金属填充提取技术突破：速度与精度兼得的新方案
05/12/2025, 05:00 PM UTC
金属填充提取：打破速度与精度的权衡Metal fill extraction: Breaking the speed-accuracy tradeoff
➀ 金属填充对半导体制造至关重要，可确保层间均匀性和热管理，但会引入影响电路性能的寄生电容；
➁ 传统提取方法在精度与效率间难以平衡，导致时序违规和设计迭代延迟；
➂ 西门子自适应金属填充提取技术通过情境感知建模，在保持精度的同时实现4倍速度提升。
➀ Metal fill is critical for semiconductor manufacturing to ensure layer uniformity and thermal management, but introduces parasitic capacitances affecting circuit performance;
➁ Traditional extraction methods struggle with accuracy-efficiency tradeoffs, causing timing violations and delayed iterations;
➂ Siemens' adaptive metal fill extraction technique achieves 4x faster runtime with minimal accuracy loss through context-aware parasitic modeling.
在半导体制造中，金属填充（Metal Fill）是确保化学机械抛光（CMP）工艺均匀性的关键技术。通过向芯片空白区域插入非功能性金属结构，可有效改善层间密度分布（如图1所示），从而避免因厚度不均导致的良率问题。然而，这些填充结构会与信号线形成寄生电容，可能改变电路时序特性并增加功耗。
传统方法面临两难选择：若在签核阶段才考虑金属填充，往往因寄生效应估算不足导致后期大量时序违规；若在布局阶段频繁插入填充，则会使每次迭代增加数小时计算时间。西门子Calibre团队提出的自适应提取技术，通过动态识别关键影响区域，仅对10%的高敏感区域进行全精度建模，其余区域采用等效简化模型。如图2所示，该方法在保持误差小于2%的前提下，将运行时间从传统方法的28小时缩短至6.5小时。
该技术的核心在于智能情境感知：根据信号线密度、电压域分布等上下文信息，自动选择浮动、接地或等效电路模型。例如，在高速时钟线周围采用全精度提取，而在低风险区域使用接地近似。这种分级处理大幅降低了寄生参数提取的计算复杂度，使设计团队能在早期阶段准确评估金属填充影响，避免后期设计返工。
随着3nm以下工艺的普及，金属填充密度可能达到芯片面积的40%。西门子的创新方案为应对先进制程带来的设计挑战提供了关键工具，标志着EDA工具从规则验证向智能预测的重要演进。
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