Defect Z-Depth Determination in 2.5D ICs Using Magnetic Field Imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Defect localization and accurate depth determination in advanced heterogeneous integration (HI) packaging integrated circuits (ICs), particularly <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$2.5 \mathrm{D} / 3 \mathrm{D}$</tex> ICs, is critical for failure analysis and reliability assessment. Beyond lateral XY defect localization, vertical Z-depth estimation is essential for identifying the failure layer in stacked configurations, which is a challenge that conventional non-destructive testing (NDT) methods cannot effectively address. Due to restricted penetration depth and inadequate spatial resolution caused by the complex, multilayered material composition of HI packaging, conventional NDT techniques face intrinsic limitations in localizing defects along the z-axis. Magnetic field imaging (MFI) has emerged as a promising alternative, providing non-invasive and highresolution sensing of current-induced magnetic fields while being insensitive to variations in complex material structure in HI packaging. However, despite its advantages, MFI inherently produces intricate magnetic field data that require algorithms for depth extraction, an area that remains underexplored in both research and practical applications. In this paper, we propose an MFI-based variational method (VM) that employs fast Fourier transform (FFT)-based magnetic inverse optimization, grounded in the Biot-Savart law, to enable Z-depth determination of shortcircuit defects in 2.5D ICs. The effectiveness of the proposed VM approach is demonstrated on two representative defective 2.5D graphics processing units (GPUs): a signal-to-ground short at the C4 bump and a power-to-ground short at the μbump. These defect types are among the most commonly encountered failure modes in advanced 2.5D ICs. Validation against X-ray scans shows defect depth estimation errors of <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mathbf{5}-25 \mu ~\mathrm{m}$</tex> and 5 <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mu \mathrm{m}$</tex>, respectively, thereby advancing the fault isolation capability for complex 2.5D/3D ICs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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