差异化芯片始于差异化衬底

作者: Manuel Sellier

我们形成了一种共识:对于半导体行业大多数厂商而言,“尖端”技术(无论技术成本如何,都持续追求摩尔定律)带来的投资回报越来越少。在这种情况下,我们迫切需要除传统CMOS扩展之外的更多创新。在从半导体材料和器件到服务的价值链上,我们有很多创新机会,但最简单的创新是从衬底着手。

图1:从衬底到服务的半导体价值链。

RF SOI和FD-SOI是半导体行业如何通过衬底推动差异化的典范,以制定射频通信和低功耗计算的新标准。在这个战略上,格芯始终都是成功的开拓者。首先,对于蜂窝手机中前端模块(FEM)的大量组件而言,RF SOI已经成为事实上的标准技术。从10年前几乎一片空白起步,RF SOI整个市场目前已经发展到大约150万片晶圆(折算成8英寸当量)。第二,FD-SOI现在成为mmWave RF-CMOS连接和电池供电设备的首选技术,这些应用需要很高的能效。在这篇文章中,我们将了解Soitec如何利用出色的RF SOI衬底解决方案为格芯提供支持。

Soitec如何利用差异化RF SOI技术为格芯提供支持

5G将很快改变全球人和物体之间的通信方式;格芯和Soitec致力于提供创新技术,支持向5G的演进,以及5G与现有和未来标准的共存,从而推动这场变革。

不同通信设备(汽车、智能手机、“物品”)的射频前端需要差异化技术,这些技术要能够在成本和性能实现恰当的平衡,从而促进它们的引入和采用。Soitec提供两个系列的RF SOI衬底:HR-SOI使用高电阻率基底和RF Enhanced Signal IntegrityTM (RFeSI) SOI,它在高电阻率基底的顶部添加了一个含有大量阱的层,帮助满足严格的线性度要求,这两种技术都与标准CMOS工艺和晶圆厂兼容。

这两个系列的衬底的直径为200和300 mm,在线性度、插入损耗、隔离、噪声系数和其他关键规格上具备不同的优势,因而可用于设计和制造射频前端中的不同模块和功能。下面我们提供一些示例作为参考,说明不同射频前端解决方案供应商的集成策略存在很大差别。

  • 需要很高线性度的天线调谐器通常在RFeSI衬底上实现
  • 需要良好线性度、低插入损耗、高隔离、高集成度的接收器/发射器开关可在HR-SOI和/或RFeSI衬底上制造
  • 接收路径上通常在小于90nm的技术节点中实现的低噪声放大器(LNA)一般在300 mm HR SOI晶圆上制造,如果它们与开关和300 mm RFeSI衬底中的其他支持模块集成,也同样可在该晶圆上制造。
  • 功率放大器可在300 mm RFeSi衬底中与开关和LNA完全集成,用于连接、物联网和3G/早期4G手机应用

依托双方的长期战略合作伙伴关系,格芯和Soitec一直在及时提供量身定制的产品,以满足处于持续演进中、要求非常苛刻的射频前端市场的需求。这种合作关系在工程和制造等众多领域中得以延伸,从而确保我们在高量产中保持领先的性能。

Soitec与格芯的路线图融合,这要归功于我们共同的市场发展愿景。举例来说,我们最近设计了格芯下一代移动和5G RF前端8SW技术,旨在充分利用Soitec产品提供的优势。

在半导体行业,每家公司都在寻求差异化,RF SOI和FD-SOI都代表了独特的平台,提供巨大优势。RF SOI的价值目前得到了充分认可。它现在已经被手机前端模块业务领域的大多数厂商采用。随着通信行业从4G向5G演进,无线电复杂性日益提高,它将得到持续发展。Soitec致力于为行业提供适当的产能和质量。

在下一篇文章中,我们将了解Soitec如何通过提供出色的FD-SOI衬底解决方案,为格芯提供支持。

关于作者

Manuel Sellier

Manuel Sellier是Soitec的产品营销经理,负责为全耗尽绝缘体上硅(FD-SOI)、硅光子绝缘体上硅(photonics-SOI)、成像器绝缘体上硅(imager-SOI)产品系列制定商业计划、营销战略和设计规范。在加入Soitec之前,他曾经供职于STMicroelectronics,最初担任数字设计人员,职责范围涵盖面向高性能应用处理器的先进核签解决方案。他获得了高级金属氧化物半导体晶体管(FD-SOI和鳍片场效应晶体管)的建模和电路仿真专业的博士学位。他还持有多个工程领域的数项专利,并在行业刊物和国际会议上发表过大量论文。

