Ни одна коммерческая тайна или аппаратный троян не сможет скрыться от психографической рентгеновской ламинографии.
КОГДА ВЫ ПЕЧЕТЕ торт, обычно трудно понять, в каком он состоянии внутри. То же самое верно (с гораздо более высокими ставками) для микроэлектронных чипов: каким образом инженеры могут подтвердить, что то, что находится внутри, действительно соответствует замыслу проектировщиков? Как компания, занимающаяся разработкой полупроводников, может определить, не была ли украдена ее интеллектуальная собственность? Гораздо более тревожно то, что невозможно быть уверенным в отсутствии тайно установленых закладок, или тайного аварийного выключателя, или какого-либо другого аппаратного трояна.
Сегодня такие исследования осуществляеются путем шлифования каждого из многочисленных слоев чипа и их проверки с помощью электронного микроскопа. Это происходит медленно и, конечно же, инвазивно, поэтому такой подход едва ли может кого-то удовлетворить.
Один из нас (Леви) работает с полупроводниками , а другой (Эппли) с рентгеновскими лучами. Итак, поразмыслив над этой проблемой, мы подумали об использовании рентгеновских лучей для неинвазивного сканирования чипов. Однако придется выйти за пределы разрешения, используемого в медицинских рентгеновских сканерах. Но нам было ясно, что необходимое решение возможно. В этот момент родился проект, который мы назвали «чип-сканированием».
Наш первый метод, птихографическая рентгеновская компьютерная томография, сначала был протестирован на участке 22-нанометрового процессора Intel , создав детальное трехмерное изображение межсоединений чипа.
КОМАНДА ЧИП-СКАНИРОВАНИЯ
SLS-USC
Несколько лет спустя мы сделали возможным отображать всю структуру межсоединений даже самых совершенных и сложных процессоров, не разрушая их. Сейчас этот процесс занимает больше дня, но грядущие улучшения в ближайшие несколько лет должны позволить отображать целые чипы в течение нескольких часов.
Этот метод, называемый птихографической рентгеновской ламинографией, требует доступа к некоторым из самых мощных в мире источников рентгеновского света. Большинство из этих предприятий удобно расположены недалеко от места, где происходит большая часть разработки передовых чипов. Так как доступ к этой технике расширяется, ни один изъян, неудача или дьявольская уловка не смогут скрыться.
После принятия решения о применении этого подхода нашей первой задачей было выяснить, на что способны современные рентгеновские методы. Это было сделано в Институте Пауля Шеррера (PSI) в Швейцарии, где работает один из нас (Эппли). PSI является домом для синхротрона Swiss Light Source (SLS), одного из 15 самых ярких источников когерентного рентгеновского излучения, созданных на сегодняшний день.
Когерентное рентгеновское излучение отличается от того, что используется в медицинском или стоматологическом кабинете, точно так же, как высококоллимированный луч света лазерной указки отличается от света, излучаемого во всех направлениях лампой накаливания. SLS и подобные установки генерируют высококогерентные пучки рентгеновских фотонов, сначала ускоряя электроны почти до скорости света. Затем магнитные поля отклоняют эти электроны, вызывая образование желаемых рентгеновских лучей.
Чтобы посмотреть, что мы можем сделать с SLS, наша многопрофильная группа купила процессор Intel Pentium G3260 в местном магазине примерно за 50 долларов США и сняла упаковку, чтобы обнажить кремний. (Этот процессор был изготовлен с использованием 22-нанометровой технологии CMOS FinFET).
Как и все подобные чипы, транзисторы G3260 изготовлены из кремния, но для коммутации используются металлические межсоединения. В современном процессоре межсоединения строятся более чем в 15 слоях, которые сверху выглядят как карта уличной сетки города. Нижние слои, расположенные ближе к кремнию, имеют невероятно мелкие детали, расположенные на расстоянии всего в нанометры друг от друга в самых совершенных сегодня чипах. По мере того, как вы поднимаетесь по слоям межсоединений, элементы становятся все реже и крупнее, пока вы не достигнете вершины, где электрические контактные площадки соединяют чип с его корпусом.
