結合半導體和元宇宙,徹底改變半導體研發 - 工程師
By Kama
at 2022-06-09T10:15
at 2022-06-09T10:15
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結合半導體和元宇宙,徹底改變半導體研發創新能力
https://bit.ly/3H7FEPJ
現代半導體晶片中可以涵蓋數十億顆電晶體。製造這些晶片需要在許多工具之間進行複雜流程,包含:長晶、切片、研磨、拋光等成為晶圓後,再進行多次光罩,製成具有多層線路與元件的IC晶圓,再交由後段的測試、切割、封裝,以讓晶片應用於汽車、電話和數據中心等。
其中,許多工具是由不同的供應商所製造,廠商為了提升技術還會同時改善工具。因此,改善工具的前提是需要確保與其他供應商合作才能達成一致的步伐。
在2022年5月中旬的Imec未來峰會會議上,Lam Research的執行長Tim Archer 提出了一個新半導體元宇宙工作概念—Semiverse。
所謂的Semiverse,是設想為一個混合實體、虛擬環境,透過人類和機器做他們分別最擅長的事情,進行人機聯合的開發和測試工作。
自1980年代首次推出等電漿表面蝕刻機以來,Lam Research 一直是半導體蝕刻設備的領導者。2017年,Lam Research收購了晶片製程自動化和設計自動化解決方案公司Coventor。該公司的願景是將這些能力擴展到整個製造供應鏈,以提高績效和可持續性。
Semiverse的構思,透過將整個晶片製造過程的完整數位化,以提高可重複性並優化產量,這也表示晶片製造商能夠查看整個晶圓廠中各個製程之間的相互作用。Semiverse還將促進更大的協同合作,以幫助產業更快、更頻繁地研發出顛覆性科技,大大縮短從技術構思到商業化的時間。
為了走向虛擬,Lam、ASML和Imec已經在合作開發技術,以在現實世界的實體實驗室中,將電晶體特徵縮小到2奈米以下。Semiverse有助於將這種合作擴展到虛擬實驗室。
此外,Semiverse還將允許建構晶片的企業、研究實驗室和晶片設備製造商在共享的虛擬空間中連接晶片、設備、流程和實驗室的數位雙胞胎(digital twins)。它允許研究人員在虛擬實驗室中,花費幾美元的運算時間來測試新想法,因為在實體實驗室中其可能必須花費數百萬美元才能達成這一目標。因此,新創公司和研究人員可以為生態系統貢獻更多顛覆性的想法。
Lam Research承認,半導體產業距離完全實現Semiverse夢想,仍有很長的路要走。但相信CPU性能的改進、新的AI技術和改進的數據科學工作流程,透過Semiverse將可加速晶片製造過程的許多步驟,並建構更複雜的預測模型。如果真的能夠實踐,這將是一個遊戲規則的改變者。
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https://bit.ly/3H7FEPJ
現代半導體晶片中可以涵蓋數十億顆電晶體。製造這些晶片需要在許多工具之間進行複雜流程,包含:長晶、切片、研磨、拋光等成為晶圓後,再進行多次光罩,製成具有多層線路與元件的IC晶圓,再交由後段的測試、切割、封裝,以讓晶片應用於汽車、電話和數據中心等。
其中,許多工具是由不同的供應商所製造,廠商為了提升技術還會同時改善工具。因此,改善工具的前提是需要確保與其他供應商合作才能達成一致的步伐。
在2022年5月中旬的Imec未來峰會會議上,Lam Research的執行長Tim Archer 提出了一個新半導體元宇宙工作概念—Semiverse。
所謂的Semiverse,是設想為一個混合實體、虛擬環境,透過人類和機器做他們分別最擅長的事情,進行人機聯合的開發和測試工作。
自1980年代首次推出等電漿表面蝕刻機以來,Lam Research 一直是半導體蝕刻設備的領導者。2017年,Lam Research收購了晶片製程自動化和設計自動化解決方案公司Coventor。該公司的願景是將這些能力擴展到整個製造供應鏈,以提高績效和可持續性。
Semiverse的構思,透過將整個晶片製造過程的完整數位化,以提高可重複性並優化產量,這也表示晶片製造商能夠查看整個晶圓廠中各個製程之間的相互作用。Semiverse還將促進更大的協同合作,以幫助產業更快、更頻繁地研發出顛覆性科技,大大縮短從技術構思到商業化的時間。
為了走向虛擬,Lam、ASML和Imec已經在合作開發技術,以在現實世界的實體實驗室中,將電晶體特徵縮小到2奈米以下。Semiverse有助於將這種合作擴展到虛擬實驗室。
此外,Semiverse還將允許建構晶片的企業、研究實驗室和晶片設備製造商在共享的虛擬空間中連接晶片、設備、流程和實驗室的數位雙胞胎(digital twins)。它允許研究人員在虛擬實驗室中,花費幾美元的運算時間來測試新想法,因為在實體實驗室中其可能必須花費數百萬美元才能達成這一目標。因此,新創公司和研究人員可以為生態系統貢獻更多顛覆性的想法。
Lam Research承認,半導體產業距離完全實現Semiverse夢想,仍有很長的路要走。但相信CPU性能的改進、新的AI技術和改進的數據科學工作流程,透過Semiverse將可加速晶片製造過程的許多步驟,並建構更複雜的預測模型。如果真的能夠實踐,這將是一個遊戲規則的改變者。
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