アスムル シリコンバレーのイー ゾウ シニア エンジニアリング ディレクター – インタビュー シリーズ

イー ゾウは、アスムル シリコンバレーのデータ サイエンス プロダクト エンジニアリング チームを管理しています。アスムルは、より小さなノードで遭遇される複雑さに対処するための高度なソフトウェアとメトロロジー ソリューションを開発しています。

あなたがエンジニアリングを追求するきっかけは何でしたか？

子供の頃から、ものごとがどのように機能するのかを理解したいという欲求が強くありました。これが、高校で科学に興味を持つきっかけとなり、エンジニアは現実の問題に対処し、世界に良い影響を与える解決策を設計・構築する人たちであると気づきました。

大学では、エンジニアリング学位が物理学や数学の基礎だけでなく、さまざまなキャリアで役立つ重要なスキルを育むことに注目しました。エンジニアは、強力な分析的思考や批判的問題解決スキルを身につけ、ビッグピクチャー思考から詳細に焦点を当てることができます。アイデアを創造し、システム設計し、最終製品を作るために必要なスキルです。

アスムル シリコンバレーのシニア エンジニアリング ディレクターになった経緯を教えてください。

2014年、私はグローバルファウンドリーズからアスムルに入社しました。アスムル シリコンバレーの先端技術開発チームの一員として、リソグラフィ技術の評価やプロトタイピングに焦点を当てた複数の研究プロジェクトを率いました。チップの製造プロセスを改善するために、パターン解像度の向上などを目指しました。

同期間中に、私はマシンラーニングを専門とする技術チームを構築しました。深層学習を複数の重要なアプリケーションに適用する実現可能性を実証し、新しい製品ファミリーの開発につながりました。また、チップ製造会社との密接なコラボレーションを通じて、高容量製造ラインでのデータ サイエンス アプリケーションを探求し、アスムルに新しい付加価値の機会を創出したことです。2019年の昇進以降、私はデータ サイエンス技術をさらに拡大し、より広い顧客市場に提供しています。

アスムルは半導体業界のイノベーションリーダーであり、チップメーカーにハードウェア、ソフトウェア、サービスを提供してシリコン上にパターンを大量生産するためのリソグラフィ技術を提供しています。リソグラフィとは、コンピュータチップ設計の文脈で何ですか？

アスムルが行っている仕事は、チップをより強力で、安価で、エネルギー効率が良く、普及するようにするための重要な要素です。リソグラフィシステムから始まり、超紫外線を使用してシリコン上に微小な構造を創造します。

パターン（レチクルまたはマスクと呼ばれる）が光に照らされ、光学系によってシリコンウェハーに焦点が当てられます。ウェハーには、事前に光敏化学物質でコーティングされています。露光されていない部分がエッチングされると、3次元パターンが現れます。このプロセスは、ステップ・アンド・スキャンシステムで繰り返され、測定と露光が並行に実行されます。

これらのチップは、回路の「都市」を形成し、シリコンの薄い層に数十億の微小な接続が含まれています。これらの構造が一つになったものが、集積回路、またはチップです。チップメーカーがチップに詰め込める構造が多いほど、チップは速くて強力になります。

アスムルには、リソグラフィシステムの2つの主要な種類があります。まず、EUVリソグラフィシステムについて説明してください。

EUVは、リソグラフィの進歩における最大のステップです。EUV光は、空気を含めすべての物質によって吸収されるため、扱いが難しいです。また、生成することも非常に難しいです。

EUVリソグラフィシステムには、光がウェハーに到達するまでに十分な距離を移動できる大型の真空チャンバーがあります。光は、超反射ミラーによって導かれます。EUVシステムでは、高エネルギーレーザーが毎秒50,000回転する微小な/molten tinのドロップに照射され、プラズマを生成し、EUV光を発生させ、ビームに焦点を当てます。

DUVリソグラフィシステムとEUVリソグラフィシステムの違いについて説明してください。

DUVリソグラフィシステムは、業界の主力製品であり、幅広い半導体ノードや技術の製造に使用されます。一方、EUVは、最先端のノードや重要な層でDUVシステムと併用して、コスト効率の良いスケーリングを推進します。

アスムルは古いシステムをリファビッシュしています。たとえば、クラシックのPAS 5500やTWINSCANリソグラフィシステムは現在何のためにリファビッシュされていますか？

