在干法刻蚀中，由于与气体分子的碰撞和其他随机热效应，加速离子的轨迹是不均匀且不垂直的（图1）。这会对刻蚀结果有所影响，因为晶圆上任何一点的刻蚀速率将根据大体积腔室可见的立体角和该角度范围内的离子通量而变化。这些不均匀且特征相关的刻蚀速率使半导体工艺设计过程中刻蚀配方的研发愈发复杂。在本文中，我们将论述如何通过在SEMulator3D^®中使用可视性刻蚀建模来弥补干法刻蚀这一方面的不足。

图1a：中性气体在腔室内随机流动的二维展示。气体的行进角度在图中描绘的所有方向上均等分布（图1a）。图1b：显示了带正电的离子和一个带负电的晶圆。离子会因电场而向下加速；然而，由于随机热效应和与其他离子或气体分子的碰撞，完美垂直轨迹无法实现。角速度分布可以近似为高斯函数（图1b）。

 角相关刻蚀

确定材料刻蚀速率(ER)最简单的方法是在实际刻蚀前后测量晶圆的材料厚度。在刻蚀过程中使用平面晶圆可确保局部区域内的所有位置具有相同的张角和离子通量，这将带来可测量的统一刻蚀速率（图2a）。由于不同的刻蚀角度和不断变化的离子通量，在特征相关的刻蚀过程、例如沟槽和硬掩膜刻蚀中，确定该刻蚀速率是不可能的。SEMulator3D能够使用其“多刻蚀”功能模拟此类刻蚀。该软件可测量任意给定点的可见立体角并计算与该立体角范围内离子通量成比例的常态刻蚀量（图2c）。入射角的离子通量分布被假定为具有标准差的高斯分布。

图2a：在平面晶圆表面，每个位置(A、B、C、D)完全暴露在腔室中（开口角为180°），并且接收各个方向的全部离子通量。图2b：在凹坑和沟槽(E、F)底部，腔室视线内的角度范围减小。刻蚀速率可以表示为角度范围内的分布积分（垂直线之间曲线下的阴影区域）。

 刻蚀配方剖析

给定刻蚀腔室设置（射频功率和压力设置）的离子角分散可以凭经验用延时刻蚀样品的扫描电镜(SEM)图像确定，随后可以在SEMulator3D中模拟出虚拟腔室内的“虚拟”结构。虚拟实验设计可以在此模型中运行——通过改变角分散，直到虚拟刻蚀建模结果与实际SEM图像轮廓相匹配。图3展示的是，在SEMulator3D中将刻蚀样品的虚拟延时SEM与几个不同厚度的模型进行了比较，显示不同角分散值下的刻蚀形状和深度。SEMulator3D中的厚度设置说明的是在大体积腔室具有完全可视性的区域内理论上最大的材料去除。该设置将与实际刻蚀腔室中样品上的最大离子通量成比例。与实际刻蚀配方最匹配的模拟设置将在每个成比增加的厚度和时间上都具有与SEM图像相匹配的模拟轮廓（3D模拟图像）。开发与相应的实际刻蚀配方相匹配的模拟配方具有重大价值，它可用于预测样品的刻蚀时间演变，并使工艺探索期间在其他应用和结构中使用虚拟刻蚀模型成为可能。

图3：模拟实验设计与延时SEM的比较。模拟实验设计使用了恒定刻蚀量和不同的角分散（高斯分布的标准差），进行模拟并显示增量材料删除步骤失效。右侧的直方图说明了角度分布与软件中数值设置的相关性（不按比例）。刻蚀工艺的实际角分散是通过找到与刻蚀轮廓最匹配的模拟实验设计结果来确定的。

 使用剖面配方优化 SADP 样品

作为SEMulator3D中可视性刻蚀的示例，我们将使用剖面的二氧化硅 (SiO2)和氮化硅 (SiN) 刻蚀工艺模型来确定确保SADP柱孔关键尺寸的均匀性所需的最佳原子层沉积 (ALD) 厚度（见图4）。该样品由50nm SiN层和100nm高的碳芯轴组成，芯轴直径20nm，水平间距80nm。最终目标是使用SADP创建一个40nm间距的孔阵列。此剖面SiN / SiO2刻蚀的角分散为0.08，对所有异物的选择比为0.3。使用ALD形成的孔不对称形状呈现为带有圆形开口的菱形，与在芯轴上形成的圆柱形孔形成对比。由于此菱形孔的大小可以通过ALD进行调整，我们需要确定ALD的临界厚度，刻蚀过程中这一厚度的ALD下进入此菱形孔区域的离子总量与进入圆柱区域的离子总量相等，这将带来相等的刻蚀深度和形状。

