第411章 芯片流片失败的原因竟然是日本的晶圆问题？
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“梁博士，你们有没有检查晶圆材料”叶云州问道。
星耀半导体在海京建造的晶圆材料生产厂还没有建成，目前用的晶圆材料都是从日本信越化学进口的。
芯片制造对材料的要求很高，如果材料的纯度、质量等不符合要求，可能会影响芯片的性能和可靠性。
例如，使用的硅晶圆有缺陷，就可能会导致芯片出现故障。
“董事长，应该不可能吧，如果是材料的问题其它芯片也不可能流片成功啊，这些晶圆材料都是同一批采购的。”
“走，梁博士，叫上材料检测的几位专家跟我一起去现场看看。”
“呃，好。”
梁梦松起身，拿出手机给材料检测科的人打电话。
很快，叶云州，梁梦松和苏瑶三人来到芯片制造厂，三人穿上静电无尘服，将全身包裹得严严实实，又经过高度清洁外表后才踏入工厂。
几人来到晶圆材料放置的库房，几位材料检测的专家已经在等待了。
“董事长，梁厂长......”
“别多礼了，这批晶圆材料都检测过吗”叶云州问道。
“这是第三批从日本进口的材料，我们已经抽检过了，没问题。”其中一位比较年轻的材料检测专家回复道。
“这批材料也是从信越化学进口的”
“不是，这一批是从sumco进口的。”
叶云州皱眉问道：“我们不是一直从信越化学进口吗怎么有sumco的”
梁梦松在旁边亲自解释道：“董事长，目前我们的供应商有三家，分别是信越化学，sumco和世创电子材料。”
“嗯，这三家就是目前世界排名前三的晶圆制造厂，前两家是日本的，后面一家是德国的。”
叶云州点点头，大概了解了。
“你们就是用从sumco进口的晶圆来流片的时候失败的是吧。”
“是的，董事长。”
“好，那先集中抽检这批从sumco进口的晶圆。”
在场的几位材料检测专家明显脸上不好看，看来董事长不信任他们啊，明明他们已经抽检过了，董事长还要抽检一次。
不过，他们也不敢忤逆老板，这个老板可是叶云州啊。
检测晶圆材料是否有缺陷有多种办法。
在叶云州现场指挥下，检测专家们通过三种不同的方法来检测。
第一种方法是光学检测法。
利用光学显微镜可以直接观察晶圆表面的微观缺陷，如划痕、颗粒、凹坑等。这种方法简单直接，但检测精度有限，对于较小的缺陷可能难以发现。
而通过光学干涉测量来检测就精准得多。
通过比较反射光的干涉图案来检测晶圆表面的平整度和微小的高度差，能够发现纳米级别的表面缺陷。
第二种方法是电子束检测。
在扫描电子显微镜下，用聚焦电子束扫描晶圆表面，产生二次电子图像，可以高分辨率地观察晶圆的微观结构和缺陷，对检测尺寸非常小的缺陷很有效。
还可以用电子束诱导电流来检测。主要用于检测半导体晶圆中的电学性能缺陷，如晶体缺陷、杂质分布等，通过电子束激发产生的电流变化来发现缺陷。
第三种方法是x射线检测。
在x射线衍射下，通过分析x射线在晶圆晶体结构中的衍射图案，来检测晶体结构的完整性，如晶格畸变、多晶现象等缺陷。
在x射线断层扫描下，可以对晶圆内部进行三维成像，用于检测内部的裂纹、空洞等缺陷，这种技术对复杂的三维缺陷检测效果较好。
很快，三个小时过去了。
通过三种方法检测的人都暂时没有检测出晶圆缺陷的。
就在叶云州他们准备要排查晶圆材料问题的时候，一位检测人员大呼道：“这块晶圆有问题。”
叶云州一看，原来是一位用电子束检测的年轻的技术员。
“哦，什么问题”
“这块晶圆的杂质明显偏多，还有，大部分面积有晶体缺陷。”
