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Enregistrement W2512491897 · doi:10.1109/ectc.2016.350

2.5D IC Micro-Bump Materials Characterization and IMCs Evolution Under Reliability Stress Conditions

2016· article· en· W2512491897 sur OpenAlexaff
Michael Su, Bryan Black, Yu‐Hsiang Hsiao, Chien-Lin Chang-Chien, Chang-Chi Lee, Hung-Jen Chang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolderingMaterials scienceFlip chipInterconnectionDie (integrated circuit)MetallurgyJoint (building)StackingReliability (semiconductor)Stress (linguistics)CopperComposite materialLayer (electronics)Structural engineeringComputer scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High density I/O (Input/Output) with close proximity communication between dies in 2.5D heterogeneous integration of disparate ICs (Integrated Circuits) requires substantially miniaturized interconnect. Micro-bump consists of down sized Cu pillar and solder is the chosen interconnect technology for die stacking volume manufacturing. The interconnect solder bump height is shortened to less than 20µm due to significantly reduced Cu pillar diameter. In order to achieve high manufacturing yield and long term reliability of the micro-bump solder joint, a new BOM (Build of Materials) is required by optimizing Ni (Nickel), Cu (Copper), Au (Gold) and Pd (Palladium) composition within SnAg solder. The optimization can be achieved by studying the micro bump solder joint IMC (Inter-Metallic Compound) growth, and solder joint void formation due to thermal aging and thermal mechanical stress during manufacturing and reliability stress. SnAg solder alloy interaction with different composition of Ni, Cu, Au and Pd at the two terminals of the solder joint showed varied effects during die stacking, flip chip assembly, test and reliability stress tests. Different reliability performance can be observed from HTST (High Temperature Storage Test) and TCT (Thermal Cycle Test). Three different Ni, Cu, Au and Pd compositions available to high volume manufacturing environment were studied and impact to IMC, terminal metals and solder joint integrity are the three critical measures for yield, final HTST and TCT reliability. Post die stacking and assembly, three different types of solders showed significantly different IMC thickness. IMC post HTST showed the opposite growth rate compared to the initial IMC thickness post assembly. For HTST, "SnAg-3" leg showed the best solder morphology with full IMC conversion, the other two solders produced large amount of solder voids with partial IMC conversion. For TCT, SnAg-3 passed the test without void formation, cracks or delamination. SnAg-1 solder showed micro-cracks at the early TCT cycle with voids growth and crack propagation after extended TCT, SnAg-2 showed healthy joint at the early TCT read point but produced micro-cracks and voids towards end of life. SnAg-3 composition was implemented for the first high volume 2.5D interposer product in AMD Radeon R9 Fury series Graphics cards.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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