（本文編譯自Semiconductor Engineering）

仿真在整個設計到制造流程中正扮演著越來越關鍵和核心的角色，它將從設計、制造到測試的各個環節緊密結合在一起，以減少芯片重新流片的次數和成本。

現代芯片的密度極高，再加上3D堆疊和異構集成等先進封裝技術，使得迭代物理原型設計的成本變得高昂且耗時。在設計的早期階段，錯誤常常難以察覺，這可能導致多次芯片重新流片、良率損失和產品上市延遲。仿真有助于在流程早期減少錯誤數量，加快產品上市時間，降低缺陷率，并提高整體效率。

過去，芯片制造商依靠硅前驗證來確保數字電路按預期功能運行，但這對于先進的IC和封裝來說已遠遠不夠。當今的半導體架構包含多芯片集成、更精細的互連間距以及更高的熱密度和功率密度，因此仿真必須超越電氣性能范疇。

西門子EDA Calibre nmDRC應用產品管理總監John Ferguson表示：“當今設備的復雜性需要采用多物理場方法。你不僅需要對電氣行為進行建模，還必須考慮熱膨脹、機械應力以及跨多種材料界面的高速信號傳播?！?/p>

仿真是一系列不斷增長的工具中的一個，這些工具包括預測模型、數字孿生和人工智能驅動的分析，用于在芯片制造之前評估信號完整性、電源分布、電路老化和機械應力。

但隨著仿真扮演更大、更核心的角色，從單一芯片擴展到復雜且日益異構的系統，挑戰在于確保抽象視圖準確反映現實條件、實際工作負載和制造變化。實際上，它需要以越來越高的準確度彌合理論預測與實際性能之間的差距，同時還要應對更多的定制化和一系列復雜的相互作用，而這些并非在流程早期都就顯現的。

對仿真依賴日益增強

向更復雜的仿真轉變提升了設計信心，但這不僅僅是實現絕對準確性。完美固然重要，但優化同樣關鍵，而這正是仿真開始真正發揮影響力的領域。

Ansys產品營銷總監Marc Swinnen表示：“即使仿真結果在絕對意義上并非100%準確，它仍然為架構優化提供了寶貴的指引。當一種設計選擇在仿真中明顯優于另一種時，這有助于工程師了解哪些修改能在實際應用中帶來最佳效果?！?/p>

仿真是一種非常有價值的指導工具，可以指導工程師實現最可靠、最高效、最易于制造的設計方案。這使得工程師能夠權衡利弊，在制造前識別潛在故障，并優化設計，而無需進行昂貴且耗時的芯片重新流片。目標是在第一個原型進入實驗室之前，盡可能實現一次就通過。之后，一切都可以通過實際測試進行驗證。

Teradyne技術和營銷總監Nitza Basoco表示：“只有將仿真結果與足夠多的實際測試數據進行關聯后，您才能信任仿真結果。這是一個迭代的過程。初始預測總是存在差距，測試結果必須不斷反饋以優化模型。”

這種迭代循環在先進封裝和射頻應用中尤其重要，因為諸如翹曲、互連可靠性和工藝變化等因素都會對器件性能產生重大影響。

是德科技系統解決方案工程研究員Murthy Upmaka解釋道：“準確建模半導體物理特性非常困難，因為大多數模型都依賴于電氣特性，如IV曲線和S參數等。然而，由于行為模型固有的局限性，準確建模非線性現象仍然是一項挑戰，這可能導致仿真結果與實際測量結果之間的差異?！?/p>

挑戰在于縮小這一仿真差距——即確保仿真模型隨著實際制造數據不斷演進，從而逐步提高預測精度。這需要仿真和測試之間更緊密的集成。

“你在標稱條件下進行初始仿真，如標稱電壓、標稱工藝角等，”Basoco解釋道，“但一旦開始引入諸如溫度波動、工藝偏移、電壓變化和不同環境壓力等變化因素，就會出現偏差，這時實際測試數據就變得至關重要。”

