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长江存储CTO Semicon China演讲全文纪要

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发表于 2019-3-25 15:55 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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***以下的内容以后向政府申请项目时可用得着. a% j# o8 l3 [+ V4 {1 |
长江存储CTO Semicon China演讲全文纪要/ d& H& d8 d. o  [6 H. i

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( I& A- G  O5 t7 E) [' B2 h& d时代背景:每个人生活在一个数据爆炸的时代,在未来人工智能技术的家庭应用、自动驾驶、智能交通以及智能工厂和智慧城市,社会的一步步前进离不开数据的深度的应用。从数据应用来说,全球数据量每隔5年便增加5倍。公司已经开始进行Memory部分研究,并非常重视技术创新,在研发和生产将当中加深大数据的运用,这是公司所做的一些规划。% G$ P% s7 ^$ r  J5 u* X7 B0 n
本次演讲具体将从以下方面展开:(一)公司在3D NAND技术中所做出的创新;(二)智能制造技术的未来及突破。( S4 O; Z0 |: n2 z, y0 D  C& E

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8 d1 O/ d$ H' q6 {" u+ K. n一、公司在3D NAND技术中所做出的创新
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公司在3D NAND技术中做出了一些创新,公司目前所做的X-tacking在技术与价格方面都与现有技术相比存在不同。2 t) v. R$ P6 s6 o) w! J: }
首先存储器的研究存在三大难点。对于存储器,通俗来说我们可以说它分成两部分,一部分是高楼——存储单元,另一部分是平房——依靠逻辑电流去驱动的逻辑电频。这两块部分在加工工艺当中,会相互影响,就造成了存储器有些地方不能做的很小,速度不能做得很快。这会将会成为一个瓶颈。同时随着存储单元层数越来越多,将为很多供应商带来更大挑战。因为后续的工艺当中必须要进行化学机械抛光(CMP)进行磨平,抛光难度非常大,而且同时还要考虑存储器叠高以后的应力问题。第三个挑战就是在研发当中存储器的速度问题。目前业界已经开始有些好的尝试,比如说PuC:将逻辑电路放在存储单元的下面,先做逻辑部分然后再在上面做存储单元。
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公司所开发的方法就是:把存储单元和逻辑部分先分别在两个硅片上去做,最后是将二者键合。这样的好处是:两片是分开做的,不会相互影响。逻辑的部分线宽比较小速度比较快。因为现在速度上的瓶颈主要是在NAND,1 NAND速度比较快。在应用了这项技术以后,将能实现更小线宽和更快速度(进一步减少与1NAND速度的差距)。
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如上图所示:3D NAND技术将会使得单位面积的硅片上的芯片利用率大大提高并且使die size降低20%—30%,进而有利于进一步控制成本。& Q$ ^1 c: c- d- Y

+ ^! |6 }3 j! n6 {& @* [尤其是,当叠的层数越来越高(从64到128),这个优势将会更加凸显。上图是公司的64L,它与92L非常接近,这就是公司全新设计架构所带来的好处。。
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公司全新设计可以缩短研发周期和制造周期。从研发来说,把CMOS和Array分开加工,不仅不会相互影响还可以分开调试工艺,从而大大缩短研发周期。从生产方面,不需要从头开始,只是需要在前面CMOS部分做备料,生产周期也可以大大缩短。2 z" Y" t4 H5 q+ K4 J& q
二、智能制造! B# t% V: w0 r! A* z" p7 x
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在传统生产制造中可能会遇到很多问题,例如效率的丢失、不可预测性、材料等的浪费、学习速率低、反应时间慢以及存在误判。大家都希望通过新技术的应用能够解决这些问题。0 F4 o  f& Q; e0 G0 u, d

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目前公司建立了一个大数据的平台,这个平台有三个主要部分,包括MES Cloud、Engineering Analysis Cloud和ERP cloud。 在这种情况下,将数据做一些机器深度学习,使其人工智能化。其好处(对应下文的衡量标准)就包括:(1)生产质量大大提高;(2)数据分析更加智能化;(3)提升产量降低成本(4)产品质量实现控制。# a8 {" I# [) A4 D5 e

