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优化芯片准备和处理以实现高产量混合芯片到晶圆键合
摘要 混合铜/电介质键合是一种成熟的晶圆对晶圆 (W2W) 键合技术，但将该技术应用于芯片对晶圆 (D2W) 键合却具有挑战性。芯片或晶圆上的极小颗粒可能会导致空隙/非键合区域。用于混合 W2W 的晶圆清洁和激活工艺已经相当成熟，但将其应用于减薄和单片化芯片进行 D2W 键合却非常具有挑战性。为了允许（部分）重复使用现有的晶圆级清洁、计量和激活工艺和设备，我们提出了一个新概念，即在玻璃载体晶圆上对芯片进行单片化、清洁和激活。在完成芯片准备步骤后，直接从载体晶圆上拾取芯片。这种方法不需要额外的拾取和放置步骤，并且避免使用传统的切割胶带。使用这种新方法进行的首次直接电介质 D2W 键合实验显示出非常有希望的键合产量，键合的 50 µm 薄芯片数量众多，完全没有空隙。此外，通过消除切割胶带，减薄晶圆和单个芯片始终由刚性表面支撑，从而实现超薄芯片处理。在本研究中，我们还报告了厚度小于 10 µm 的芯片的处理。关键词载体系统、混合键合、互连、拾取和放置、薄芯片
从洁净室到机床：第一代脑刻板的委托晶圆尺度神经形态系统
摘要BrainScales的第一代，也称为Brainscales-1，是一种用于模拟尖峰神经元网络的神经形态系统。按照“物理建模”原理，其VLSI电路旨在模拟生物学示例的动力学：模拟回路与其电子组件的内在特性产生的时间常数实现神经元和突触。与生物学状态相比，它连续运行，动力学通常匹配10 000。尽管不可避免的模拟可变性和组件故障，但容忍故障设计使其能够实现晶圆尺度的集成。在本文中，我们介绍了Brainscales-1晶圆模块的调试过程，提供了对系统物理组件的简短描述，说明了其组装过程中采取的步骤以及对其进行操作所采取的措施。此外，我们反思了系统的开发过程以及所学到的经验教训，通过模拟晶圆尺度同步释放链来证明其功能，这是迄今为止最大的尖峰网络仿真，迄今为止，最大的尖峰网络模仿和单个突触。
金属杂质的溶解行为以及通过添加螯合剂的恢复半导体晶圆清洁的改善
作为晶圆清洁过程，RCA（美国无线电公司）清洁主要使用。但是，RCA清洁存在诸如洗澡生活不稳定，重新吸附杂质和高温清洁等问题。在此，我们试图通过使用螯合剂（草酸）解决这些问题来提高硅晶片的纯度。通过参考Pourbaix图，可以鉴定出由清洁液和每个金属粉之间反应产生的化合物。所有金属在反应前均表现出10μm或更高的粒径分布，但反应后的粒径分布为500 nm。在适当的情况下，可以证实反应前后的金属显示出不同的吸光度。由于通过这种清洁溶液清洗了回收硅晶片表面的元素分析，因此证实除了SI以外，未检测到其他次级。关键字：回收硅晶片，晶圆清洁，金属杂质，金属复合物，螯合剂
1. 描述导致绩效的八个想法......
（绝缘体和开关） 硅晶锭：是由直径为 8 至 12 英寸、长度约为 12 至 24 英寸的硅晶体组成的棒。 切片机：这些圆柱体被切成薄片 毛坯晶圆：这些圆柱体是高度抛光的晶圆，厚度不到四十分之一英寸。 20 到 40 个处理步骤：晶圆要经过多步光刻工艺，电路所需的每个掩模都要重复一次。每个掩模定义组成完整集成电路的晶体管、电容器、电阻器或连接器的不同部分，并定义制造器件的每个层的电路图案。 图案化晶圆：晶圆上的图案与掩模的精确设计一致
最高厚度照片的研究抗Cu的cu后粉状晶圆级包装
ph： +82-041-925-1389电子邮件：yuseon.heo@samsung.com摘要移动设备有限的热预算几乎不允许全速使用高性能应用程序（AP）。但是，由于人工智能技术已迅速应用于移动设备，因此高速和大容量信号处理等需求正在不断增加。因此，控制AP芯片的热量生成成为关键因素，并且有必要开发基于重分配层（RDL）的风扇外套件（FOPKG）结构，该结构不会增加包装的厚度，同时最大程度地提高耗散量的厚度。CU柱的高度在产生可能施加厚的Fopkg的高度正在越来越高，并且在这项研究中，开发了世界上最厚的光孔材料（> 350UM厚度），以生产Cu Post（> 300UM厚度）。研究了光震鼠的光透射率的影响以及根据主聚合物的分子结构的溶解度的影响，以进行厚光构师的光刻过程。基于对这种厚的光质危行为的理解，开发了最佳的液体类型的光蛋白天抗事组成。通过光刻评估基于厚的光片特性，通过实施和CU电镀板进行深孔，以在AP产品设计施加的晶片中获得CPK 1.27的产率。关键字风扇外包装，厚度厚度光抗光毒师，Cu Post取决于对厚光构师的深入理解和实验，可以建立高级研究基础，以增加光孔厚度和更精细的CU后俯仰，以确保散热特征并提高建筑的自由度。