參數覆蓋

即使是最嚴格的物理測試也存在局限性。雖然工程師可以在各種電壓、溫度和頻率條件下運行設備，但他們仍然受到時間、成本和可用設備的限制。這就是仿真提供的獨特優勢，因為它使工程師能夠探索器件性能的整個參數空間。

Ansys的Swinnen表示：“無論物理測試多么全面，它都只對特定項目有效，無法涵蓋所有可能的制造公差及其組合，或所有頻率下的所有可能的壓力、溫度和負載組合。在實際測試中，測試影響器件性能的整個參數空間是不切實際的，但這對于仿真來說卻是自然而然的結果。通過仿真，產品的穩健性和可靠性得到極大提升，而要通過測試實際器件來實現同樣效果，則成本高昂且耗時漫長。”

能夠探索整個運行條件范圍，甚至包括那些可能無法進行物理測試的條件，讓工程師從統計學角度理解工藝、材料和環境變化如何影響性能。這對于高頻射頻設計尤為重要，因為即使是布局、寄生效應或阻抗匹配的微小變化也可能現狀改變實際行為。同樣，先進的功率器件必須承受各種熱應力和電應力場景，其中許多在實驗室中難以或無法全面復制。

Advantest SI/PI工程總監Quaid Joher表示：“在對高頻系統的行為進行建模和仿真時，即使是微小的變化也可能影響最終結果。高頻設計不能再依賴于‘經驗法則’。需要適當的建模和仿真才能預測正確的結果。”

仿真使工程師能夠通過參數掃描、蒙特卡羅仿真和AI驅動的優化，繪制出完整的公差堆疊分析，從而降低風險并避免日后代價昂貴的重新設計。設計師不必僅僅依賴反復試驗的原型設計，而是可以預測最壞情況，并從一開始就將穩健性融入設計中。

例如，時域反射法(TDR)仿真為GHz至THz范圍設計中的阻抗不匹配提供了有價值的見解，在這個領域，如網絡分析儀等物理測量設備的價格非常昂貴。

“借助仿真工具，在制造前對變化進行參數掃描可以制定完整的公差堆疊分析，為工程師提供寶貴的見解，否則這些見解將需要昂貴的硬件重新流片才能獲得，這可能導致交貨時間延長并錯過交付時間，”Joher補充道，“同樣，制造公差，如特征尺寸、位置和厚度的變化，可以預測影響良率的結果。這種方法用于優化設計，并顯示由于制造特征不正確，系統可能在哪些方面出現良率損失?！?/p>

隨著異構集成和先進封裝技術的不斷發展，對廣泛參數探索的需求只會與日俱增。仿真不再只是為了預測性能。它現在還包括彈性設計，確保制造公差、工藝偏移和環境變化不會在后續生產過程上造成意外故障。

新思科技產品管理總監Keith Lanier表示：“早期探索、原型設計能力和早期技術決策對于實現這些更復雜的多芯片設計的成功至關重要。您需要在制造之前分析電源分配、熱完整性和互連結構。挑戰在于確保早期模型準確反映實際性能?！?/p>

仿真精度面臨的關鍵挑戰

盡管仿真的重要性日益凸顯，但它并非萬無一失。雖然仿真可以模擬正常條件下的電氣性能，但在預測高頻相互作用、材料不一致性以及工藝可變性的全面影響時，往往存在困難：

• 高頻行為不匹配：在毫米波和太赫茲頻率下，阻抗不匹配、意外的信號衰減和互調失真可能與仿真預測結果存在顯著差異；

• 材料不一致：基板特性、互連電阻和介電特性的變化會導致偏差，而這些偏差很難精確建模；

• 制造工藝變化：焊盤錯位、翹曲和應力引起的缺陷，可能以硅前驗證中常常低估的方式改變器件性能。

仿真精度中最持久的差距之一是寄生效應、耦合模型和系統級相互作用的集成。雖然仿真為器件行為提供了理論框架，但它們往往無法捕捉PCB寄生效應、基板損耗和封裝引起的失真的累積效應，而這些效應可能會顯著改變實際性能。

