ASML Silicon Valley 엔지니어링 수석 이사 Yi Zou – 인터뷰 시리즈

Yi Zou는 다음에서 데이터 과학 제품 엔지니어링 팀을 관리합니다. ASML 실리콘 밸리. ASML은 정교한 소프트웨어 및 계측 솔루션을 개발하여 더 작은 노드에서 발생하는 증가하는 복잡성을 해결합니다.

공학을 추구하게 된 계기는 무엇이었습니까?

어렸을 때 저는 항상 매우 호기심이 많았고 사물이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 관심이 있었습니다. 이로 인해 저는 고등학교 때 과학과 같은 과목에 끌리게 되었지만 엔지니어는 실제 문제를 해결하고 세상에 긍정적인 영향을 미치는 솔루션을 설계하고 구축하는 사람들이라는 것을 금방 깨달았습니다.

대학에서 나는 공학 학위가 물리학과 수학의 기초를 넘어 직업 시장에서 다양한 직업으로 전환할 수 있는 다른 중요한 기술을 개발하는 데 얼마나 집중했는지도 높이 평가했습니다. 엔지니어는 강력한 분석적 사고와 중요한 문제 해결 기술을 습득할 뿐만 아니라 창의적인 개념에서 시스템 설계, 최종 제품에 이르기까지 아이디어를 실현하는 데 필요한 큰 그림 사고와 세부 지향적 접근 방식 사이를 전환하는 능력을 습득합니다.

ASML의 수석 엔지니어링 이사가 된 과정을 공유해 주시겠습니까?

2014년 실리콘 칩을 설계하고 제조하는 미국 반도체 회사인 GlobalFoundries에서 ASML에 합류했습니다. ASML Silicon Valley의 Advanced Technology Development 팀의 일원으로서 저는 개선된 패턴 해상도와 같이 칩의 제조 공정을 개선하는 데 사용되는 리소그래피 기술을 평가하고 프로토타이핑하는 데 중점을 둔 여러 연구 프로젝트를 이끌었습니다.

같은 기간에 저는 머신러닝을 전문으로 하는 기술팀을 구성했습니다. 우리는 몇 가지 중요한 애플리케이션에 딥 러닝을 적용할 수 있는 가능성을 입증했으며, 이는 새로운 제품군 개발로 이어졌습니다. 또한 대규모 제조 공장(칩이 만들어지는 공장) 내에서 데이터 과학 애플리케이션을 탐색하기 위해 선도적인 칩 제조 회사와 긴밀한 협력을 주도했습니다. 이로 인해 ASML에 대한 몇 가지 새로운 부가가치 기회가 창출되었습니다. 2019년에 승진한 이후로 저는 데이터 과학 기술을 더 넓은 고객 시장으로 계속 확장하고 있습니다.

ASML은 리소그래피를 통해 실리콘에 패턴을 대량 생산하는 데 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스 등 칩 제조업체에 필요한 모든 것을 제공하는 반도체 산업의 혁신 리더입니다. 컴퓨터 칩 설계와 관련하여 리소그래피가 무엇인지 빠르게 요약할 수 있습니까??

ASML이 수행하는 작업은 칩을 보다 강력하고 저렴하며 에너지 효율적이고 유비쿼터스하게 만드는 핵심 요소입니다. 그것은 본질적으로 프로젝션 시스템인 우리의 리소그래피 시스템으로 시작합니다. 이 시스템은 자외선을 사용하여 얇은 실리콘 조각에 수십억 개의 작은 구조를 만듭니다.

빛은 인쇄될 패턴의 청사진('레티클' 또는 '마스크'라고 함)에 투사됩니다. 광학은 이전에 빛에 민감한 화학 물질로 코팅된 실리콘 웨이퍼에 패턴의 초점을 맞춥니다. 노출되지 않은 부분을 에칭하면 입체적인 패턴이 드러난다. 이 프로세스는 병렬로 측정하고 노출하는 스텝 앤 스캔 시스템에서 몇 번이고 반복됩니다.