图4：孔阵列上的菱形SADP，芯轴直径20nm，水平间距80nm。处于扩张的向外沉积形成了孔，这些孔又形成菱形并具有圆形开口。使用剖面SiO2刻蚀，可以探索不同ALD厚度刻蚀孔的形状。

SEMulator3D中可以通过ALD厚度实验设计确定这一最佳厚度。该模拟的结果如图5所示，刻蚀自上而下的形状和底部横截面也可见。随着ALD厚度的增加，SiN /基底界面处的孔形状从方形变为圆形，并且逐渐变小。在足够的ALD厚度下，菱形孔的尖端可视度有限，这会导致较低的刻蚀速率且刻蚀保持圆形。在23.5nm的ALD厚度下得到了此次剖面SiO2和SiN刻蚀工艺最均匀的孔形状。

结论

SEMulator3D中可视刻蚀特征提供了一种模拟与现实刻蚀腔室接近的刻蚀速率的方法。SEMulator3D可视性刻蚀设置，例如角分散和选择比，可以与延时SEM图像进行比较，以验证工艺模型。之后，该工艺模型可以用来探索刻蚀配方变化对不同结构和不同刻蚀次数的影响，免去实际晶圆制造和测试的时间和成本。

来源：泛林半导体设备技术

• Arm^® Ethos^™-U65 microNPU在行业中首次落地，赋能应用处理器实现快速、高效、低成本的机器学习加速，适用于各类物联网、汽车和工业边缘应用

• 利用先进的恩智浦EdgeLock^®安全区域加强片上安全功能，简化安全边缘应用部署

• 集成实时MCU内核，能够提供低功耗、始终在线的机器学习和传感器融合功能

2021年11月12日——恩智浦半导体（NXP Semiconductors N.V.，纳斯达克股票代码：NXPI）今日宣布推出i.MX 93系列应用处理器，该系列处理器专为汽车、智能家居、智能楼宇和智能工厂应用而设计，利用边缘机器学习，根据用户需求实现预测和自动化。作为恩智浦i.MX 9系列首款应用处理器，全新i.MX 93系列将Arm Ethos-U65 microNPU的业内首次落地与出色安全性及高集成度相结合，在边缘提供高效、快速、安全的机器学习。凭借这些特点，该系列处理器让开发人员能够开展各类领域广泛应用的研发，包括语音辅助智能家居和智能楼宇、低功耗工业网关及汽车驾驶监控系统等。

边缘应用发展的关键在于，系统能够处理系统输入，并以高精度在本地做出明智的决策。为了解决这些挑战，i.MX 93系列采用多核异构架构，集成了高达2个1.7GHz的Arm Cortex^®-A55应用处理器内核和一个实时Cortex-M33内核微控制器子系统，可完全访问所有SoC外设，包括行业中首次实现每个周期256个MAC的Arm Ethos-U65 microNPU。该架构拥有出色的高能效机器学习性能，应用范围广泛，包括紧凑型电池供电物联网设备，这些设备需要功能强大且高能效的应用处理器，以实现较长的电池使用寿命。

i.MX 93系列集成度高，除了一系列广泛使用的多媒体接口外，还支持多种工业和汽车连接接口协议。因此，设计人员可以更轻松地实现i.MX 93设备的多系统连接。这也减少了外部硬件组件需求和额外的设计工作，从而可以缩短上市时间，并降低总体系统成本。

恩智浦执行副总裁兼边缘处理业务部总经理Ron Martino表示：“全球的互联设备数量正在高速增长，预计2030年将达到750亿台，我们需要确保在每台设备上实现高能效、高安全性和智能化，这一点非常关键。i.MX 93应用处理器高度集成，有助于在边缘开创一系列全新的用例。这类用例需要与传感器数据紧密结合，从而迅速做出决策。这样才能在物联网、工业物联网和汽车应用中落地新一代安全、高效、智能的设备。”