Мы начали исследование с вырезания цилиндра шириной 10 микрометров из G3260. Нам пришлось пойти на этот деструктивный шаг, потому что он значительно упрощал ситуацию. Десять микрометров — это менее половины глубины проникновения фотонов SLS, поэтому сопоставимо с таким же настолько маленьким объектом мы сможем использовать достаточное количество фотонов, проходящих через столб, чтобы определить, что находится внутри.
Мы поместили образец на механический столик, чтобы повернуть его вокруг цилиндрической оси, а затем пропустили когерентный луч рентгеновских лучей через боковую часть. По мере вращения образца мы освещали его узором из перекрывающихся пятен шириной 2 мкм.
В каждом освещенном пятне когерентные рентгеновские лучи дифрагировали, проходя через извилистую башню медных межсоединений чипа, проецируя рисунок на детектор, который сохранялся для последующей обработки. Записанные проекции содержали достаточно информации о материале, через который проходили рентгеновские лучи, чтобы определить структуру в трех измерениях. Этот подход называется птихографической рентгеновской компьютерной томографией (PXCT). Птихография — это вычислительный процесс создания изображения чего-либо на основе интерференционной картины света, проходящего через него.
Некоторые довольно простые эффекты дифракции рентгеновских лучей дают достаточно информации для вывода наноразмерных структур. Сияющие рентгеновские лучи через небольшую щель (вверху) проецируют классический узор Фраунгофера на детектор (синий, вверху). Замените щель двумя точечными объектами (в центре), расположенными ближе друг к другу, чем щель, и проецируется другой узор (красный, в центре). Размещение точечных объектов в щели объединяет две интерференционные картины (темно-фиолетовый, внизу). Смещение объектов в прорези [внизу слева] приводит к созданию новой комбинации [светло-фиолетового цвета]. Несколько таких интерференционных картин вместе показывают положение объектов на пути рентгеновского луча.
PXCT, относительно прост и напоминает дифракцию света через щели. Возможно, вы помните из вводного курса физики, что если направить когерентный луч света через щель на далекую плоскость, в результате эксперимента получится так называемая дифракционная картина Фраунгофера. Это узор из светлых и темных полос или полос, расположенных пропорционально отношению длины волны света к ширине щели.
Если вместо того, чтобы пропускать свет через щель, вы направите его на пару близко расположенных объектов, настолько маленьких, что они фактически являются точками, вы получите другую картину. Не имеет значения, в каком месте луча находятся объекты. Пока они находятся на одинаковом расстоянии друг от друга, вы можете перемещать их и получать тот же узор.
Сами по себе ни одно из этих явлений не позволит вам восстановить клубок межсоединений в микрочипе. Но если вы объедините их, вы начнете понимать, как это может работать. Поместите пару предметов в щель. Результирующая интерференционная картина получается в результате дифракции из-за комбинации щели и объекта и раскрывает информацию о ширине щели, расстоянии между объектами и относительном положении объектов и щели. Если вы немного переместите две точки, интерференционная картина сместится. И именно этот сдвиг позволяет вам точно рассчитать, где находятся объекты внутри щели.
Любой реальный образец можно рассматривать как набор точечных объектов, которые порождают сложные картины рассеяния рентгеновских лучей. Такие шаблоны можно использовать, чтобы сделать вывод о том, как эти точечные объекты расположены в двух измерениях. И этот принцип можно использовать для отображения объектов в трех измерениях путем вращения образца внутри луча — процесс, называемый томографической реконструкцией.
Вам необходимо убедиться, что вы настроены на сбор достаточного количества данных для отображения структуры с необходимым разрешением. Разрешение определяется длиной волны рентгеновского излучения, размером детектора и некоторыми другими параметрами. Для наших первоначальных измерений с помощью SLS, в котором использовались рентгеновские лучи с длиной волны 0,21 нм, детектор пришлось разместить примерно в 7 метрах от образца, чтобы достичь целевого разрешения 13 нм.
В марте 2017 года мы продемонстрировали использование PXCT для неразрушающего построения изображений интегральных схем, опубликовав несколько очень красивых 3D-изображений медных межсоединений в процессоре Intel Pentium G3260. Эти изображения раскрывают трехмерный характер и сложность электрических соединений в этой интегральной схеме КМОП. Но они также уловили интересные детали, такие как дефекты металлических соединений между слоями и шероховатость между медью и кремнеземным диэлектриком вокруг него.