이러한 칩은 매우 얇은 층에 수십억 개의 작은 연결이 있는 회로의 다층 "도시"에 해당하는 것을 형성합니다. 함께 이러한 구조는 집적 회로 또는 칩을 구성합니다. 칩 제조업체가 칩에 넣을 수 있는 구조가 많을수록 더 빠르고 강력해집니다.

ASML에는 두 가지 주요 유형의 리소그래피 시스템이 있습니다. 먼저 EUV 리소그래피 시스템이 무엇인지 설명해 주시겠습니까?

EUV는 처음부터 리소그래피 발전의 가장 큰 단계를 나타냅니다. EUV 빛의 까다로운 점은 모든 것, 심지어 공기에도 흡수된다는 것입니다. 또한 생성하기 어려운 것으로 악명이 높습니다.

EUV 리소그래피 시스템에는 빛이 웨이퍼에 도달할 수 있을 만큼 충분히 멀리 이동할 수 있는 대형 고진공 챔버가 있습니다. 빛은 일련의 초반사 거울에 의해 인도됩니다. EUV 시스템은 미세한 녹은 주석 방울(초당 50,000번 이동)에 발사하는 고에너지 레이저를 사용하여 플라스마로 전환하여 EUV 빛을 방출한 다음 빔에 집중됩니다.

DUV 리소그래피 시스템이 EUV 리소그래피 시스템과 어떻게 다른지 설명할 수 있습니까?

당사의 DUV 리소그래피 시스템은 광범위한 반도체 노드 및 기술을 제조하는 데 사용되는 업계의 핵심 장비입니다. EUV는 DUV 시스템과 함께 가장 진보된 노드 및 중요 계층에서 사용되어 저렴한 확장을 가능하게 합니다.

ASML의 정말 인상적인 측면 중 하나는 회사가 '클래식' PAS 5500 및 TWINSCAN 리소그래피 시스템과 같은 오래된 시스템을 개조하는 방법입니다. 그들은 현재 무엇을 위해 개조되고 있습니까?

Moore의 법칙과 More than Moore는 비용 효율적인 솔루션에 대한 수요를 촉진하여 새로 구축된 TWINSCAN 액침 및 건식 시스템과 리퍼브 PAS 5500 및 TWINSCAN 스테퍼 및 스캐너의 판매를 촉진합니다.

현재 ASML이 사용할 수 있는 나노미터 파장은 무엇입니까?

ASML의 가장 진보된 EUV 리소그래피 시스템은 EUV 광의 13.5nm 파장을 제공합니다.

무어의 법칙은 현재 수십 년 동안 일관되어 왔습니다. 무어의 법칙이 거의 끝나가고 있다고 믿습니까, 아니면 더 확장될 수 있다고 믿습니까?

무어의 법칙을 확장하는 것은 점점 더 어려워지고 비용이 많이 들지만 죽은 것은 아닙니다. 우리는 일부 사람들이 믿게 하는 것처럼 물리학의 근본적인 한계에 근접하지 않습니다. 차세대 칩 디자인에는 더 이국적인 재료, 새로운 패키징 기술 및 더 복잡한 3D 디자인이 포함될 것입니다. 이러한 새로운 디자인은 고급 인공 지능 및 5G와의 빠른 연결과 같은 차세대 혁신의 물결을 가능하게 할 뿐만 아니라 아직 생각하지도 못한 소비자 제품을 생성할 것입니다.

저는 개인적으로 ASML의 애플리케이션 사업부에서 일하며 하드웨어의 성능 기능을 확장하기 위한 소프트웨어 솔루션 개발에 중점을 두고 있습니다. 이 솔루션은 칩 제조업체에서 실리콘에 더 작은 패턴을 대량 생산하는 데 사용됩니다. 우리의 리소그래피 시스템이 우리가 개발하는 소프트웨어 없이 점점 더 작은 크기의 칩을 제조하는 것은 불가능할 것입니다.