支点之后,选择差异化之路

作者: Dave Lammers戴夫-拉默斯

在决定放弃 7nm 技术开发后,欧洲和新加坡是 GF 的两个创意来源。新思科技(Synaptics)是一家看到 22FDX® 解决方案战略价值的公司。

汤姆-考菲尔德(Tom Caulfield)正试图将 GLOBALFOUNDRIES 重新定位为一家差异化的代工厂时,Synaptics 的首席执行官里克-伯格曼(Rick Bergman)认为,GF 的 22FDX 工艺恰恰可以做到这一点:使 Synaptics 在人工智能物联网应用市场中脱颖而出。

"伯格曼在圣克拉拉举行的代工厂年度技术大会(GTC 2018)上发表主题演讲时说:"对于我们拥有的大型客户来说,我们寄希望于22FDX专门针对物联网市场提供独特的解决方案。

Synaptics 采用 22FDX

Synaptics 今年的营业额约为 20 亿美元,其业务重点是人机界面 (HMI),这一市场正在迅速转向语音界面。物联网边缘设备中的片上神经网络处理是一个关键的推动因素,需要在性能、功耗和成本之间进行适当的组合。

伯格曼说,Synaptics 的一款芯片已经在全耗尽型绝缘体上硅(FD-SOI)22FDX 工艺中成型,另一款芯片 "紧随其后,主要针对语音和视频",而第三款芯片将支持增强现实和虚拟现实(AR/VR)功能。

首席执行官里克-伯格曼(Rick Bergman)在 GTC 2018 大会上畅谈人机界面和 Synaptics 的未来

他说,公司评估了 28nm 体晶体管,发现 "它们不具备所需的马力",而基于 FinFET 的先进前沿工艺 "需要一定的(设计)投资,而且在很多情况下,在物联网这样一个分散的市场,产量并不能证明这一点。他补充说,GF 的非易失性存储器解决方案是另一个因素。

边缘物联网设备越来越多地用于处理人工智能工作负载,而不是将其发送到云端。对于物联网边缘解决方案,Bergman 表示,Synaptics 需要 "极低功耗",利用 FDX 的正向和反向偏压功能,在需要时为智能扬声器等产品切换到高性能。

他说:"有了偏压技术,我们可以在需要的时候获得性能,而在不需要的时候,我们可以获得非常低的功耗。由于物联网往往是一个竞争非常激烈的市场,因此成本也是一个重要因素,"他说。

向欧洲学习....

在 3 月初被任命为 GF 首席执行官后,考尔菲德开始拜访客户,其中包括主要的欧洲半导体公司。这些公司看到前沿设计的成本不断上升,摩尔定律的扩展速度也在放缓,于是纷纷做出调整。

"他们认识到,领先并不是城里唯一的游戏,创新正在转向创造差异化功能。他们因此而繁荣昌盛。从那里回来后,我知道我们必须做些什么才能与众不同。我知道我们必须摒弃必须拥有领先技术才能对这些客户具有战略意义的想法,"Caulfield 说。

...来自新加坡

Caulfield 说,他希望更大规模的 GF 能向新加坡的代工厂学习,因为新加坡的代工厂已经掌握了确保零缺陷、改进技术平台和磨练制造纪律所需的技能:在保持晶圆厂满负荷生产的同时,实现各种产品的高产量。

他说:"我们在差异化硅方面的大部分收入来自新加坡,"他补充说,"GF 的收入模式就是新加坡"。

他指出,许多人都专注于前沿技术,目前是 7 纳米及更先进的技术,而对电源、MEM、射频和其他技术的许多进展关注相对较少。在为期一天的2018年GTC会议上,GF的核心内容就是介绍GF在这些领域的创新。GF的技术专家们正在想方设法提升12纳米FinFET工艺的性能,增加高压和NVM产品等选项。通过停止 7nm 逻辑开发,高管们承诺将把代工厂的更多资源用于电源、模拟、物联网、汽车和其他具有自身技术差异的市场。

 

