任何商业秘密或硬件木马都躲不过叠层X射线分层成像术。
编辑｜感知芯视界
烤蛋糕的时候，我们很难知道烤箱里何时才能达到我们想要的状态。对付微电子芯片来说亦如此，个中的风险乃至更高：工程师们如何确认芯片内部完备符合设计师的意图？半导体设计公司如何判断其知识产权是否被盗？更令人担忧的是，谁能确定个中没有秘密嵌入自毁开关或其他硬件木马？
目前，探查是通过磨掉芯片的每一层并用电子显微镜检讨来完成的。这个过程很慢，当然也是毁坏性的，因此这种方法很难让人满意。
本文作者利瓦伊（Levi）研究半导体，埃普利（Aeppli）研究X射线。以是，在仔细思考了这个问题之后，我们考虑利用X射线对芯片进行无损成像。虽然我们须要的分辨率超越了医用X射线扫描仪，但我们很清楚，这种分辨率是可能实现的。因此，我们的“芯片扫描”项目出身了。
几年后，我们乃至可以在不进行毁坏的情形下，绘制最前辈、最繁芜的处理器的完全互贯串衔接构。目前，这个过程须要的韶光超过1天，但未来几年通过改进，该当能够在数小时内绘制出整块芯片。
这项技能名为“叠层X射线分层成像术”（PyXL），须要利用天下上最强大的X射线光源。不过，大多数这些举动步伐恰好位于许多前辈芯片设计所在地附近，因此很方便。以是，随着这项技能的遍及，任何毛病、故障或繁芜的诡计都无法躲藏。
决定采取这种方法后，我们的紧张任务是确定最前辈的X射线技能可以做什么。这项事情是在瑞士保罗谢勒研究所（PSI）完成的，埃普利在那里事情。瑞士保罗谢勒研究所是瑞士光源（SLS）同步加速器所在地，是迄今为止建造的15个最亮的相关X射线源之一。
相关X射线与医疗或牙科诊所利用的X射线不同，其差异就好比是激光指示器发出的高准直光束与白炽灯泡向各个方向发出的光。瑞士光源和类似举动步伐首先会将电子加速到靠近光速，从而产生高度相关的X射线光子束。然后，磁场会使这些电子发生偏转，从而产生所需的X射线。
为理解能用瑞士光源做什么，我们的跨学科团队从当地一家商店以50美元旁边的价格购买了一台英特尔奔驰G3260处理器，并拆除了封装，露出硅芯片。该CPU采取22纳米互补金属氧化物半导体（CMOS）鳍式场效应晶体管（FinFET）技能制造。
与所有此类芯片一样，G3260的晶体管由硅制成，但正是金属互连的排列将它们连接起来形成电路。当代处理器中的互连层超过15层，从上方俯瞰，就像一个城市街道网格舆图。更靠近硅的低层具有令人难以置信的风雅布局，在当今最前辈的芯片中，它们之间仅相隔几纳米。互连层越往上布局越稀疏，间距越大，直达到到顶层，电性打仗垫将芯片与其封装相连。
我们从G3260上切下了一个10微米宽的圆柱体，开始进行检讨。之以是采纳这一毁坏性的步骤，是由于它大大简化了问题。10微米还不到瑞士光源光子穿透深度的一半，以是有了这么小的东西，我们就能探测到足够多穿过基柱的光子，从而确定内部情形。
我们将样品放在了一个机器载物台上，让它绕其圆柱轴旋转，然后从侧面发射一束相关X射线。样品旋转时，我们用重叠的2微米宽点状图样来照亮它。
在每个照明点，相关X射线在穿过芯片弯弯曲曲的互连铜塔时会发生衍射，将图样投射到探测器上，图样会被存储下来以供后续处理。记录下来的投影包含了有关X射线穿过的材料的信息，足以确定其三维构造。这种方法被称为“叠层X射线打算机断层成像术”（PXCT）。叠层成像术是一种通过光芒的干涉图样产生物体图像的打算过程。
PXCT的基本事理相对大略，类似于光芒通过缝隙产生的衍射。你可能还记得，在物理入门课上，如果将一束相关光束穿过狭缝照射到远处的一个平面上，会产生夫琅禾费衍射图样。这是一种明暗带图样，或者说条纹图样，其间距与光的波长和狭缝宽度的比值成比例。
如果不是通过狭缝照射光芒，而是将其照射在一对紧密间隔的物体上，而且这些物体小得实际上就像点一样，那么你将得到一个不同的图样。物体在光束中的位置并不主要。只要它们彼此保持相同的间隔，你就可以移动它们，并且会得到相同的图样。
虽然这两种征象本身都不能让你重修微芯片中错综繁芜的互连，但如果把它们结合起来，你就会明白个中的事理。将这对物体放入狭缝中，产生的干涉图样是由狭缝和物体的组合形成的衍射所产生的，它揭示了狭缝的宽度、物体之间的间隔以及物体和狭缝的相对位置等信息。如果轻微移动这两个点，干涉图样将会发生位移。正是通过这种位移，我们可以精确打算出物体在狭缝中的位置。
任何真实样品都可以被视为一组点状物体，产生繁芜的X射线散射图样。这类图样可以用来推断这些点状物体在二维空间中的排列情形。利用这一事理，我们可以通过在光束中旋转样品，在三维空间绘制物体图像，这一过程称为“断层重修”。
要以所需的分辨率绘制构造图，须要确保网络足够多的数据。分辨率由X射线波长、探测器大小和其他一些参数决定。我们最初利用瑞士光源进行丈量时，采取的是0.21纳米波长的X射线，探测器必须放置在间隔样品约7米的地方才能达到13纳米的目标分辨率。