Уже из этой демонстрации, подтверждающей принцип работы, стало ясно, что этот метод имеет потенциал для анализа отказов, проверки конструкции и контроля качества. Поэтому мы использовали PXCT для исследования цилиндров аналогичного размера, вырезанных из чипов, изготовленных по технологиям других компаний. Детали полученных 3D-реконструкций были подобны отпечаткам пальцев, уникальным для микросхем, а также многое рассказали о производственных процессах, используемых при изготовлении чипов.
Птихографическая ламинография
В положении с ребра этот чип (оранжевый) слишком толстый, чтобы через него могли проникнуть рентгеновские лучи. Но наклон чипа под углом (см. тета, в центре) делает поперечное сечение достаточно тонким. Механический столик, на котором установлен чип [не показан], затем вращает образец внутри рентгеновского луча вокруг оси z, чтобы проецировать интерференционные картины на детектор, который можно использовать для восстановления межсоединений чипа.
Нас воодушевил наш ранний успех. Но мы знали, что можем добиться большего, создав новый тип рентгеновского микроскопа и найдя более эффективные способы улучшения реконструкции изображений, используя информацию о конструкции чипа и производстве. Мы назвали новую технику PyXL, что означает «птихографическая рентгеновская ламинография».
Первое, с чем пришлось столкнуться, это как сканировать целый чип шириной 10 миллиметров, когда у нас глубина проникновения рентгеновских лучей составляла всего около 30 мкм. Мы решили эту проблему, сначала наклонив чип под углом относительно луча. Далее мы вращали образец вокруг оси, перпендикулярной плоскости чипа. В то же время мы также переместили его в сторону, растровым способом. Это позволило нам сканировать лучом все части чипа.
В каждый момент этого процесса рентгеновские лучи, проходящие через чип, рассеиваются материалами внутри микросхемы, создавая дифракционную картину. Как и в случае с PXCT, дифракционные картины от перекрывающихся пятен освещения содержат избыточную информацию о том, через что прошли рентгеновские лучи. Затем алгоритмы визуализации выводят структуру, которая наиболее соответствует всем измеренным дифракционным картинам. По ним мы можем реконструировать внутреннюю часть всего чипа в 3D.
Излишне говорить, что при разработке нового типа микроскопа есть о чем беспокоиться. Он должен иметь стабильную механическую конструкцию, включая точные этапы движения и измерение положения. И он должен подробно фиксировать, как луч освещает каждое пятно на чипе, и возникающие в результате дифракционные картины. Поиск практических решений этих и других вопросов потребовал усилий команды из 14 инженеров и физиков. Геометрия PyXL также потребовала разработки новых алгоритмов для интерпретации собранных данных. Это была тяжелая работа, но к концу 2018 года мы успешно протестировали 16-нм микросхемы и опубликовали результаты в октябре 2019 года.
Современные процессоры могут иметь межсоединения на расстоянии всего 30 нм друг от друга, а наша технология может, по крайней мере в принципе, создавать изображения структур размером менее 2 нм.
В этих экспериментах мы смогли использовать PyXL, чтобы виртуально отделить каждый слой межсоединений и выявить схемы, которые они образуют. В качестве первого теста мы вставили небольшой дефект в файл проекта слоя межсоединений, ближайшего к кремнию. Когда мы сравнили эту версию слоя с реконструкцией чипа PyXL, недостаток сразу стал очевиден.
В принципе, несколько дней работы — это все, что нам нужно для использования PyXL, чтобы получить значимую информацию о целостности микросхемы, изготовленной даже на самых современных предприятиях. Современные процессоры могут иметь межсоединения на расстоянии всего в десятки нанометров друг от друга, а наша технология может, по крайней мере в принципе, создавать изображения структур размером менее 2 нм.
Новая версия нашего рентгеновского метода, называемая птихографической рентгеновской ламинографией, может раскрыть структуру межсоединений целых чипов, не повреждая их, даже до самых маленьких структур. Используя этот метод, мы могли легко обнаружить (намеренное) несоответствие между файлом проекта и тем, что было изготовлено.