GF 的三个不同之处

喝咖啡休息时,我问客户解决方案副总裁Subramani Kengeri,放弃 7 纳米技术是否会让 GF 与台湾联电或中国中芯国际等代工厂争夺业务。

Kengeri 说,GF 在三个方面有别于竞争对手:首先,GF 提供的产品范围更广,技术差异化程度更高。在汽车、eNVM、HV、混合信号、FinFET、硅光子学和其他几个关键领域,GF 都能提供比其他代工厂更丰富、更完整的技术组合。凭借 FDX 技术,它提供了独一无二的解决方案。在射频领域,它独占鳌头。"考虑射频?Think GF",这是 GF 业务部门高级副总裁 Bami Bastani 的一句妙语。

其次,Kengeri 说,GF 拥有卓越的封装技术,今后将有更多的资源投入到封装领域,以支持日益增长的异构集成需求。第三,GF 收购了 Chartered Semiconductor 和 IBM Microelectronics,收入增长到 60 亿美元,是一家比竞争对手更全球化的公司,在美国、德国和新加坡都建有工厂,并拥有一支强大的全球客户解决方案团队。

Caulfield 表示,在做出转轴决定后,GF 将专注于提高生产效率,提升晶圆厂利用率,同时在射频、电源、汽车和其他快速增长的市场增加必要的产能。"他说:"我们希望充实现有资产。

 
GF 将继续投资,在这些产品平台上开发更多新功能

关于作者

戴夫-拉默斯

戴夫-拉默斯

Dave Lammers 是 Solid State Technology 的特约撰稿人,也是 GF's Foundry Files 的特约博主。Dave 于 20 世纪 80 年代初在美联社东京分社工作时开始撰写有关半导体行业的文章,当时正值该行业快速发展时期。1985 年,他加入了《电子时报》,在东京工作的 14 年中,他报道了日本、韩国和台湾的情况。1998 年,戴夫和妻子美惠子以及四个孩子搬到奥斯汀,成立了《电子时报》德克萨斯分社。戴夫毕业于圣母大学,并在密苏里大学新闻学院获得新闻学硕士学位。

 

转型之后,差异化是必选之路

决定停止7nm技术开发后,欧洲和新加坡成为格芯的两个创意来源。Synaptics看到了22FDX®解决方案蕴含的战略价值。

Tom Caulfield正在尝试将格芯重新定位为差异化晶圆厂,Synaptics首席执行官Rick Bergman总结说,格芯22FDX工艺确实能让Synaptics在支持人工智能的物联网应用市场中脱颖而出。

在圣克拉拉举办的2018 GTC大会上致辞时,Bergman表示:“我们希望22FDX能为广大的客户群带来专门针对物联网市场的独特解决方案。”

Synaptics采用22FDX

Synaptics专注于人机界面(HMI),今年的营收近20亿美元,该市场正快速转向支持语音的界面。对于物联网边缘设备,片上神经网络处理是一个关键支持因素,但需要权衡性能、功耗和成本。

Bergman表示,一款Synaptics芯片已经在全耗尽式绝缘体上硅(FD-SOI) 22FDX工艺中完成流片,另一款芯片“紧随其后,瞄准语音和视频市场”,第三款芯片则支持增强现实和虚拟现实(AR/VR)功能。

首席执行官Rick Bergman参加GTC 2018大会,正在畅谈人机界面和Synaptics的未来

评估28nm体硅晶体管后,公司发现“它们不具备所需的功率”,而基于FinFET的先进工艺“需要一定的(设计)投资,且在很多情况下,例如物联网这样的碎片化市场,数量并不能说明问题”。他补充说,格芯的非易失性存储器解决方案是另一因素。

边缘物联网设备越来越广泛地用于处理AI工作负载,而不是将它们发送至云。对于物联网边缘解决方案,Bergman表示Synaptics需要“超低功耗”,必要时,会使用FDX的前向背栅偏置功能来切换至高性能模式,以适用于智能扬声器等产品。
他表示:“借助偏置,需要性能时我们可获得高性能,不需要性能时我们可获得低功耗。由于物联网属于竞争非常激烈的市场,成本也是一个重要因素”。

向欧洲学习….