; d" u# B% w$ g5 ?3 {8 C& Q所以YMTC的架构包含三部分,从数据化进入系统化自动化再走向智能化。这些公司都在实践当中,从前文中所提到的四个衡量标准来看,(1)制造角度方面应该尽量减少人为的因素,因为人的不确定性较强(甚至牺牲生产效率),另一方面也可以降低人力成本;(2)智能分析方面,如何通过智能数据分析,缩短R&D学习周期缩短,加快产能增长率。(3)生产效率提升方面,公司希望通过数据的应用和挖掘能够让资本利用率提升,成本降低。(4)质量提升方面,公司希望大数据应用,加强产品质量控制减少差距和错误。
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8 j* _" _" }! z7 H上图左边就像科幻片里面的一些场景,但是我们今天通过人工智能技术将越来有可能实现。。在公司规划中,未来能够提升60%的效率速度,人员投入占据70%。" i5 O3 f: B. ]; N; i
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制造业中一直有一个学习曲线。从半自动开始,人到了现场才能知道具体机器的情况,单通过数据化人工智能,就能在预先设定所运行的路径,减少当中生产器材的浪费,提高效率。
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, i" \8 ~+ O; D# K, |! x在这个过程当中,包括以下几步:首先是数字化格式化,主要是把数据源作为任务,然后加入图像识别;其次是监测系统,将sensor埋入并作整合,在数据的监控系统,机器学习中的数据应用和分析逐步进行推进,将深度学习应用于生产,然后生产产品实现优化;同时在数据分析判断和决策方面,公司也会有一些新的尝试。: g, ~# H+ k2 m' N. D
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以上是一个在图像识别中应用的例子。这里面公司通过WIS进行Track,实现分光后形成不同光谱,进行监测便能自动识别wafer上的问题,在效率上得到很大提升。
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特别地,将来这些系统还可以跟机台里面的MPC数据再去结合,可以帮助人类做更多的事情。
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4 l/ N2 L: y' H4 V0 m) E上图是在设备方面的提高,通过后台数据的分析,可以分解每个设备的生产状况,进而去寻找机会点去提高设备的运转效率,这都是非常好和非常重要的尝试。公司也乐于积极与一些设备厂商进行合作。现在基本上几年之后就需要更换设备中的某些parts,到了一定的lifetime,通过parts在基台运行时的某些线性指标,判断出parts将要损坏,那将来就有可能实现parts的lifetime stay,这样可以降低成本,同时保证生产上不出现任何问题。此外在建设新工厂时也有应用,很多新设备运行前需要进行试验,这都是一些新的断点,非常容易带来工艺上的问题,在这过程中公司开发了一套大数据比对的系统,就像查询设备的“指纹”,通过数据对比,对照号码,分析基台repeats,可以减少人为判比,毕竟每天生产线和整个工厂的数据加起来接近上亿,单靠人工是无法完成的,通过大数据和人工智能,则可以实现先前无法完成的工作。
5 z# F& i+ S  j最后在大数据下,人工智能如何保证产品质量。最初只有将产品递交给客户才知道问题,其次是在测试中发现问题,未出fab和当前step下就发现问题,但最佳的是能够预测产品质量,也就是产品质量都可以通过数据分析从每一步的进度进行预测,简单而言,将当前step下的数据和先前的优质产品对比,如果出现差别,当前就需要进行可靠分析后,才可移交下一step。此外,当设备某些线性指标出现问题时,该设备就需要停下,不能再将其置于wafer process中,这正是将来在预测方面可以打开的空间。
  V; |0 P0 x3 d下图是公司的梦想新工厂,目前正逐步将设备移至新工厂中,也是当前全中国大陆status最大的fab工厂。
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最后总结来说,大数据给公司提供了很多可能性,最终公司希望能实现智能化,正如前段时间上映的《流浪地球》中的moss代替人类做决定一般,未来公司也希望通过大数据和人工智能的全面应用,让设备实现自主判断。
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2019-3-27 16:51 | 只看该作者
    看上去前景一片光明啊

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    4#
    发表于 2019-7-18 20:02 | 只看该作者
    长江存储的SIP方面还不是很成熟
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