【SEMICON Taiwan 2026】太陽表面の2倍の光でウェハ検査 KLA、1日4PBをリアルタイム処理
「SEMICON Taiwan 2026 マスターズフォーラム＆グローバル・エコシステム・サミット」が2日、台北南港展覧館で開催された。写真はKLAの半導体製品・顧客部門プレジデント、アーマド・カーン（Ahmad Khan）氏。（写真/劉偉宏撮影）
先端AI半導体の構造が複雑化するにつれ、ウェハ検査装置そのものも一種の「AIスーパーコンピューター」へと姿を変えつつある。KLA（NASDAQ：KLAC）のセミコンダクター・プロダクツ＆カスタマー社長、アーマド・カーン（Ahmad Khan）氏は2日、「SEMICON Taiwan 2026」のマスターズ・フォーラムで、KLAのハイエンド・ウェハ検査装置は太陽表面の約2倍の輝度を持つカスタム光源を採用しており、1台の装置が1日に生成するデータ量は約4PB（ペタバイト）に達すると説明した。スキャン中に画像処理と欠陥候補の選別をリアルタイムで行う必要があるという。
カーン氏によると、AIチップの大型化やトランジスタ構造の3D化に加え、多層HBMと先端パッケージングの統合が進む中、製造プロセスにおけるごく微小な異常が、チップの長期稼働後に信頼性の問題へと発展する可能性がある。検査装置には、直ちに不良につながる致命的な欠陥を見つけるだけでなく、初期段階では機能に影響しないものの、将来的に故障を引き起こしかねない潜在的な欠陥を識別することも求められる。
光源の輝度は太陽表面の約2倍
カーン氏は、KLAのハイエンド検査装置を、複雑な顕微鏡とスーパーコンピューターを組み合わせたシステムと位置づける。装置は高輝度の広帯域光源でウェハを照射し、高速センサーで画像を取得することで、ウェハ表面のごく微小な異常を解析する。
同氏の説明では、このカスタム光源の輝度は太陽表面の約2倍で、極めて微小な欠陥やコントラストの低い欠陥を識別するために十分な信号を得ることが目的だという。KLAの公式技術資料によると、同社の広帯域プラズマ検査装置は、広帯域光源、高データレートセンサー、カスタムGPUを組み合わせ、ウェハ画像をリアルタイムで処理する。
ただし、鮮明な画像を取得するのは第一段階にすぎない。カーン氏によると、ハイエンドの明視野検査システムは平均して1時間当たり約125TBのデータを生成する。同氏は講演の中で、装置が扱う膨大なデータ量について、別途「1日当たり約4PB」とも説明した。
1時間当たり125TBを24時間分に単純換算すると約3PBとなり、「1日4PB」という数値とは完全には一致しない。両者はカーン氏が異なる説明の文脈で示した概算値とみられ、同一条件に基づく精密な数値として単純に換算すべきではない。
すべてのピクセルをリアルタイムで処理
「すべてのデータを保存することは不可能で、データが生成されたその時点で処理しなければならない」と同氏は述べた。検査システムはGPU、高帯域幅メモリー（HBM）、CPU、SSD（ソリッドステートドライブ）を用い、基盤モデル（ファウンデーションモデル）と物理アルゴリズムを組み合わせることで、大量の画像の中から異常を識別するという。
リアルタイム処理を経ることで、システムは1日約4PBに及ぶ画像データを段階的に絞り込み、最終的に約100件の欠陥候補を抽出する。その後、エンジニアや後段の装置によってさらに分類され、実際の欠陥なのか、プロセスノイズなのか、あるいは無害なパターンの違いなのかが判定される。
カーン氏は、AIモデルが物理的な知見を完全に代替することはできないとの考えを示した。先端チップのパターン構造や光学特性、プロセス条件はそれぞれ異なるため、データ駆動型モデルと物理アルゴリズムを組み合わせることで、誤判定を減らしながら検査速度を維持する必要があるという。
AIチップは24時間フル稼働、潜在的な欠陥も見逃せない
従来のウェハ検査は、素子を直ちに故障させる致命的な欠陥を見つけることを主眼としてきた。しかし、AIアクセラレーターは1日24時間、高温・高負荷の環境で稼働することがあり、初期段階の電気的特性試験では影響が確認されないごく微小な異常であっても、将来的に信頼性の問題へと発展する可能性がある。
カーン氏は先端AIパッケージを例に挙げ、一つのシステムに2個の演算ダイと8基のHBMが搭載され、各HBMには12層または16層のメモリーダイが積層される場合もあると説明した。いずれか一つのダイ、接合界面、あるいはインターポーザーに問題が生じれば、高価なパッケージ全体に影響が及ぶ可能性がある。
こうした変化により、ウェハ検査の役割は「すでに故障したチップを見つけ出す」ことから、将来的な故障につながる可能性のある潜在的な欠陥を識別することへと徐々に広がっている。
カーン氏は、AIが一方でチップの複雑化と検査負荷を押し上げる要因となる一方、膨大なプロセスデータを処理し、欠陥識別を高速化するための重要なツールにもなっていると指摘した。
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