Но увеличение разрешения занимает больше времени. Хотя созданное нами оборудование способно полностью сканировать область размером до 1,2 на 1,2 сантиметра с самым высоким разрешением, это было бы непрактично. Увеличение масштаба интересующей области было бы более эффективным использованием времени. В наших первоначальных экспериментах сканирование с низким разрешением (500 нм) квадратной части чипа со стороной 0,3 мм заняло 30 часов. Сканирование с высоким разрешением (19 нм) гораздо меньшей части чипа, шириной всего 40 мкм, заняло 60 часов.
Скорость визуализации фундаментально ограничена потоком рентгеновского излучения, доступным нам в SLS. Но другие установки могут похвастаться более мощными потоками рентгеновского излучения, и в разработке находятся методы повышения «яркости» источника рентгеновского излучения — комбинации количества производимых фотонов, площади луча и скорости его распространения. Например, лаборатория MAX IV в Лунде, Швеция, впервые нашла способ повысить свою эффективность на два порядка. Еще один-два порядка можно получить с помощью новой рентгеновской оптики. Сочетание этих улучшений однажды должно увеличить общий поток в 10 000 раз.
Благодаря этому более высокому потоку мы сможем достичь разрешения 2 нм за меньшее время, чем сейчас требуется для получения разрешения 19 нм. Наша система также могла бы обследовать интегральную схему площадью один квадратный сантиметр (размером с процессор Apple M1) с разрешением 250 нм менее чем за 30 часов.
Существуют и другие способы повышения скорости и разрешения изображений, такие как лучшая стабилизация зондирующего луча и улучшение наших алгоритмов с учетом правил проектирования микросхем и деформации, которая может возникнуть в результате слишком сильного рентгеновского воздействия.
Хотя мы уже можем многое сказать о микросхеме только по расположению ее межсоединений, при дальнейших улучшениях мы сможем узнать о ней все, включая материалы, из которых она изготовлена. Для узла, изготовленного по 16-нм технологии, это медь, алюминий, вольфрам и соединения, называемые силицидами. Возможно, мы даже сможем проводить локальные измерения деформации в кремниевой решетке, которая возникает в результате многослойных производственных процессов, необходимых для создания передовых устройств.
Идентификация материалов может стать особенно важной сейчас, когда технология медных соединений приближается к пределу своих возможностей. В современных КМОП-схемах медные межсоединения подвержены электромиграции, при которой ток может вывести атомы меди из строя и вызвать пустоты в структуре. Чтобы противостоять этому, межсоединения покрыты барьерным материалом. Но эти оболочки могут быть настолько толстыми, что оставляют мало места для меди, что делает межсоединения слишком резистивными. Поэтому исследуются альтернативные материалы, такие как кобальт и рутений. Поскольку рассматриваемые межсоединения настолько хороши, нам потребуется достичь разрешения менее 10 нм, чтобы их различать.
Есть основания думать, что мы доберемся до цели. Применение PXCT и PyXL к «коннектому» как аппаратного, так и «мокрого» программного обеспечения (мозга) является одним из ключевых аргументов, которые исследователи во всем мире привели в поддержку создания новых и модернизированных источников рентгеновского излучения. Тем временем в наших лабораториях в Калифорнии и Швейцарии продолжается работа по разработке более совершенного аппаратного и программного обеспечения. Так что когда-нибудь, если вы с подозрением относитесь к своему новому процессору или интересуетесь процессором конкурента, вы сможете совершить обзорную экскурсию по его внутренней работе, чтобы убедиться, что все действительно на своих местах.
В команду чип-сканирования SLS-USC входят Мирко Холлер, Михал Одстрсил, Мануэль Гизар-Сикайрос, Максим Лебюгл, Элизабет Мюллер, Симоне Финицио, Джемма Тинти, Кристиан Дэвид, Джошуа Зусман, Вальтер Унглауб, Оливер Банк, Йорг Раабе, АФЖ Леви, и Габриэль Эппли.
Оценили 0 человек
0 кармы