是德科技的Upmaka表示：“高頻下的損耗顯著增加，因此必須精心設計陣列天線以保持增益并最大限度地降低功耗。仿真的挑戰在于將PCB寄生效應、基板效應和耦合模型集成到系統級分析中?！?/p>

熱建模是另一個主要限制因素。隨著多芯片堆疊和超高密度集成變得越來越普遍，熱耗散和機械應力會引入故障點，而這些故障點在仿真中無法總能夠預見。雖然現代工具提供了基線估計，但它們往往無法完全捕捉熱膨脹失配和應力累積如何影響器件壽命。

西門子EDA高級產品工程師Matt Grange表示：“3D堆疊器件中的熱效應會導致不同材料層之間的應力不匹配。僅依靠單一領域的仿真無法捕捉到完整的機械影響，這需要全面的多物理場分析和實際測試才能驗證。”

除了信號完整性和熱問題之外，晶圓減薄、凸塊共面性和底部填充應用的變化仍然難以預測。這些看似微小的偏差可能會累積，影響整體良率和長期可靠性。

Modus Test首席技術官Jack Lewis表示：“無論封裝互連設計模型和檢測缺陷模型多么復雜，工藝變化都會以這些模型無法理解的方式影響實際封裝互連性能。這就是為什么針對所有堆疊級的封裝互連節點進行大量電氣測試數據至關重要，以此來訓練和改進模型，以解決在純仿真環境中不明顯的機械工藝變化。”

此外，先進封裝帶來了更精細的互連、異構集成問題以及更多的機械和電氣應力來源。即使是熱膨脹系數、電氣寄生參數或材料附著力的微小偏差也會不斷累積，導致最終器件出現意外故障。這些差異凸顯了對仿真模型進行持續校準和改進的必要性，確保它們能夠隨著實際制造條件的變化而發展。

西門子EDA的Ferguson表示：“當添加多個小芯片和其他材料時，制造過程中會出現翹曲、熱膨脹不匹配和應力累積等問題，從而影響性能。如果封裝發生翹曲，如何在測試臺上進行正確的連接？是否真的能按預期那樣在所有不同的小芯片之間獲取信號？”

AI/ML幫助提升仿真精度

隨著半導體復雜度的提升，傳統的基于物理原理的仿真工具難以應對現實世界中的變化。固定模型和預定義假設通常無法捕捉到那些細微材料不一致、工藝波動和影響實際器件性能的高頻效應。為了彌補這一差距，工程師越來越多地轉向AI和機器學習(ML)，通過整合實際測試數據、工藝反饋回路和預測故障分析來提高仿真精度。

Advantest的Joher表示：“AI和ML正在通過自動化此前需要人工干預的優化任務來加速仿真工作流程。這些工具可以識別材料特性、工藝變化和測試結果之間的相關性，從而可以動態優化模型。”

AI最大的優勢之一在于它能夠根據經驗反饋不斷優化模型。與依賴靜態仿真和最佳猜測公差不同，AI增強的工具可以動態地將材料不一致性、溫度波動和應力引起的故障納入仿真工作流程。這使工程師能夠實時調整仿真，減少理論預測與實際芯片行為之間的差異。

新思科技的Lanier表示：“考慮到這些芯片的尺寸、互連數量以及純粹的設計復雜性的增加，AI解決方案在管理優化方面變得必不可少。它不再只是孤立地對電源分配或信號完整性等單個因素進行建?！枰婵紤]整個系統，并快速迭代以縮小預測性能和實際性能之間的差距?！?/p>

盡管有這些優勢，但AI驅動的仿真仍然容易過度擬合理想條件下的模型。在半導體設計中，當仿真過于依賴預定義的假設而未能考慮現實世界的變化時，就會發生過度擬合。這會導致過于樂觀的性能預測，尤其是在高頻設計中，寄生效應、熱梯度和機械應力可能會導致硅前驗證中未反映的故障。