3月初被任命为格芯首席执行官后,Caulfield开始拜访客户,包括欧洲各大半导体芯片公司。这些公司已经注意到先进制程的设计不断上升的成本,以及摩尔定律的放缓,由此实施了自身转型。

Caulfield表示:“这些公司意识到,先进制程并不是唯一的主导力量,创新正在向创造差异化特性迁移。他们的转型取得了成功。这让我茅塞顿开。我们必须摆脱这样的想法:只有先进的技术对客户具有战略意义。”

…向新加坡学习

Caulfield表示,他希望格芯能够学习其新加坡工厂的运营模式,该晶圆厂力求确保零缺陷,改进技术平台,同时秉承制造原则:充分利用晶圆厂的产能,实现各种产品的高良率。

Caulfield表示:“差异化晶圆的业务收入的大部分来自新加坡”,“新加坡是格芯应有的营收模式。”

他指出,目前许多人都专注于先进技术,包括当前的7nm和更高级的技术,但很少关注功率、MEMS、RF和其他技术的进步。为期一天的GTC 2018大会重点说明了格芯在这些领域的创新。格芯的技术人员正在想办法提高12nm FinFET工艺的性能,添加了高压和NVM产品等选项。停止7nm逻辑工艺开发之后,管理层承诺将晶圆厂的更多资源分配给具备技术差异化优势的功率、模拟、物联网、汽车和其他市场。

格芯有三个不同之处

在休息间隙,我向客户解决方案副总裁Subramani Kengeri提出一个问题:放弃7nm是否会让格芯面临与联华电子或中芯国际争抢业务的情况。

Kengeri表示与竞争对手相比,格芯有三个优势:第一,产品涵盖范围更广,技术水平更具优势。在汽车、eNVM、高压、混合信号、FinFET、硅光和其他几个关键领域,相比其他晶圆厂,格芯提供的技术组合更丰富、更完整。格芯凭借FDX技术提供独特的解决方案。格芯在RF领域占据主导地位。用格芯业务部高级副总裁Bami Bastani的话说:“提到RF,就想到格芯。”

第二,Kengeri认为格芯具有出色的封装技术,未来将对封装进行更多投资,以支持日益增长的异构集成需求。第三,格芯收购了特许半导体和IBM微电子业务之后,营收增长至60亿美元,与竞争对手相比,格芯的全球化程度更高,在美国、德国和新加坡都设有晶圆厂,还拥有强大的全球客户解决方案团队。

Caulfield表示,除了做出转型决策,格芯还专注于提高制造效率和晶圆厂的利用率,同时面向RF、功率、汽车和其他快速增长且有需要的市场增加产能。他表示:“我们想要填满现有的产能。”

格芯将继续投资,以在这些产品平台上进一步创建新功能

关于作者

Dave Lammers

Dave Lammers是固态技术特约撰稿人,也是格芯的Foundry Files的特约博客作者。他于20世界80年代早期在美联社东京分社工作期间开始撰写关于半导体行业的文章,彼时该行业正经历快速发展。他于1985年加入E.E. Times,定居东京,在之后的14年内,足迹遍及日本、韩国和台湾。1998年,Dave与他的妻子Mieko以及4个孩子移居奥斯丁,为E.E Times开设德克萨斯办事处。Dave毕业于美国圣母大学,获得密苏里大学新闻学院新闻学硕士学位。

格芯的12LP工艺:幕后

作者: Dave Lammers

在当今的半导体行业,几纳米就代表着很大的差距。早些年,代工厂通过“光刻收缩”的方式提供半代工艺,除了按下掩码和步进配置之外,无需进行其他改变。

格芯的12LP工艺恰恰相反,它采用与发展依然强劲的14LPP平台相同的图形技术,但对工艺和标准单元库进行了许多巧妙的改变,以实现性能、功耗和面积(PPA)方面的改进。该工艺于2017年9月首次公布,并获得AMD的公开支持,有关该工艺变化的详情首次出现在6月下旬于火奴鲁鲁举行的2018年VLSI科技研讨会的一场报告会中。

在业务方面,格芯已准备好了汽车和射频/模拟模块,以利用12LP解决方案更好地支持这些市场。12LP工艺在去年秋季得到了较大提升,当时AMD表示会快速地将主要生产线转移到12LP工艺。随后,一家移动行业的客户也开始将12LP工艺用于其应用处理器。

格芯的FinFET产品管理副总监Erin Lavigne表示:“客户最关心的是12LP的发展。”那些正在设计新型IC的客户希望实现更高的晶体管密度,实现功耗和性能增益,同时通过缩小芯片尺寸来节约成本。

