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World File Search System晶圆级
150 毫米 SmartStack® 非接触式水平晶圆运输机
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先进微晶圆代工厂 (AMF) 硅光子学制造
关于 CMC CMC Microsystems 拥有超过 35 年的提供多项目晶圆服务的经验，涉及一系列技术，包括先进微电子、光子学和 MEMS。CMC 总部位于加拿大，通过提供设计工具、原型设计、增值封装和组装服务以及内部专业知识来降低技术采用的障碍，从而打造出一次成功原型。
用于扇出型封装 RDL 屏障/种子形成的 PVD 工具中晶圆传输架构的生产率比较
摘要 物理气相沉积 (PVD) 系统广泛应用于半导体制造行业，既用于晶圆厂的前端应用，也用于器件封装厂的后端应用。在扇出型晶圆级封装 (FOWLP) 和扇出型面板级封装 (FOPLP) 中，溅射沉积的 Ti 和 Cu 是构建电镀铜重分布层 (RDL) 的基础。对于这些 RDL 阻挡层/种子层，PVD 集群工具（自 20 世纪 80 年代中期以来广泛使用的晶圆传送架构）是当前先进封装中的记录工艺 (POR)；然而，这些工具通常在晶圆传送受机器人限制的条件下运行，每小时传送约 50 片晶圆，这限制了总体吞吐量并极大地影响了溅射沉积步骤的拥有成本 (COO)，因为中央处理机器人忙于从 Ti PVD 模块到 Cu PVD 模块的传送，除了特定的传送之外没有机会做任何其他事情。
与同时模具计量学的FOPLP自动化光学检查（AOI）
作为IC制造的最后一步，包装是封装芯片并提供最终表单I/O的互连的过程。对越来越高的I/O密度，缩小设备尺寸和较低成本的需求也适用于包装过程。为了实现这些目标，已经开发了各种技术，其中大多数是晶圆级包装（WLP）。与传统的包装过程不同，大多数I/O互连是在晶状体级别进行的，并使用重新分布层（RDL）进行。rdls是铜线和远处形成电气连接的层。取决于应用程序的市场，例如移动，内存或物联网（IoT），粉丝 - 外部晶圆级包装（FOWLP）提供了支持I/O密度要求和良好的RDL线/空间的最有希望的方法。此外，还开发了粉丝范围的面板级包装（FOPLP），以利用规模经济并优化底物利用率。在这项技术中，该过程中使用了矩形基板，而不是像晶圆那样的圆形底物。
隔离式原边反馈单级有源PFC LED驱动芯片- HW8305B
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先进封装季度市场监测 2021 年第 4 季度
• 供需 • 最终用户应用和关键增长动力/领域 • 工艺技术 • 设备应用组合 • 生产、资本支出、收入和封装 ASP • 3D 堆叠封装包括逻辑和 DRAM 晶圆：3D 堆叠封装包括 HBM、3DS DRAM、3D NAND、3D SoC/SoIC、3D 堆叠 CMOS 图像传感器 • 收入和 ASP 仅反映封装。不包括最终测试。 • **RF-SiP 封装中使用的 WLCSP 组件不包含在 WLCSP 类别中 - 这将在监视器的未来更新中提供 • SiP 封装级市场规模正在确定，不包括 SiP 晶圆级市场。
使用潜在向量表示的晶圆图缺陷模式半监督分类
摘要 —随着半导体设计和制造工艺的全球化，集成电路制造阶段的缺陷检测需求变得越来越重要，在提高半导体产品的产量方面发挥着重要作用。传统的晶圆图缺陷模式检测方法涉及使用电子显微镜进行手动检查以收集样本图像，然后由专家评估缺陷。这种方法劳动密集且效率低下。因此，迫切需要开发一种能够自动检测缺陷的模型来替代手动操作。在本文中，我们提出了一种方法，该方法首先采用预先训练的 VAE 模型来获取晶圆图的故障分布信息。该信息作为指导，结合原始图像集进行半监督模型训练。在半监督训练期间，我们利用师生网络进行迭代学习。本文提出的模型在基准数据集 WM-811K 晶圆数据集上进行了验证。实验结果表明，与最先进的模型相比，该模型具有更高的分类精度和检测性能，满足了工业应用的要求。与原始架构相比，我们取得了显着的性能提升。索引术语——缺陷检测；半监督学习；无监督学习；变异自动编码器
用于多芯片 GPU 的晶圆光子网络
在过去十年中，图形处理单元 (GPU) 的进步推动了人工智能 (AI)、高性能计算 (HPC) 和数据分析领域的重大发展。要在这些领域中的任何一个领域继续保持这一趋势，就需要能够不断扩展 GPU 性能。直到最近，GPU 性能一直是通过跨代增加流式多处理器 (SM) 的数量来扩展的。这是通过利用摩尔定律并在最先进的芯片技术节点中使用尽可能多的晶体管数量来实现的。不幸的是，晶体管的缩放速度正在放缓，并可能最终停止。此外，随着现代 GPU 接近光罩极限（约 800 平方毫米），制造问题进一步限制了最大芯片尺寸。而且，非常大的芯片会导致产量问题，使大型单片 GPU 的成本达到不理想的水平。GPU 性能扩展的解决方案是将多个物理 GPU 连接在一起，同时向软件提供单个逻辑 GPU 的抽象。一种方法是在印刷电路板 (PCB) 上连接多个 GPU。由于提供的 GPU 间带宽有限，在这些多 GPU 系统上扩展 GPU 工作负载非常困难。封装内互连（例如通过中介层技术）比封装外互连提供更高的带宽和更低的延迟，为将 GPU 性能扩展到少数 GPU 提供了一个有希望的方向 [1]。晶圆级集成更进一步，通过将预制芯片粘合在硅晶圆上，为具有数十个 GPU 的晶圆级 GPU 提供了途径 [2]。不幸的是，使用电互连在长距离上以低功耗提供高带宽密度从根本上具有挑战性，从而限制了使用电中介层技术进行 GPU 扩展。在本文中，我们提出了光子晶圆网络 (NoW) GPU 架构，其中预先制造和预先测试的 GPU 芯片和内存芯片安装在晶圆级中介层上，该中介层通过光子网络层连接 GPU 芯片，同时将每个 GPU 芯片与其本地内存堆栈电连接，如图 1 所示。光子-NoW GPU 架构的关键优势在于能够在相对较长的晶圆级距离（高达数十厘米）内以低功耗实现高带宽密度。本文的目标是展示光子-NoW 的愿景