Ї Зоу, Старший Директор Інженерії, ASML Silicon Valley – Серія Інтерв’ю

Ї Зоу керує командами інженерії даних у ASML Silicon Valley. ASML розробляє складне програмне забезпечення та метрологічні рішення, які відповідають зростаючій складності на менших вузлах.

Що спонукало вас займатися інженерною справою?

У дитинстві я був дуже допитливим і цікавився тим, як працюють речі. Це спонукало мене займатися предметами, такими як наука у школі, але швидко зрозумів, що інженери – це ті, хто проектує та будує рішення для реальних проблем і робить позитивний вплив на наш світ.

Університеті я також цінував те, як інженерні спеціальності розвивали інші важливі навички, окрім основ фізики та математики, які є дуже корисними на ринку праці для багатьох різних кар’єр. Інженери набувають сильних аналітичних та критичних навичок рішення проблем, а також здатність переходити від великої картини до детального підходу, необхідного для реалізації ідей – від творчої концепції до системи дизайну та кінцевого продукту.

Чи можете ви розповісти нам про свій шлях до посади Старшого Директора Інженерії в ASML?

У 2014 році я приєднався до ASML з GlobalFoundries, американської компанії з виробництва напівпровідників, яка проектує та виготовляє кремнієві чипи. Як член команди з розвитку передових технологій у ASML Silicon Valley, я керував кількома дослідницькими проектами, спрямованими на оцінку та прототипування літографічних технік, використовуваних для поліпшення процесу виробництва чипів, таких як покращення роздільної здатності зображення.

У той же час я створив технічну команду, яка спеціалізувалася на машинному навчанні. Ми продемонстрували можливість застосування глибокого навчання до кількох критичних застосунків, що призвело до розробки нової сім’ї продуктів. Я також керував тісною співпрацею з провідною компанією з виробництва чипів для вивчення застосунків науки про дані у високовиробничих фабриках (фабриках, де виготовляються чипи). Це призвело до створення кількох нових можливостей для ASML. З моменту моєї останньої підвищення у 2019 році я продовжую розширювати застосування технік науки про дані для нашого ширшого ринку клієнтів.

ASML є лідером інновацій у галузі напівпровідників, оскільки вони забезпечують виробників чипів усім необхідним – апаратним забезпеченням, програмним забезпеченням та послугами – для масового виробництва зображень на кремнії через літографію. Чи можете ви швидко підсумувати, що таке літографія щодо проектування комп’ютерних чипів?

Робота, яку виконує ASML, є ключовим інгредієнтом для виготовлення чипів більш потужними, дешевими, енергоефективними та більш поширеними. Вона починається з нашої літографічної системи, яка є проєкційною системою, що використовує ультрафіолетове світло для створення мільярдів дрібних структур на тонких шарах кремнію.

Світло проєктується на блупrint зображення (відомий як “ретикл” або “маска”), який буде надрукований. Оптика фокусує зображення на кремнієвій пластині, яка раніше була покрита світлочутливою хімічною речовиною. Коли незасвічені частини видалені, відкривається тривимірна структура. Процес повторюється знову і знову в тому самому системі кроку та сканування, який вимірює та експонує паралельно.

Ці чипи утворюють те, що становить багаторівневе “місто” з мільярдами дрібних з’єднань на тонких шарах. Разом ці структури утворюють інтегральну схему, або чип. Чим більше структур виробники чипів можуть розмістити на одному чипі, тим швидше і потужніше він є.

ASML має два основних типи літографічних систем. Чи можете ви пояснити, що таке система літографії EUV?

EUV представляє найбільший крок у літографічному прогресі з початку. Труднощі з EUV-світлом полягають у тому, що воно поглинається всіма, навіть повітрям. Воно також дуже складно генерувати.

Система літографії EUV має велику камеру високого вакууму, в якій світло може подорожувати достатньо далеко, щоб потрапити на пластину. Світло направляється серією надзвичайно відбивних дзеркал. Система EUV використовує високоенергетичний лазер, який стріляє на мікроскопічну краплю розплавленого олова (яка рухається 50 000 раз на секунду) і перетворює її на плазму, випромінюючи EUV-світло, яке потім фокусується в промінь.

Чи можете ви пояснити, як система літографії DUV відрізняється від системи літографії EUV?

Наша система літографії DUV є основним інструментом галузі, який використовується для виробництва широкого спектра вузлів напівпровідників та технологій. EUV використовується поряд з системами DUV на найбільш просунутих вузлах та критичних шарах для забезпечення доступного масштабування.

Одним з вражаючих аспектів ASML є те, як компанія відновлює старі системи, такі як “класичні” PAS 5500 і TWINSCAN літографічні системи. Для чого вони зараз відновлюються?