梁梦松一听，亲自前去查看。
“董事长，小杨说道没错，这块晶圆材料确实有问题。”梁梦松看完后说道。
“好，继续检测。”
叶云州肯定，既然发现了一块有问题，必定能够发现更多。
果不其然，随后的两小时里又检测出了几十片有缺陷的晶圆材料。
“梁博士，你先拿今天检测合格的晶圆材料，安排明天继续流片。”
“好的，董事长。”
现在梁梦松也高度怀疑流片不成功的罪魁祸首是晶圆材料问题了。
“好了，大家先下班吧，以后大家在材料检测的时候一定要细心。嗯，还有，让我们供应链的负责人联系sumco公司的人，竟然给我们提供那么多有缺陷的晶圆材料，让sumco公司给我们星耀半导体一个合理解释。”
叶云州说完，带着助理苏瑶离开了工厂。
回到办公室，叶云州问苏瑶：“战略规划部的叶伟信去哪里了这两天我怎么都没见到他”
“董事长，伟信总他们巡店去了。”
“巡店”
“伟信总，李总，陈总都去巡店了。”苏瑶说道。
高层巡店是叶云州规定的。
其实世界上的成功品牌，不管是三星还是苹果公司都有高层巡店的传统。
高层巡店有很多作用。
比如能了解市场一线情况，提升品牌形象，优化门店运营管理，激励员工与团队，推动产品销售与市场推广等。
“苏瑶，你先下班吧。”叶云州看了看时间，对苏瑶说道。
“呃，董事长，我还有好些工作还没做完，今天得加班呢。”
“好，那你去忙吧。”叶云州挥挥手。
苏瑶看着叶云州，十分无语，苦着脸离开他的办公室。
叶云州沉下心来，开始开发另一个重量级的产品gca。
gca全称gpu compute accelerator，对标的是明年英伟达发布的cuda。
gca有什么作用呢
首先它能加速计算性能。
gca可利用gpu的强大并行计算能力，将计算任务分解为多个并行线程在gpu上同时执行，大幅提升计算速度，在处理大规模数据和复杂计算任务时，相比传统cpu计算优势明显，如科学计算中的物理、化学、生物模拟，以及机器学习中的神经网络训练等领域，可使计算效率提升数倍甚至数十倍。
其次，其可以降低开发难度。
采用仓颉、c、c++、fortran、python、matlab等常见编程语言，降低了gpu编程门槛，让更多开发者无需深入掌握复杂图形编程知识，就能编写高效的并行计算程序，吸引了众多开发者投身相关应用开发，将会推动gpu计算领域的发展。
再就是，推动技术创新。
作为星耀半导体软件生态的基础，以后星耀半导体中的gpu产品均会基于gca构建，为软件创新提供了强大支持，推动人工智能、大数据处理等领域的技术发展，使gpu的应用范围从传统的图形处理拓展到更广泛的科学计算、数据分析等领域，为以后星耀半导体的gpu产品称霸天下提供保障。
最后，打造深度学习的基础设施。
作为穿越者，他知道未来大模型的强大的。
gca将为众多主流深度学习框架提供了强大的加速支持，成为深度学习框架的标配，开发者通过简单设置即可利用gpu进行高效的训练和推理任务，从而大幅提升计算性能，加快深度学习模型的训练和优化速度，推动人工智能技术的快速发展。
当然，gca发展起来后还能促进跨领域应用。
涵盖了图像与视频处理、计算生物学和化学、流体力学模拟、ct图像再现、地震分析以及光线追踪等多个领域，还可用在医疗、金融等行业，帮助医生更准确地诊断疾病，助力投资者做出更明智的决策，为不同领域的发展提供强大的技术支撑。
总之，根据贾维斯的描述，gca发展起来后，未来会非常强大。
当然，这样的平台不是一天两天就能建立起来的，不过叶云州有信心，只要他看上的，没有理由做不成功。