恩智浦EdgeLock和Azure Sphere确保安全无忧

恩智浦EdgeLock^®安全区域是一个经过预先配置的自管理式自主安全子系统，它是i.MX 9系列中的标准片上功能，让开发人员无需深厚安全方面的专业知识，就能实现设备安全性目标。

在初始部署后使边缘设备保持长期安全是一项挑战，需要借助于不间断的可信管理服务。恩智浦与Microsoft开展了合作，使用Microsoft Azure Sphere构建了“云安全”i.MX 93-CS系列，为客户提供全面的芯片到云安全解决方案，以及超过十年的持续更新和安全改进。

Microsoft Azure Sphere合作伙伴计划经理Halina McMaster表示：“我们为开发人员提供了一个全面的平台，该平台由大量具备相关专业技术的Microsoft软件、云和安全专家积极支持，助力开发人员更轻松地打造、连接和维护创新物联网设备。我们与恩智浦一起，推出多种Microsoft Azure Sphere认证的边缘处理器，这些处理器既能为客户应用提供安全环境，又能带来重要的无线更新基础设施，并且每一种Azure Sphere芯片均享有超过十年的持续安全改进支持。i.MX 93-CS芯片使新一代安全物联网设备成为可能，为跨行业性能优化、可持续性和安全性带来机遇。”

运行Azure Sphere的i.MX 93-CS处理器在EdgeLock安全区域上实现了Microsoft Pluton。EdgeLock安全区域上的Pluton作为可靠的硬件信任根（内置在芯片中），可实现整个Azure Sphere安全堆栈，为开发面向多种物联网和工业应用的高度安全设备奠定了基础。

其他详情

• 采用i.MX 93系列的机器学习应用开发将通过eIQ^®软件开发环境实现，其中包括eIQ Toolkit工作流程工具、基于GUI的eIQ Portal开发环境以及包含Arm Ethos-U65 microNPU作为推理目标的eIQ推理引擎选项。

• i.MX 93应用处理器采用恩智浦的创新Energy Flex架构，使开发人员能够优化每种运行模式的能源使用，从而打造电池寿命更长的便携式设备，并帮助减少电源供电设备的碳足迹。

• i.MX 93系列将加入恩智浦的产品持续供应计划。

有关i.MX 93应用处理器系列的更多信息，请访问nxp.com/i.mx93或联系全球恩智浦销售代表。

关于恩智浦半导体

恩智浦半导体秉持“智慧生活 安全连结”的理念，致力于通过领先技术推动更便捷、智能、安全的生活。作为全球领先的嵌入式应用安全连接解决方案提供商，恩智浦不断引领汽车、工业物联网、移动设备和通信基础设施市场的创新。恩智浦拥有超过60年的专业技术及经验，在全球30多个国家设有业务机构，员工达29,000人，2020年全年营业收入86.1亿美元。更多信息请登录www.nxp.com.cn。

VideoCardz 刚刚介绍了七彩虹推出的 iGame RTX 3070 LHR / 3070 Ti 8GB 定制限量款显卡新品，可知其采用了双面散热结构设计。两款显卡的完整型号，均包含了 iGame Customization OC 的字样，意味着它们的频率都较标准款有所提升。其中 3070 LHR SKU 的 GPU 主频为 1785 MHz（+3.5%），而 3070 Ti SKU 更是达到了 1800 MHz（+1.7%）。

具体规格方面，七彩虹 iGame GeForce RTX 3070 Customization OC LHR 拥有 5888 个 GPU 计算核心、184 个纹理单元（TMU）、96 个光栅单元（ROP），辅以 8GB @ 256-bit GDDR6 显存（频率 14Gbps）。

七彩虹 iGame GeForce RTX 3070 Ti Customization OC 8G 衍生定制型号具有 6144 个 GPU 计算核心、192 个纹理单元（TMU）、96 个光栅单元（ROP），显存也是 8GB @ 256-bit（但频率达到了 19Gbps）。

熟悉英伟达“Founders Edition”公版显卡和 B 站联名款的朋友（比如 12-pin 电源连接器），一定不会对七彩虹这两款新品感到陌生（主要区别在于 V 形 PCB 设计）。

近日有消息称，由于 PCIe 5.0 和 Molex MicroFit 3.0 电源连接器兼容，英伟达酝酿推出“PCIe Gen 5 12-pin 电源连接器”也有段时间了。