2017年3月，我们发布了一些非常俊秀的、关于英特尔奔驰G3260处理器中铜线互连的3D图像，展示了PXCT在集成电路无损成像中的运用。这些图像揭示了这种CMOS集成电路中电互连的三维特色和繁芜性。同时，图像也捕捉到了一些有趣的细节，比如各层之间金属连接的毛病，以及铜与其周围二氧化硅电介质之间的粗糙度。
仅从这一事理论证演示就可以看出，该技能在故障剖析、设计验证和质量掌握方面具有潜力。因此，我们从采取其他公司技能制造的芯片上切下了大小相似的圆柱体，利用PXCT进行了探测。由此产生的3D重修细节就像指纹一样，这些细节是集成电路所独占的，也揭示了芯片的制造过程。
早期取得的成功鼓舞了我们。不过，我们知道我们可以做得更好，我们可以构建一种新型X射线显微镜，并提出更有效的方法，利用芯片设计和制造信息来改进图像重修。我们将这项新技能称为 “叠层X射线分层成像术”（PyXL）。
首先要办理的问题是，当X射线穿透深度只有30微米旁边时，如何扫描全体10毫米宽的芯片。为理解决这个问题，我们首先将芯片相对付光束倾斜了一个角度。接下来，我们将样品绕垂直于芯片平面的轴旋转。与此同时，我们还以栅格办法横向移动样品。这样，便能用光束扫描芯片的所有区域。
在这个过程中，穿过芯片的X射线时候都会被集成电路内部的材料散射，形成衍射图样。与PXCT一样，来自重叠照明点的衍射图样包含有关X射线通过的冗余信息。然后，成像算法会推断出与所有丈量到的衍射图样最同等的构造。利用这些信息，我们就可以重修全体芯片的3D内部构造。
当然，要开拓一种新型显微镜，须要考虑的问题有很多。它必须有稳定的机器设计，包括精确的移动载物台和位置丈量。还须详细记录光束如何照亮芯片上的每个点，以及随后产生的衍射图样。要找到切实可行的方案来办理这些问题和其他问题，须要一个由14名工程师和物理学家组成的团队共同努力。PyXL的几何构造也须要我们开拓新的算法来阐明网络到的数据。这是一项困难的事情，但到2018年年底，我们已经成功探测了16纳米集成电路，并于2019年10月公布了却果。
在这些实验中，我们利用PyXL以虚拟办法剥离了每一层互连，从而揭示了它们形成的电路。在早期测试中，我们在最靠近硅的互连层的设计文件中插入了一个小毛病。当我们将这个版本的互连层与利用PyXL重修的芯片进行比较时，毛病立即显现出来了。
原则上，关于集成电路，乃至因此最前辈的设备制造的集成电路，我们只需几天的事情就可以利用PyXL来得到其完全性的有用信息。如今的尖端处理器内部的互连只相隔几十纳米，而我们的技能至少在原则上可以产生小于2纳米的构造图像。
不过，提高分辨率确实须要更永劫光。虽然我们制造的硬件能够以最高分辨率完全扫描的区域可达1.2厘米×1.2厘米，但这样做是不切实际的。放大感兴趣的区域可以更好地利用韶光。在我们最初的实验中，对一侧0.3毫米厚的芯片上的一个方形区域进行低分辨率（500纳米）扫描须要30个小时。对芯片上一个更小的区域（仅40微米宽）进行高分辨率（19纳米）扫描则耗时60小时。
成像速率基本上受到我们在瑞士光源上可用的X射线通量的限定。但其他举动步伐有着更高的X射线通量，目前人们正在研究提高X射线源“亮度”的方法，也便是将产生的光子数量、光束面积及其传播速率结合起来。例如，瑞典隆德的MAX IV实验室首创了一种将其亮度提高两个数量级的方法。通过新的X射线光学方法，还可以将其提高一到两个数量级。结合这些改进，有一天，总通量会提高1万倍。
有了这个更高的通量，我们实现2纳米分辨率的韶光该当好比今实现19纳米分辨率所需的韶光更短。我们的系统还可以在30个小时内，以250纳米的分辨率丈量一个1平方厘米的集成电路，其大小与苹果M1处理器相称。
此外，还有其他提高成像速率和分辨率的方法，比如更稳定地探测光束和改进我们的算法，以阐明集成电路的设计规则以及X射线曝光量过高可能导致的变形。
现在我们已经可以从集成电路的互贯穿连接构中理解很多信息，随着进一步的改进，我们该当能够全面理解它，包括它所利用的材料。16纳米技能节点包括铜、铝、钨和被称为硅化物的化合物。我们乃至可以对硅晶格中的应变进行局部丈量，这种应变来低廉甜头造尖端设备的多层制造工艺。
铜互连技能正在靠近其极限，因此识别材料可能尤为主要。在当代CMOS电路中，铜互连随意马虎受到电迁移的影响，电流会将铜原子踢出对齐的行列步队，并在构造中造成空隙。为了应对这种情形，互连被包裹在樊篱材料中。但这些护套可能会太厚，以至于险些无法给铜留下空间，导致互连电阻太大。因此，人们正在探索钴和钌等替代材料。我们所谈论的互连非常风雅，因此须要达到10纳米以下的分辨率才能将它们区分开来。
我们有情由相信目标一定会实现。为支持构建新的和升级的X射线源，天下各地的研究职员提出了将PXCT和PyXL运用于硬件和湿件（大脑）的“连接体”，这也是关键论点之一。与此同时，我们在加利福尼亚和瑞士的实验室仍在努力开拓更好的硬件和软件。以是在不久的将来，如果对自己的新CPU感到疑惑，或者对竞争对手的CPU感到好奇，你可以对它的内部事情办法进行一次“飞越”之旅，以确保统统正常。
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