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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,实现层迭ALU的生产工艺。
“光刻产线这边的的难度其实不大,”曾学成对层迭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,层迭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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