우리 엔지니어 팀은 패터닝 프로세스에 영향을 미치는 물리적 효과를 이해하고 모델링하기 위해 지속적으로 노력하고 있으므로 디자인 패턴이 실리콘 웨이퍼에 인쇄되는 방식을 예측하고 모양을 최적화하여 원하는 이미지를 생성할 수 있습니다.

이는 대규모의 분산 고성능 컴퓨팅 아키텍처를 효율적이고 정확하게 활용해야 하는 반복적이고 계산 집약적인 프로세스입니다. 오늘날의 고급 칩에는 수십억 개의 트랜지스터가 있습니다. 즉, 수십억 개의 패턴 이미징을 시뮬레이션하고 최적화해야 합니다. 24시간 이내에 극도의 정확도로 이를 달성하기 위해서는 정확도와 런타임 측면에서 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있는 영리한 방법을 찾아야 합니다.

무어의 법칙을 확장하기 위해 이러한 칩 레이아웃이 더욱 복잡해짐에 따라 기계 학습은 시뮬레이션 및 제조 프로세스의 핵심 부분을 크게 가속화할 수 있습니다. ASML Silicon Valley의 팀 내에서 데이터 과학자들은 물리적 모델에 알려지지 않은 복잡한 물리학을 이해하는 데 도움이 되는 새로운 신경망을 설계한 다음 신경망을 사용하여 물리적 모델링 접근 방식을 강화하는 방법을 연구하고 있습니다.

엄격한 물리적 모델과 기계 학습 모델을 개발하는 데 사용되는 방법론은 매우 유사합니다. 둘 다 예측을 형성하기 위해 많은 실험 결과와 데이터가 필요하지만 기계 학습은 정확성을 향상시키면서 많은 시간과 노력을 절약합니다. 또한 공정 제어를 향상시키기 위해 제조 환경에서 생성된 대량의 데이터를 보다 완전하게 활용할 수 있는 기회를 제공합니다.

이것은 업계 전반에 걸쳐 더 광범위한 주제를 설명하는 한 가지 예일 뿐입니다. 무어의 법칙을 확장하는 임무를 맡은 기술자가 있는 한 새로운 혁신적인 솔루션은 다양한 창의적 방법을 통해 확장 문제를 해결할 것입니다.

ASML에 대해 공유하고 싶은 다른 사항이 있습니까?

실리콘 밸리에서 ASML은 물리적 모델링 및 수치 알고리즘에 대한 고유한 전문 지식을 활용하여 무어의 법칙을 확장하는 데 전념하는 고도로 전문화된 소프트웨어 강국을 고용합니다.

이를 통해 우리는 다음을 포함하여 회사의 몇 가지 핵심 과제에 집중할 수 있습니다.

• 무어의 법칙을 확장하기 위해 리소그래피 프로세스를 시뮬레이션하는 데 중점을 둔 기계 학습 애플리케이션을 더욱 발전시키기 위해 계속 성장하는 계산 능력을 활용합니다.
• 당사의 계산 및 계측 역량을 통합하여 모델 정확도를 더욱 개선하고 대량의 고품질 이미지 데이터를 생성 및 활용하여 패터닝 최적화 기술을 개선합니다.
• 무어의 법칙의 지속을 지원하기 위해 차세대 EUV 리소그래피 로드맵을 위한 컴퓨팅 솔루션을 지원하고 확장합니다.

이들은 서로 다른 제품 로드맵이지만 각 병렬 경로는 칩 제조업체의 공격적인 확장 노력을 더욱 유지하는 데 중요합니다. 그리고 기계 학습은 각 경로에서 사용되는 활성화 기술입니다. 우리의 혁신은 전체 소비자 기술 산업을 발전시킬 뿐만 아니라 계속해서 증가하는 계산 능력을 확보함에 따라 자체 제품 내에서 더 많은 혁신을 주도합니다.

모든 질문에 답변해 주셔서 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 다음을 방문하십시오. ASML 실리콘 밸리