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良率計算工具（缺陷密度模型）
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重點
隨機缺陷造成的良率由缺陷密度 D₀ 與晶粒面積 A 的乘積決定，最簡單的 Poisson 模型為 Y = e^(−AD₀)。缺陷密度 0.1 個/cm² 時，1 cm² 的晶粒良率約 90%，8 cm² 的大型晶粒只剩約 45%，這也是小晶片（Chiplet）設計的經濟依據。
輸入
Poisson 模型 Y = e^(−AD₀)90.5%
Murphy 模型90.6%
Seeds 模型90.9%
晶粒面積 A1.000cm²
AD₀（每顆晶粒的平均缺陷數）0.100個
Poisson 假設缺陷完全隨機分布，結果往往比實際悲觀。Murphy 模型考慮了缺陷密度分布不均，較接近實測，被廣泛使用。這裡的良率只包含隨機缺陷造成的部分，不含設計相關與參數型不良。
分割晶片的比較（小晶片的經濟性）
| 分割數 | 單顆面積 | 單顆良率 | N 顆全部良品 |
|---|---|---|---|
| 1（單晶片） | 1.000 cm² | 90.5 % | 90.5 % |
| 分割為 2 顆 | 0.500 cm² | 95.1 % | 90.5 % |
| 分割為 4 顆 | 0.250 cm² | 97.5 % | 90.5 % |
只看「N 顆全部良品」的機率，分割似乎沒有改善。但實際的小晶片（Chiplet）設計只挑選測試合格的晶粒（KGD）組合，因此重點在於丟棄不良晶粒時的損失面積變小，這就是小晶片的經濟依據。
晶粒越大，良率下降越快
隨機缺陷造成的良率，由缺陷密度 D₀ 與晶粒面積 A 的乘積決定。最簡單的 Poisson 模型為 Y = e^(−AD₀)，面積增加時良率呈指數下降。缺陷密度 0.1 個/cm² 時，1 cm² 的晶粒良率約 90%，8 cm² 的大型 GPU 晶粒則只剩約 45%。
因此先進製程在量產初期（缺陷密度仍高時）通常先生產面積小的手機晶片，等缺陷密度下降後才投入大晶粒產品。把大晶片拆成多顆小晶片再以先進封裝整合，也是為了避開大面積對良率的懲罰。
常見問題
Poisson 與 Murphy 模型該用哪一個？
Poisson 假設缺陷完全隨機，結果偏悲觀；Murphy 考慮缺陷分布不均，較接近實測，業界較常使用。
D0 一般是多少？
成熟製程量產時約 0.05〜0.1 個/cm²，新製程導入初期可能在 0.3 以上，隨學習曲線逐步下降。
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最後更新：2026年10月22日