通过前馈工艺调整优化半导体分档

摘要

一个或多个处理器基于在当前金属化层之后在半导体器件上执行的测量和测试数据来确定半导体器件的预测分类档位。当前预测的分类档位和目标分类档位由半导体器件的机器学习模型确定；目标档位包括比预测分类档位更高性能的半导体器件。该模型通过对半导体器件的后续金属化层的工艺参数进行调整确定可实现的性能水平提高。基于半导体器件的当前金属化层的测量和测试数据，生成对工艺参数的调整，并且该半导体器件的后续金属化层的工艺参数的调整输出可通过前馈机制用于所述一个或多个后续金属化层进行处理。