晶圆翘曲和背面冷却条件变化对静电吸盘 (ESC) 性能的影响
在 ESC/BSG 系统中，冷却气体（氦气）的漏流被测量为夹紧性能的标准：大量的 BSG 漏流意味着晶圆未正确夹紧，因此冷却气体未到达晶圆。相反，少量的漏流代表晶圆夹紧良好且冷却效率高。在这种情况下，20 sccm 或以上的氦气流量代表夹紧彻底失败以及工具故障。图 2 显示在“A”和“B”型载体上制备的样品晶圆的冷却气体漏流。在所有施加电压下，弯曲程度较高的晶圆的 BSG 流量最高，漏流值已达到最大值 20 sccm。但是，只要背面冷却气体压力较低，较高电压条件就会消除弯曲对 BSG 流量的影响。换句话说，需要将 BSG 压力降低至约 10 Torr 以下才能夹住弯曲的晶圆，这会导致背面冷却系统的边缘性更严格，并且等离子蚀刻等高温工艺中晶圆过热的可能性更高。
高可靠性市场解决方案
Micross 是先进微电子服务以及组件、芯片和晶圆解决方案的最完整提供商。凭借最广泛的芯片和晶圆供应商授权渠道、广泛的高可靠性电源、射频、光电子、内存、数据总线、逻辑和 SMD/5962 合格产品组合以及最全面的先进封装、组装、修改、筛选升级和测试能力，Micross 拥有独特的优势，能够提供无与伦比的高可靠性解决方案，从裸片到全封装设备（包括密封 IC/MCM、PEM、ASIC、FPGA 和 PCB），再到完整的项目生命周期支持。45 多年来，Micross 一直是航空航天、国防、太空、医疗、能源、通信和工业市场值得信赖的供应商。
4254 多光束突破性半导体...
该公司重新革新了电子束光刻技术，使其能够快速成型和生产，并能以最快的速度将先进封装、光子学、安全芯片 ID 和其他特殊应用推向市场。这种无掩模多柱平台是业界唯一一款电子束解决方案，它采用模块化架构，提供全晶圆直写图案化功能和精细分辨率，并针对规模进行了优化。该全自动系统具有多个微型电子束传输柱，可独立写入以实现超高吞吐量，并采用先进的算法，实现前所未有的方向控制。结果：以最低的运营成本实现最快的首片晶圆生产速度 - 这项曾经因吞吐量低而只能停留在实验室环境中的极具价值的技术，现在却适合大批量的晶圆级生产。
演示 BrainScaleS-2 芯片间脉冲......
拓扑，具有良好的扩展特性。消息在网络中的路由由 Tourmalet 芯片完成，并基于 16 位目标节点地址。BSS-2 作为一种混合信号神经形态计算系统，建立在 HICANN-X (HX) 芯片之上，该芯片具有 512 个自适应指数积分和激发 (AdEx) 神经元电路和 512 × 256 = 131 072 个突触 [7]。通过组合神经元电路，每个神经元最多可配置 16 k 个突触输入。实现具有这种神经元的大型网络需要多芯片系统。[1, 3, 10, 12] 最近，BSS-2 系统开发进展到多芯片系统，具有 46 个 HX 芯片，每个芯片通过 8 个 1 Gbit s −1 串行链路连接到 Kintex 7 FPGA。这些系统利用 BSS-1 晶圆模块基础设施，通过将许多芯片放置在与 BSS-1 晶圆完全相同尺寸和引脚配置的大型 PCB 上来模拟全晶圆级实现[13, 15]。我们认为 [16] 中描述的拓扑对于在带宽和网络直径方面互连晶圆模块上的多个 FPGA 是最佳的。图 1 显示了用于测试 BSS-2 EXTOLL 网络的当前实验室设置[7, 14]。它通过连接到 FPGA 的 MGT 端口的 USB 3.0 插头物理连接到 EXTOLL 网络。此外，它仍然连接到以太网网络以用于 FPGA 位文件闪存。该设置包含四个 FPGA 和两个芯片。