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第145章 高端产线升级的效果,重构光刻机系统

第145章 高端产线升级的效果,重构光刻机系统 (第2/2页)

但,AI是怎么判断的,纪弘清楚的很——少部分的类思维加上大量的计算,甚至还有一部分推演在里边。
  
  世界模型一直在运行,65nm以下级别的智能EDA工具灵韵在各大高校实验室也已经开始使用,流片式仿真的训练也一直在进行。
  
  类推能力,尤其是精密工业领域的类推能力也有了不少的提升。
  
  比如今天发现的这个问题,改进了之后能有多少提升,AI都已经做过类推了。
  
  但方式不重要,能发现问题,能优化和改进才是最关键的。
  
  “能调整吗?”纪弘问道。
  
  “当然能!”曾学成信心十足:“即便是梁松老师在,也是他指出问题,然后我带人实施的。”
  
  “嗯。”纪弘点了点头:“那正好,来吧,试试看。”
  
  设备是不需要动的,而程序的设计和优化,纪弘也带来了神器——完整版本的灵犀。
  
  曾学成带着团队分工协作,很快,优化工作就完成了。
  
  安装,重启,测试当即进行。
  
  “边界更加清晰了。”
  
  高倍显微镜下,样品对比数据很明显。曾学成是这么说的,但纪弘确实没看出来。
  
  “具体如何,还得看良率有没有提升。”纪弘对肉眼观测的东西不太信任,尤其是曾学成,纪弘感觉他太激动了,眼睛开了光环也说不一定。
  
  “那就得等明天才能知道了。”
  
  ……
  
  翌日,数据出炉,良品率提升2%。
  
  “才2%?”纪弘很不满意。
  
  “基数是94%啊老大,提高2%到96%已经非常大了好吧!”曾学成已经管纪弘叫上老大了:“如果用四重曝光,提升肯定会更大。
  
  “现在这几条产线都差不多,做四重曝光的良率基本都在55%左右,我们需要测试吗?”
  
  “扔给华为去测吧。”纪弘想了想,他这边的主要工作是层叠ALU的生产,下一步的重点是层叠工艺的推进。
  
  双重四曝光不是地点。
  
  ……
  
  就这样,AI不断的进行着训练,也不断的对产线相关的数据进行着一次又一次的计算。
  
  而曾学成则是根据AI的反馈结果对产线进行各方面的微调,现在的他已经完全成为了纪弘的跟班了,这与领导无关。
  
  之前跟着梁松,但梁松独特的眼光和技能他学不来,纪弘这儿则是完全不一样,AI在那,用起来非常的简单和方便。
  
  在曾学成的协助下,利用灵犀,他们把各个控制系统的软件和系统也进行了一定程度的重构,各模块儿都加入了AI判定和控制,AI慢慢的融入到了整个生产流程的控制之中。
  
  这也多亏了他们原本就使用的不是官方的系统,而是自己开发的,源码还都在。
  
  重构的过程很顺利,甚至系统的更新都没有影响生产——产线一直在保持低产能运转的状态,甚至都没有停工。
  
  但工艺的提升……
  
  纪弘有点儿不满意。
  
  “提升是不是小了点啊?”这天吃饭的时候,纪弘还跟曾学成抱怨:“只有两个点的良率。”
  
  听纪弘说这样的话,曾学成一口饭没咽下去,直接就喷了,米粒都从鼻孔里出来了:“老大啊,这才几天,你还想提升多大?直接搞定4nm?用EUV?”
  
  纪弘微微摇了摇头,他不懂纪弘在想什么。
  
  这么长的时间,其实真正比较大的调整就只有运动控制那一次,剩下的几乎全都是微调。
  
  这些微调说有效果吧,可能有一点点,都不太明显,甚至是稍微误差一下下的事儿,也就在统计学的概念里,有了一点点的提升。
  
  难道除了发现的那一个问题之外,其他的地方真的全都到极限了?
  
  纪弘总觉得哪里有些不对,因为极限是很难达到的。
  
  举个最简单的例子:用正多边形模拟求圆的面积的问题。
  
  大家都知道,边数越多,正多边形就越接近圆。但如果是人去画,边的数量你不论怎么花那都是有限的。
  
  但如果换计算机来做,上就直接循环执行个几万几十万次,精确度就会有非常大的提升。
  
  产线工艺也是类似的,是一个不断的在逼近极限的过程,前期当然非常简单,随便搞搞就能提升。
  
  但工艺越先进,再想提升就越复杂。
  
  但,这条产线给纪弘的感觉就是,它真的已经趋近于极限了。
  
  难道梁松真就这么厉害?
  
  他随手指一指,就能发现所有的瓶颈?就能解决所有的问题?就能让产线上的每一个流程和数据都逼近极限?
  
  这有点儿离谱了吧?
  
  还是说他也将所有数据循环执行了几万几十万次,算出的最优解?
  
  纪弘问了曾学成这个问题,曾学成当即说道:
  
  “产线的数字化模拟肯定是有的,但那个东西主要是数字,隐藏在数字中的有哪些问题,还是需要人去判断的。跟老大的这个AI比差太远了,完全不是一个层次的东西。”
  
  纪弘明白了,这就不对。
  
  人再怎么挑,细微之处总是会被忽略掉的,也不能挑干挑净,尤其是个个都几乎达到极限。
  
  不过他也没有纠结这个,回头找个机会去拜访梁松,问问就知道了。
  
  他现在的主要任务是,利用AI加上曾学成,在现在的基础上,实现层叠ALU的生产工艺。
  
  “光刻产线这边的的难度其实不大,”曾学成对层叠ALU的布局已经做到了心中有数:
  
  “关键核心就是晶圆上下联通位置的精准预留,现在我们改进了控制算法,精度完全可以满足。
  
  “更大的问题应该是在封装那边,现在的导通技术是上下一体垂直导通。但,层叠ALU的话,要复杂非常多。”
  
  卷耳智微那边已经发过来了一批测试版图样例,曾学成已经看到了,按照布局设计,多层硅晶圆之间,某个点可能一层和二层需要导通,但和三层不需要导通,四层五层可能又需要导通。
  
  这样搞个几十层,而且需要导通的点位又十分密集,一个精度控制不好,可能整个晶圆就废了。
  
  “ALU运算器毕竟比存储器复杂,想要每层都完全一致是不可能的,但是,也没你想的那么复杂,虽然每两层的导通点位都不一样,但是还是具有一定的规律性的。”
  
  纪弘笑道:“精度控制,现在的硬件是能满足需求的,至于密集和复杂的问题,就交给AI吧,无非就是算力的事儿,不行多加点显卡。”
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