モアの法則とモア よりもモアが、コスト効率の良いソリューションの需要を促進し、新しく構築されたTWINSCAN浸潤およびドライシステム、およびリファビッシュされたPAS 5500やTWINSCANステッパー/スキャナーの販売を推進しています。

アスムルが現在取り扱えるナノメートル波長は何ですか？

アスムルの最先端のEUVリソグラフィシステムは、13.5 nmのEUV光波長を提供します。

モアの法則は数十年間一貫して続いてきましたが、モアの法則が終わりを迎えていると思いますか、それともまだ伸ばすことができますか？

モアの法則を拡張することは、ますます困難で高コストになりますが、まだ終わりではありません。物理学の基本的な限界に近づいているという考えは誤りです。次世代のチップ設計には、よりエキゾチックな材料、新しいパッケージ技術、より複雑な3D設計が含まれます。これらの新しい設計により、先進的な人工知能や5Gによる高速接続などの次の大きなイノベーションの波が可能になります。また、まだ考えられていない消費者製品も生み出されます。

私自身は、アスムルのアプリケーション事業部門で、ハードウェアのパフォーマンス能力を拡張するソフトウェア ソリューションの開発に取り組んでいます。チップメーカーがシリコン上に小さなパターンを大量生産するために使用するハードウェアのために、私たちが開発するソフトウェアは不可欠です。

私たちのエンジニア チームは、パターニング プロセスに影響を与える物理的影響を理解し、モデル化するために不断に努力しています。設計パターンがシリコン ウェハーに印刷される際のイメージを予測し、望ましいイメージを生成するためにその形状を最適化する必要があります。

これは、繰り返し的大規模な分散型ハイパフォーマンス コンピューティング アーキテクチャの効率的な利用を必要とする、計算機密なプロセスです。今日の先進的なチップには数十億のトランジスターがあります。したがって、24時間以内に極めて高い精度で数十億のパターンのイメージングをシミュレートおよび最適化する必要があります。これを達成するには、モデル性能を向上させるための巧妙な方法を見つける必要があります。

チップ レイアウトがモアの法則を拡張するために複雑になるにつれて、マシンラーニングはシミュレーションおよび製造プロセスの重要な部分を劇的に高速化できます。アスムル シリコンバレーのチームでは、データ サイエンティストが、物理モデルに未知の複雑な物理学を理解するために新しいニューラル ネットワークを設計する方法を研究しています。次に、そのニューラル ネットワークを物理モデリング アプローチの補助として使用します。

厳密な物理モデルとマシンラーニング モデルの開発方法論は非常に似ています。両方とも、予測を形成するために多くの実験結果とデータが必要です。しかし、マシンラーニングは時間と労力を大幅に節約し、精度も向上させます。また、製造環境で生成される大量のデータをより充分に活用してプロセス制御を強化する機会も提供します。

これは、業界全体を通じて広く共有されるテーマの1つです。モアの法則を拡張するという使命を与えられたテクノロジストがいる限り、新しいイノベーション ソリューションがスケーリング問題に対処するためのさまざまな創造的なアプローチを提供し続けるでしょう。

アスムルについてさらに共有したいことがありますか？

シリコンバレーでは、アスムルは、モアの法則を拡張するために独自の物理モデリングと数値アルゴリズムの専門知識を活用する、ソフトウェア パワーハウスを擁しています。

これにより、以下のような会社の重要な課題に焦点を当てることができます：

• 計算能力の増大を利用して、モアの法則を拡張するためのリソグラフィ プロセスのシミュレーションに重点を置くマシンラーニング アプリケーションをさらに進化させること、
• 計算能力とメトロロジーの専門知識を統合して、モデル精度を向上させ、高品質のイメージ データを生成してパターニング最適化技術を改善すること、そして
• 次世代のEUVリソグラフィ ロードマップをサポートして、モアの法則の継続を支援することです。

これらの製品 ロードマップは異なりますが、各パラレル パスは、チップ メーカーの積極的なスケーリング努力をさらに維持する上で重要です。マシンラーニングは、各パスで使用される有効なテクノロジーです。私たちのイノベーションは、消費者テクノロジー業界全体を前進させると同時に、計算能力が増大するにつれて私たちの製品内でのさらなるイノベーションも推進します。

あなたの質問に答えてくれてありがとうございます。さらに詳しく知りたい読者は、アスムル シリコンバレーを訪問してください。

https://youtu.be/l_DXCi0vNwI