七彩虹的两款新品，还彰显了相当高浓度的“定制化”属性。原厂提供了三张独立的磁吸背板，消费者可随时按需更换。

（图 via VideoCardz）

目前七彩虹已在官网上放出了两款 iGame RTX 3070 / 3070 Ti 8GB 定制 OC 显卡的页面链接，但暂未上市销售，且可能仅限在国内市场销售。

来源：cnBeta.COM

数字化正在变成每个行业都要面对的“必答题”。11月12日，在“增长引力 向芯而行”2021年度腾采通电子产业数字化增长大会深圳现场，腾讯企点腾采通品牌全新战略正式发布，针对电子元器件行业痛点，从抢单王到AI交易助手，打造用户、AI交易、数据和服务四大引擎，撬动电子产业数字化发展。

腾讯企点腾采通的发布，是腾讯企点助力实体产业转型升级，深入产业场景，联手合作伙伴开放共建又一个实践落地。

作为生态合作伙伴，腾采通的公司主体是2018年找钢网和腾讯联合投资成立的，核心团队成员拥有B2B电商千亿级交易经验，作为国内首款B2B交易型SaaS工具，腾采通经过3年的发展，现在已服务了超过10000个行业企业和组织，2021年内产品销售额超过1000万，并于2021年获得微光创投千万级的融资。

在电子元器件行业中小贸易商的交易链路中，上下游习惯利用QQ、微信沟通交流，这种人工撮合的形式效率低下；且交易链路中贸易层级非常多，SKU达到数千万级，上下游的供需匹配耗时费力。胖猫云科技针对该行业痛点，在腾讯企点开放平台等资源鼎力支持下，首次将自然语言处理、深度学习技术应用到B2B询报价环节，首发SaleMatch引擎，通过群的能力，快速识别买卖意图，自动识别商机。同时，连接了库存、ERP以后，实现自动化的询报价。最后，整体的交易效率和上下游供需的匹配效率实现了数倍的提升。

付曼青表示，近年来，腾讯致力于产业互联网战略的升级和落地，联合各行各业的战略生态企业，通过构建生态、开放共赢，帮助各垂直行业找到成长“加速度”，助力各行各业的数字化升级。腾采通致力于将自身打造为B2B交易型SaaS赛道第一品牌，并进一步强化其在工业SaaS市场的领先地位。付曼青代表腾讯在会上专门表示，将会持续支持腾采通，在行业领导的指导下，跟特别有行业经验的服务商一起通过腾讯生态，帮助IC行业在潮水退后拥抱数字化，帮助各位老板降低成本，提高效率，更精准更快速地实现增长。

腾采通通过不断升级，现在已经从单一的抢单功能，成长为涵盖采购、客户SCRM、店铺营销等等能力的完整电子行业解决方案，我们也在公司成立3年之际进行了品牌升级，新品牌：腾采通——AI交易助手。

张晓坤认为，未来所有重复操作的工作都会被机器人替代，QQ、微信是企业连接客户最主要的通路。基于腾讯企点，让企业连接几亿月活的腾讯生态成为可能，腾采通的诞生，助力企业应对不断变化的供给环境，以询报价下单、复购转化为目的，通过将自然语言处理、深度学习等AI能力首次运用到B2B询报价场景，使产业链的交易和上下游供需匹配效率得到了极大的提升。

梁佛木认为，以客户为中心、产业上下游全面数字化连接成为数字化未来发展的方向，并从需求端和供给端两方面展开具体分析，介绍了腾讯企点在助力电子产业数字化升级方面所做的探索。在需求端，腾讯企点进行数智化客户运营，通过全渠道、全链路、智能化，提升企业获客、待客、留客能力；在供应端，腾讯企点进行产业智连，通过社交化、智能化、平台化，提升产业上下游交易协同效率。

他还表示，借助腾讯企点在产业数字化方面的探索，腾采通这样一个连接电子产业上下游的产品，也将发挥更大的价值。

未来，腾采通将借助腾讯云腾讯企点的开放生态，进一步强化腾采通在B2B交易型SaaS赛道的品牌实力。

作为腾讯云旗下智慧客户运营平台，腾讯企点腾讯企点已在教育、工业、零售、泛互、金融、物流、会展等超过80个行业，助力数十万家企业实现数字化升级。未来，腾讯企点将持续输出领先的互联网技术，与产业场景深入结合，解决产业痛点和问题，助力各行各业打造数字化时代持续增长的新动能。