Обидва закони Мура та “більше, ніж Мур” спонукають попит на наші ефективні рішення, що спонукає продажі як нових систем TWINSCAN з іммерсією та сухих систем, так і відновлених систем PAS 5500 і TWINSCAN-степперів та сканерів.

Який поточний нанометровий діапазон ASML може працювати?

Найбільш просунута система літографії EUV ASML забезпечує довжину хвилі 13,5 нм EUV-світла.

Закон Мура був послідовним протягом кількох десятиліть. Чи вважаєте ви, що закон Мура наблизився до кінця чи може бути ще більше розтягнутий?

Розширення закону Мура стає все більш складним і дорогим, але він не мертвий. Ми не так близькі до фундаментальних фізичних обмежень, як деякі думають. Наступні покоління чипів будуть включати більш екзотичні матеріали, нові технології пакування та більш складні тривимірні конструкції. Ці нові конструкції дозволять здійснити наступні великі хвилі інновацій, такі як просунутий штучний інтелект та швидке підключення з 5G, а також створять споживчі продукти, яких ми ще не уявляли.

Я особисто працюю в бізнесі ASML, зосередженому на розробці програмних рішень для розширення можливостей нашого апаратного забезпечення, яке використовується виробниками чипів для масового виробництва все менших зображень на кремнії. Було б неможливо для наших літографічних систем виготовляти чипи при все менших розмірах без програмного забезпечення, яке ми розробляємо.

Наша команда інженерів постійно працює над тим, щоб зрозуміти та змоделювати фізичні ефекти, які впливають на процес формування зображення, щоб ми могли передбачити, яким чином дизайн-зображення буде надрукований на кремнієвій пластині, та оптимізувати його форму для генерації зображення, яке ми хочемо.

Це ітеративний, обчислювально інтенсивний процес, який вимагає ефективного та точного використання великомасштабної, розподіленої архітектури високопродуктивного обчислювання. Сучасні просунуті чипи мають мільярди транзисторів, що означає, що нам потрібно симулювати та оптимізувати зображення мільярдів структур. Щоб досягти цього з екстремальною точністю протягом 24 годин, нам потрібно знайти розумні способи продовжувати покращувати продуктивність моделі щодо точності та часу виконання.

Як ці чипові макети стають більш складними для розширення закону Мура, машинне навчання може суттєво прискорити ключову частину процесу симуляції та виробництва. У командах ASML Silicon Valley вчені-дослідники вивчають, як розробити нову нейронну мережу для допомоги у розумінні складної фізики, невідомої фізичній моделі, а потім використовувати цю нейронну мережу для доповнення підходу фізичної моделі.

Методологія, використовувана для розробки суворих фізичних моделей та моделей машинного навчання, дуже схожа. Обидві потребують великої кількості експериментальних результатів та даних для формування прогнозу, але машинне навчання економить багато часу та зусиль, покращуючи точність. Це також представляє можливість більш повного використання великої кількості даних, згенерованих у виробничому середовищі, для покращення контролю процесу.

Це лише один приклад, який ілюструє ширшу тему по всій нашій галузі: поки існують технологи, завданням яких є розширення закону Мура, нові інноваційні рішення будуть адресувати проблему масштабування через різні творчі шляхи.

Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про ASML?

У Силіконовій долині ASML використовує високоспеціалізовану програмну потужність, присвячену розширенню закону Мура шляхом використання своєї унікальної експертизи у фізичному моделюванні та числових алгоритмах.

Це позиціонує нас для зосередження на кількох ключових завданнях компанії, включаючи:

• Використання зростаючої обчислювальної потужності для подальшого розвитку наших застосунків машинного навчання, спрямованих на симуляцію процесу літографії для розширення закону Мура,
• Інтеграцію наших обчислювальних та метрологічних компетенцій для подальшого покращення точності моделі, а також генерації та кращого використання великої кількості високоякісних даних зображення для покращення технології оптимізації формування зображення, і
• Підтримку та розширення наших обчислювальних рішень для наступної генерації літографічної системи EUV для підтримки продовження закону Мура.

Хоча ці різні продукти мають різні дорожні карти, кожен паралельний шлях є важливим для подальшого підтримання агресивних зусиль виробників чипів щодо масштабування. А машинне навчання є технологією, яка використовується на кожному з цих шляхів. Наші інновації не тільки рухають вперед цілу споживчу технологічну галузь, але також рухають далі інновації всередині наших власних продуктів, оскільки ми набуваємо все більшу обчислювальну потужність.

Дякуємо за відповіді на всі наші питання. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати ASML Silicon Valley

https://youtu.be/l_DXCi0vNwI