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Enregistrement W2600914159 · doi:10.1115/1.4036368

Far Back End of Line Aluminum Stress Reduction Methods for Two-Dimensional/2.5D Fine Pitch Assemblies

2017· article· en· W2600914159 sur OpenAlexaff
Krishna Tunga, Thomas Wassick, Maryse Cournoyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronic Packaging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D IC and TSV technologies
Établissements canadiensIBM (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassivationStress (linguistics)Materials scienceInterconnectionBack end of lineTemperature cyclingFinite element methodAluminiumLayer (electronics)Structural engineeringThermalComputer scienceComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fine pitch interconnects when used with two-dimensional (2D)/2.5D packaging technology offer enormous potential toward decreasing signal latency and by making it possible to package increased electrical functionality within a given area. However, fine pitch interconnects present their own set of challenges not seen in packages with coarse pitch interconnects. Increased level of stresses within the far back end of line (FBEOL) layers of the chip is the primary concern. Seven different types of 2D and 2.5D test vehicles with fine pitch and coarse pitch interconnects were built and tested for mechanical integrity by subjecting them to accelerated thermal cycling between −55 °C and 125 °C. Finite element based mechanical modeling was done to determine the stress level within the FBEOL layers of these test vehicles. For all the tested assemblies, experimental data and modeling results showed a strong correlation between reduced pitch and increased level of stresses and increased incidence of failures within the FBEOL region. These failures were observed exclusively at the passivation layer and aluminum pad interface. Experimental data in conjunction with mechanical modeling were used to determine a safe level of stress at the aluminum to passivation layer interface. Global and local design changes were explored to determine their effect on the stresses at this interface. Several guidelines have been provided to reduce these stresses for a 2D/2.5D package assembly with fine pitch interconnects. Finally, a reliable low stress configuration, which takes into account all the design changes, has been proposed, which is expected to be robust with very low risk of failure within the FBEOL region.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2017
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