由于14LPP和12LP的工具套件几乎相同,所以工厂可以在14LPP或12LP生产之间“灵活切换”。“我们的产能可互换,”Lavigne说道,“虽然AMD是我们的一个主要战略客户,但8号晶圆厂并不只是为AMD服务。我们可以支持我们的所有客户,同时继续满足AMD的需求。除了我们的两个主要客户,我们的流水线已迅速扩展至消费品、人工智能、汽车和工业领域。”

格芯的技术开发副总监Hsien-Ching Lo曾表示,在后道工序 (BEOL) 这个重要领域中,格芯已经采取了不同于竞争对手的方法。当其他代工厂为缩减芯片尺寸而缩小M2间距时,格芯的12LP仍采用与14LPP工艺相同的64nm M2间距。这一策略使客户能够实现性能、功率和面积 (PPA) 方面的改进,同时最大限度地减少设计返工。

在夏威夷举行的VLSI会议证实了这一说法。三星的一家工厂在其12LP工艺报告中描述了能够使用9T或6.75T程序库。然而,较之于14nm工艺的64nm M2间距,6.75T库要求使用48nm间距的M2。TSMC已采用了类似的方式, 即更改其12nm产品(16nm工艺的后继工艺)的M2间距。

Lo表示,采用不同的M2间距是对设计规则的一种改变,较之于格芯利用相同的M2间距支持7.5T程序库战略,这种改变需要进行更多的设计返工。“对于客户来说,从14迁移至12更轻松。只需要进行非常少的设计迁移,就可在性能和面积方面实现改进。”他说道。

当格芯在12LP设计中继续支持14LPP 9T库时,Lavigne表示7.5T程序库在缩小芯片尺寸和提高性能方面“物有所值”。Lavigne谈到:“使用这个库需要客户进行一些重新设计。客户可以选择进行多少重新设计工作来扩展平台。”

较之于格芯的14LPP工艺,配备高性能元件的12LP工艺可将环形振荡器AC性能提高15%,在同等速度条件下将12LP(带7.5T标准单元库)的总功耗降低16%,将逻辑区面积扩大12%。值得注意的是,在电流读数相同的情况下,12LP SRAM可令泄漏减少30%。

格芯的12LP是一种进步。资料来源:H.C.Lo在VLSI科技和电路研讨会上的报告

Lo在VLSI研讨会上发表了演讲,介绍了12LP工艺在5个要素方面的修改。

第一,对鳍片外形进行了改进,使之变得更高、更薄,从而改进了驱动电流和短沟道控制。鳍片表面粗糙度也有所降低,从而将NFET和PFET的载波移动性分别提高了6%和9%。

第二,为了在不增加泄漏的情况下提高PFET性能,对源极/漏极空腔外形进行了改进,将14LPP工艺的碗型空腔修改为12LP工艺的深凹空腔。需通过扩大空腔的方式提高通道上的应变,同时提供更多的嵌入式硅锗(eSiGe),但又不会以增加泄漏为代价。

第三,对eSiGe进行了优化,以改进图案负载效益,其中40-鳍片设备可提升4%,而单向扩散中断(SDB)设备可提升5%。

PEFT eSiGe优化。资料来源:H.C.Lo在VLSI科技和电路研讨会上的报告

第四,增加了NFET掺杂密度。Lo表示,通过优化硅磷外延工艺,源-漏极电阻大约提高了6%。

接触电阻是前沿设计中的一个主要关注点。格芯的先进技术开发团队为降低接触电阻进行了两次优化。通过扩大底部接触面积,改进了沟槽式接触区形状。“我们需要扩大接触面积和底部CD(临界尺寸),但又不想以TDDB(经时击穿)为代价。通常,如果接触CD增大,多晶硅栅极触点之间的间隙就会变小。然后,就可以看到电介质击穿的退化。”Lo在VLSI研讨会上的一次访谈中说道。

第五,对沟槽式接触下的掺杂区域进行了优化,以降低接触势垒高度。他还表示,通过进行“一些接口工程”提高了硅化物电阻。

表面上,从14nm到12nm似乎并没有什么大不了的,但透过现象看本质,你就会发现为交付一项令人信服的技术需要在工程设计方面付出多少努力。

关于作者

Dave Lammers

Dave Lammers是固态技术特约撰稿人,也是格芯的Foundry Files的特约博客作者。他于20世界80年代早期在美联社东京分社工作期间开始撰写关于半导体行业的文章,彼时该行业正经历快速发展。他于1985年加入E.E. Times,定居东京,在之后的14年内,足迹遍及日本、韩国和台湾。1998年,Dave与他的妻子Mieko以及4个孩子移居奥斯丁,为E.E Times开设德克萨斯办事处。Dave毕业于美国圣母大学,获得密苏里大学新闻学院新闻学硕士学位。

