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芯片行業馬太效應加劇 臺積電率先占據7nm高點

半導體動態 ? 來源:網絡整理 ? 作者:工程師吳畏 ? 2018-11-20 16:11 ? 次閱讀

不久前,AMD在北京發布了全球第一款7納米制程的CPUGPU,引得廣泛關注。7nm被譽為半導體工藝的一個里程碑節點,隨著摩爾定律走向物理極限,這個節點既暗藏著巨大的商機,同時也將給半導體廠商帶來前所未有的層層挑戰。

研發困難重重,7nm產品終亮相

摩爾定律可以說是整個電子信息行業最重要的定律之一,它其實是對集成電路工藝發展的經驗總結:當價格不變時,集成電路上可容納的元器件的數目,約每隔18至24個月便會增加一倍,性能也將提升一倍。每兩年左右微處理器晶體管數量加倍,意味著芯片的處理能力也加倍。這種指數級的增長,促使上世紀70年代的大型家庭計算機轉化成80年代、90年代更先進的機器,然后又孕育出了高速度的互聯網、智能手機、現在的車聯網、智能家電等產品。

這個看起來“自然而然”的過程,實際很大程度上,也是人類有意控制的結果。芯片制造商有意按照摩爾定律預測的軌跡發展,軟件開發商新的軟件產品日益挑戰現有設備的芯片處理能力,消費者需要更換配置更高的設備,設備制造商匆忙生產可以滿足處理要求的下一代芯片。

本月,在AMD舉行的“千人用戶大會”大中華區合作伙伴峰會上,AMD正式發布了全球首款7nm制程的CPU和GPU,7nm產品終于“如7而至”。

目前這款處理器已經向客戶提供了樣片,很快就會量產出貨,因此AMD EPYC(霄龍)將成為世界上首個上市的7nm X86架構處理器。

而全球首款7nm制程的GPU則是來自AMD Radeon Instinct家族,首推了MI60和MI50兩款加速器產品。

大會上,AMD展示了一個基于這款芯片開發的自動駕駛樣例,根據以往學習的經驗,自動駕駛汽車可以迅速地識別出哪些是車輛、哪些是行人、路況如何,并根據這些信息發出相應的指令給汽車。

未來,汽車、手機等高端電子產品,將會是7nm產品主要的市場應用方向。

馬太效應加劇,強者恒強

馬太效應,指強者愈強、弱者愈弱的現象,反映了兩極分化的社會現象。“馬太效應”同樣適用于7nm的芯片行業,在這個贏者通吃的行業中,類似于臺積電的大廠們,憑借著率先實現的7nm工藝獲得了大量的訂單。目前,AMD已經宣布未來的Zen 2和Navi顯卡將會讓臺積電進行代工,海量的訂單滿足了臺積電7nm的市場需求,分攤了巨額研發費用,同時還能賺取大量的利潤,以便進行下一步的制程工藝,這種良性循環讓臺積電的財報節節攀升。

而其他的芯片代工企業恐怕就過得不那么舒服了。沒有率先占據7nm的高點,隨后失去客戶的訂單,同時也沒有足夠的預算進行研發投入,這樣周而復始,自然也就產生退出芯片行業競爭圈的潛在危險。而整個芯片行業也伴隨著門檻的提升處于寡頭化的情形,除非有黑科技大幅降低先進制程的制造成本,但是,在未來的芯片代工領域,具備充足市場資源的最終還是那幾個科技巨頭。

除了AMD和臺積電之外,不得不提的是三星。在圣何塞(San Jose,CA)舉辦的“三星2018科技日”上,三星也帶來了新產品、新技術。三星發布7nm EUV工藝SmartSSD QLC SSD,其代工廠的7nm的EUV進程節點在功耗、性能和尺寸方面都有顯著改進。

另據韓國媒體ETnews報導,三星下一代Exynos旗艦處理器將采用7納米FinFET制程技術,加入人工智能運算的雙核NPU單元,大大增強人工智能運算的負載能力和處理速度,也是第二代整合NPU的三星處理器。2018年初,三星推出Exynos 7系列Exynos 9610處理器就已經整合了三星自行研發的第一代NPU。

下一站,5nm

從眼下7nm制程的種種困難可以看出,在5nm及以后的節點上,晶體管的結構很有可能仍然需要進行改進,目前比較受關注的是一種類似羅漢塔式的Nanosheet晶體管。

但是正如7nm一樣,5nm制程要解決的也不只有晶體管架構,還有全新布線層材料等難點的存在。根據幾家半導體廠商發布的路線圖,5nm制程被暫定在2020年開始研制,至少Nanosheet是以此為目標的。

如同過去一樣,摩爾定律的命運不僅取決于芯片工藝的尺寸,也取決于物理學家和工程師。這些將決定生產出的晶體管和電路可以改善到何種程度。三星、臺積電和GF的技術進步,讓我們看到了7nm制程時代的發展方向。即便需要克服大量物理與工程難題,集成電路產業也在一步一步向前走。

不過當未來半導體工藝進一步發展到5nm甚至3nm后,電路中較窄之處甚至只有十幾個原子的厚度,那時硅半導體工藝可能真的要面臨極限,現如今各方競相角逐7nm制程的情景也許是硅半導體的最后一站,新型半導體材料將呼之欲出,產業拭目以待。

在這樣的情況下,期望能夠看到半導體企業攜手奮進,在未來的半導體產業發展道路上持續發力,繼續遵循著摩爾定律的腳步,將人類的計算能力和制造能力推向新的高峰。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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