我们采访了奥雷斯特·唐泽拉（Oreste Donzella），他解释了半导体芯片行业的创新如何多样化，从而产生了新的方法来满足人工智能等先进技术的绩效需求。

半导体内容的创新在很大程度上遵循了摩尔定律。 这是否有所改变？

基本目标保持不变 – 改进绩效、功效和成本效率。 但半导体技术路线图正在通过创新不断发展，超越传统的几何缩放。

在我的职业生涯中，我见过相当多的技术节点缩放。之前我们用来测量微米的是几何形状，但如今却使用纳米来测量，并且我们正展望埃米。技术在扩展设备密度和晶体管数量的能力方面取得了巨大进步。回顾过去，我们看到，根据摩尔的预测，行业大约每18到24个月在同一尺寸的硅片中装入两倍数量的晶体管，这主要是由光刻技术的进步推动的。

Oreste Donzella 是 KLA 的执行副总裁兼首席战略官。

芯片技术演变过程中现在发生了什么？  

周期已开始放缓，并且变得更加昂贵。

随着晶体管数量的增加，半导体连接的复杂度也随之提高。 展望未来，我们看到创新变得多样化。传统缩放仍在进行，采用高数值孔径极紫外（高 NA EUV）光刻和新晶体管架构，如环绕栅极（GAA），并转向背面供电网络（BPDN），以帮助降低功耗。但展望未来，半导体封装等非传统领域将在推动性能、功率、连接性和成本提升方面将发挥更为关键的作用。

这些好处如何在半导体封装中实现？

半导体封装过去仅是为了保护和连接单个半导体芯片。现在，高级封装的关键是异构集成，其中来自不同芯片技术的多个功能被集成到一个封装中。设计师像搭积木一样组合和匹配单个芯片（有时称为芯粒），以较低的成本获得更大的整体系统性能。

创新的封装技术带来了添加更多功能和优化互连密度的新方法，使芯片功能在物理上更紧密地结合在一起，从而解锁计算、延迟和功耗优势。

我们正在通过分解以前构建在单个芯片上的功能，从“片上系统”概念转向“芯片系统”概念。

能否举例说明异构集成的应用实例？

当今的先进图形处理单元（GPU）是一个很好的例子，说明异构集成如何使实现提供人工智能级计算能力所必需的高性能架构。

十年前，GPU内存可能最高可达12GB。 今天，我们通过堆叠在一起的高带宽内存（HBM）-DRAM（动态随机访问内存）芯片实现了192GB。GPU封装采用先进的封装技术，将 GPU 处理器芯片和多个堆叠的 HBM 内存模块近距离地集成在同一个封装内。

使用此架构提供的计算性能对支持人工智能时代的工作负载至关重要。

左，高带宽内存（HBM）堆栈。 将处理器和 HBM 模块（右）合并为一个封装。

包装技术的未来走向是什么？

展望未来，只要经济条件有利，包装中的异构集成架构在未来五到十年内可以进行无限可能的组合创新。KLA 提供的解决方案可帮助半导体制造商高效地构建这些先进设备，同时实现高质量和高产量。

异构集成在降低生产成本方面起到什么作用？

异构集成的效能优势随着多年前系统级芯片 (SoC) 概念的出现而逐渐显现。

当时，领先的中央处理器（CPU）生产商实现了在同一片晶圆、同一芯片上添加多个功能的能力，所有这些功能都是相互连接的。这种方法的问题在于，您可能需要像 3nm 这样的先进技术节点晶圆来制造处理器芯片，但其他如输入/输出（I/O）电路、DRAM内存控制器和临时SRAM（静态随机存取内存）缓存存储芯片等功能则不需要在3nm下实现。在这些场景中，您将宝贵的3nm晶圆空间浪费在可以更经济高效地实现的功能上。

异构集成已成为在封装中而不是在晶圆上集成多种功能的最具成本效益的方式，具有所需的效能、功率分配和互连密度。

这些更高的互连密度是如何实现的，而推动需求的因素是什么？

异构集成通过新兴的2.5和3D架构服务于各种终端应用持续地加速发展，包括高性能计算（HPC）、移动和网络等。

人工智能的普及是一个主要的驱动力，特别是因为它在未来几年扩展到云超大规模领域之外，以涵盖移动和边缘设备——所有这些都需要大量的半导体材料和先进的封装技术。

业界正在开发新的方法来实现高互连密度，以满足性能和成本要求，这包括混合键合、嵌入式桥接、晶圆和面板中介层、玻璃核心基板，以及从长远来看，共同封装光学器件。不同的封装技术将继续部署，因为该方法是由终端市场的特定需求决定的，这与前端晶圆制造更加标准化不同。

行业和KLA 是否准备好应对生产挑战？

这些异构集成方法中的每种方法都将为晶圆级封装、组装和基板制造带来新的工艺和工艺控制挑战。KLA 在前端半导体、封装和 IC 基板方面的综合专业知识将帮助客户在针对高性能应用程序的芯片封装互连密度方面取得突破。

在前端、封装和基板这三个领域之间跨越方法论，有着重要的机会。这些曾经完全分离的域正在像它们创建的包和系统一样集成。 

由于更加复杂的封装制造要求，我们看到了对更先进的检测和计量解决方案的需求日益增长，这些解决方案可以直接来自前端半导体，而一些封装特定定制主要与处理和算法有关。

同样，异构集成正在引入新的架构和集成流程，这需要以前封装中从未需要的流程优化。低接触电阻（Rc）阻挡种子溅射、厚氧化物 CVD 沉积和等离子体切割等新工艺应用了发挥我们SPTS晶圆加工系统的优势。

最后，封装领域取得的许多进步将针对 以 KLA 将我们的产品组合和专业知识应用于 PCB 市场的基板和面板级别。KLA 对该技术的战略愿景即将实现，我们将在未来几个月内分享更多关于我们的 IC 基板和面板技术计划的信息。

KLA 在推动先进半导体封装产量方面的作用是什么？

如今，半导体已经逐渐融入日常生活，尤其是随着人工智能的兴起。我们已经进入了“万物数字化”时代，人工智能开始以我们前所未见的方式推动生态系统的发展。这意味着半导体的应用将继续增长——这是一个不断发展的行业。KLA在封装技术方面处于非常有利的位置，我们在前端半导体、封装和集成电路基板方面的综合专业知识在行业内独一无二，对我们的客户来说非常有价值。

影响 2.5D 和 3D 封装的挑战很多，KLA 在克服这些挑战方面发挥着重要作用。 我们将前端半导体制造精度带入定制封装的动态领域。 当今的客户希望包装中的检测灵敏度越来越高，可以根据包装应用中的不同处理、噪声源、翘曲和厚度进行定制。 他们需要类似前端的检测和计量功能, 而 KLA 可以提供这些功能。

在前端晶圆生产中受益于KLA人工智能驱动的数据分析技术的制造商非常热衷于将这项技术应用于封装。KLA 开创了一种半导体晶圆厂收集和分析数据的方法，并根据从检测和计量工具收集的数据，在反馈校正回路中增强流程。KLA 致力于通过提供独特的洞察力来不断提高产量和价值， 从而实现集成软件分析和人工智能。

KLA 针对半导体生态系统的软件解决方案集中并分析检测、计量和工艺系统产生的数据，为制造商提供可操作的信息，以提高产量并降低生产风险。

KLA 提供工具和数据分析，以帮助客户利用先进半导体封装中出现的巨大机遇。这对行业来说真的是一个激动人心的时刻。