”的目标变得越来越困难。摩尔定律的发展遭遇瓶颈，先进制程的步伐逐渐放缓。

尽管如此，由于当前先进的电子设备仍需要先进工艺的支持，一些晶圆厂仍在努力推动先进制程的发展。晶圆厂与EDA（电子设计自动化）企业的紧密合作，推动了先进制程的进步。特别是当制程进入14nm/7nm阶段后，EDA工具的引入显著缩短了研发周期，尤其是在后端设计制造工具的优化方面，EDA发挥了至关重要的作用。

EDA工具如何解决先进制程的问题？

对于半导体晶圆代工厂来说，制造的成功与否取决于其控制设计制造工艺窗口的能力。这意味着他们不仅要尽可能扩大工艺窗口，还要在最短时间内预防、发现、评估和修复热点问题。EDA工具的出现，有效解决了这些制造过程中遇到的难题。

7nm以下技术对半导体制造的挑战

在众多EDA工具中，Mentor推出的Calibre平台凭借其出色的性能、高精度和可靠性，成为IC物理验证和制造领域的领导者，并被全球主流晶圆厂广泛采用。

机器学习功能对EDA的影响

随着制程进入10nm阶段，确保产品良率和性能的同时快速推出新产品成为竞争的关键。在这个过程中，EDA工具也成为了推动产品快速上市的重要因素。

然而，随着晶体管密度的增加，与之相关的计算量也成倍增长。因此，设计人员和晶圆厂需要在IC设计制造软件的准确性和速度方面进行大幅改进。机器学习的出现为这一难题提供了解决方案。机器学习可以减轻设计制造过程中耗时的工作，缩短产品生产周期，提高设计质量。因此，将机器学习功能应用于EDA工具被视为未来发展的方向之一。

Mentor的Calibre平台与机器学习

Mentor针对市场需求，推出了带有机器学习功能的Calibre IC制造工具。目前，用于IC制造的Calibre工具和应用程序已经具备完整的机器学习基础平台。典型的Calibre机器学习系统包括一个训练模型，目的是通过创建一个准确的模型来解决IC制造过程中出现的问题。完成训练后，需要对模型进行评估并用于推理。所有这些都与Calibre的核心架构集成在一起，实现无缝协作。

Calibre平台加速先进节点的面市

通过具有机器学习功能的Calibre平台，可以改进IC制造的各个方面，包括工艺建模、光学邻近效应修正（OPC）和光刻友好设计（LFD）。

具体来说，在工艺建模领域，Calibre通过机器学习提高了准确性。对于5nm及更大的节点，建模的准确性要求更高，将机器学习功能应用于EDA工具可以在准确度和速度方面提供保障。Calibre的机器学习建模架构旨在保留直接捕获物理现象的信息通道，同时在复杂性、运行时间和准确性之间取得平衡。与基准结果相比，Calibre的机器学习模型在不对数据进行任何修改的情况下，可以将模型的准确性提高高达40%。

OPC工具的改进

OPC有助于克服光刻的局限性，以确保原始设计在经过光刻后，其在硅晶圆上的蚀刻图像的完整性。作为OPC工具市场的领导者，Calibre也在不断赋予这些工具更多功能，以支持更先进的工艺技术路线图（最新进展已达3纳米节点）。新功能之一就是机器学习，该功能特别有助于缩短周转时间（即交付所需制造掩膜所需的周期时间）。据Mentor官方介绍，采用机器学习的Calibre OPC将运行时间延长了三倍。此外，机器学习OPC还具有额外的优势，即可以通过称为“边缘放置误差（EPE）”的准确性指标提高OPC的准确性。

蚀刻工艺的改进

在10nm及以上的节点上，蚀刻工艺对精确控制关键尺寸（CD）的影响变得尤为重要。蚀刻工艺非常复杂，因此OPC使用了更接近经验蚀刻模型的方法。Calibre开发了一种新的蚀刻建模方法，该方法利用机器学习，已被证明在准确性和可预测性方面提高了2至4倍。

光刻热点检测的改进

在10nm以下，光刻热点检测的运行时间也在不断增加。设计人员必须采用新的可制造性设计（DFM）技术来加速高级验证过程。缩短运行时间的一种方法是减少用于仿真的数据量。为了满足这一需求，Calibre开发了一种利用机器学习的快速、准确的光刻热点检测方法。这种方法被称为机器学习LFD流程，也是一种“快速LFD”流程，其中仿真区域的选择基于经过训练的机器学习模型预测的位置。通过此流程，Calibre用户可以体验到10倍的计算速度提升。

总结

以上结果表明，将机器学习功能应用于EDA工具可以提高半导体制造的智能化水平和速度。根据美国国防部高级研究计划局（DARPA）的电子资产智能设计（IDEA）项目，EDA工具的发展将是重点，而机器学习功能将在其中发挥重要作用。因此，具有机器学习功能的EDA将成为未来半导体制造的重要组成部分。Mentor提供的新工具可能帮助我们洞察未来半导体制造需要怎样的EDA工具。

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