Modus Test的Lewis表示：“即使使用AI增強的非電氣封裝檢測模型，也需記住，該模型仍然只是一個預測，在導致實際良率損失之前只有最少的反饋。AI帶來的能力是能夠將數百萬個高精度電氣互連測試結果與模型仿真和檢測結果進行比較，以前所未有的方式提高封裝仿真和缺陷檢測模型的準確性。”

此外，許多傳統的仿真模型都假設材料具有靜態特性、理想的電接觸和均勻的熱分布，但這些假設在異質集成和先進封裝中并不總是成立。例如，在3D堆疊器件中，芯片層和互連層之間的熱膨脹系數變化可能會引起機械應力，從而以不可預測的方式改變電氣性能——這種效應可能無法在硅前模型中完全捕捉到。

“我們正在進入更復雜和更高速度的領域，每個方面都很重要。設計師必須關注每一個細節，”Joher補充道，“隨著計算能力的快速提升，真正的3D精度建模將成為大多數（如果不是全部）組件的‘必需品’。”

AI驅動的仿真通過基于實際數據不斷更新熱、電和機械參數，來幫助彌合這一差距，確保預測模型反映實際的制造公差。

“3D堆疊器件中的熱效應會導致不同材料層之間的應力不匹配，”西門子的Grange補充道，“僅依靠單一領域的仿真可以提供基線估計，但它們往往無法捕捉到完整的機械影響。AI驅動的多物理場分析有助于彌補這一差距，通過實際工藝數據優化模型?！?/p>

除了基于物理的預測之外，AI還可以改進缺陷檢測和性能漂移分析，而這些是傳統仿真通常無法實現的領域。雖然傳統的仿真方法在受控條件下預測理想的性能，但AI可以分析來自大量測試的大型數據集，以識別早期可靠性風險和工藝偏差。這在先進封裝和異構集成中尤為重要，因為故障可能是逐漸出現的，而不是立即顯現為缺陷。

Teradyne的Basoco表示：“AI正在幫助我們從被動模型轉變為預測模型。我們現在可以在海量數據集中識別漂移和異常，避免它們轉化為實際故障。這是提高良率和減少代價高昂的重新流片的重要一步?！?/p>

仿真和驗證的未來

展望未來，人工智能和機器學習將在彌合仿真和實際測試數據之間的差距方面發揮越來越重要的作用。將實時測量數據集成到仿真工作流程中的能力，將提高預測精度，減少對高昂的制造迭代的依賴。

Joher表示：“將AI融入半導體仿真，不僅僅是為了提高精度，更是為了實現實時適應性。通過整合實時工藝數據，由AI驅動的模型可以隨著制造條件的變化而發展，確保持續改進?！?/p>

這種實時反饋還可以實現可預測性。是德科技的Upmaka表示：“AI 驅動的仿真正在改變游戲規則，使預測建模更具動態性?；趯崟r反饋調整參數的能力意味著工程師能夠在工藝變化導致良率降低之前就加以解決。”

最終，縮小仿真差距的關鍵在于采用一種混合方法，即利用AI增強預測模型，同時保持與經驗驗證的緊密聯系。通過整合仿真、測試和AI驅動的工藝改進，半導體工程師將能夠開發出更具彈性的設計，優化可制造性，并顯著縮短下一代器件的上市時間。未來的方向不是在仿真和測試之間做出選擇，而是讓它們比以往任何時候都更有效地協同工作。

結語

半導體行業正在迅速朝著數據驅動的設計和測試模式轉變，在這種模式下，仿真不再是靜態的近似，而是不斷發展的預測引擎。AI、實時測量和生產分析正在模糊仿真與測試之間的界限，使工程師能夠更快、更自信地驗證設計。

Teradyne公司的Basoco補充道：“歸根結底，沒有完美的仿真。關鍵是縮小差距，確保測試數據隨著時間的推移不斷優化我們的模型，以便下一代設計從一開始就變得更智能、更高效、更易于制造?！?/p>

隨著人工智能、機器學習和實時工藝反饋的持續融合，半導體行業正邁向設計驗證的新時代，其中仿真和物理測試之間的界限變得模糊。其結果將是更具預測性、適應性和可靠性的半導體開發周期。