GF的12LP工艺:幕后花絮

作者: Dave Lammers戴夫-拉默斯

在当今的半导体行业中,几纳米很重要。在更早的时代,代工厂会通过执行“光刻收缩”来提供半节点,除了推动掩模和步进配置外,没有太多变化。

格芯转向12LP工艺则恰恰相反,它使用与仍然强大的14LPP平台相同的图案,但对工艺和标准单元库进行了许多细微的更改,以实现性能、功耗和面积(PPA)的改进。2017 年 9 月,在 AMD 的公开支持下,在 6 月下旬于檀香山举行的 2018 年 VLSI 技术研讨会上,工艺变更的细节首次公布。

在业务方面,GF准备了汽车和射频/模拟模块,以通过其12LP产品更好地支持这些市场。去年秋天,当AMD表示将迅速将主要产品线转移到12LP工艺时,12LP工艺得到了重大推动。然后,一家移动客户开始将 12LP 用于其应用处理器。

艾琳·拉维尼GF领先的FinFET产品管理副总监表示,“大多数客户的兴趣都集中在12LP的未来。设计新 IC 的客户追求更高的晶体管密度、功率和性能提升,而更小的芯片尺寸则节省了成本。

由于工具组几乎相同,因此可以“灵活”地进行 14LPP 或 12LP 生产。“我们的能力是可替代的,”Lavigne说。“虽然AMD是我们的关键战略客户,但Fab 8并不仅仅是AMD。我们可以支持所有客户,同时继续支持 AMD 的需求。除了我们的两个主要客户外,该管道在消费、人工智能、汽车和工业领域的快速追随者也呈爆炸式增长,“Lavigne说。

GF技术开发副总监Hsien-Ching Lo表示,在一个重要领域——生产线后端(BEOL)——GF采取了与代工竞争对手不同的方法。虽然其他代工厂已经减小了M2间距以实现芯片尺寸减小,但GF 12LP采用了与其14LPP工艺相同的64nm M2间距。该策略使客户能够获得性能、功耗和面积 (PPA),同时最大限度地减少设计返工。

这一说法的支持证据来自夏威夷的VLSI会议。Samsung Foundry 对其 11LP 工艺的演示描述了使用 9T 或 6.75 轨道库的能力。然而,6.75T库需要使用48nm间距的M2,而其14nm工艺的间距为64nm M2。台积电也采取了类似的策略,改变了其12nm产品的M2间距,这是其16nm工艺的后续产品。

Lo 表示,转向不同的 M2 音高是一项设计规则更改,与 GF 使用相同 M2 音高支持其 7.5 音轨库的策略相比,需要更多的设计返工。“我们的客户从 14 岁迁移到 12 岁要容易得多。他们可以通过非常小的设计迁移获得性能和面积优势,“他说。

虽然GF继续支持12LP设计的14LPP 9T库,但Lavigne表示,7.5轨库在芯片尺寸减小和性能提高方面“提供了最大的收益”。“客户需要重新设计才能使用该库。他们可以选择他们想要做多少重新设计来扩展平台。

与GF 14LPP工艺相比,带有性能元件的12LP在同等速度下将环形振荡器交流性能提高了15%,12LP(使用7.5T标准电池库)的总功耗降低了16%,逻辑面积缩放降低了12%。值得注意的是,12LP SRAM在相同读取电流下可减少30%的漏电。

GF的12LP是改进。资料:H.C. Lo在VLSI技术和电路研讨会上的演讲

Lo在VLSI研讨会上登台,介绍了12LP工艺中的五个工艺元件修改。

翅片轮廓改进为更高、更薄的翅片,改善了驱动电流和短通道控制。此外,翅片表面粗糙度降低,使NFET的载流子迁移率提高了6%,PFET的载流子迁移率提高了9%。

为了在不增加泄漏的情况下提高PFET性能,修改了源极/漏极腔轮廓,从14LPP工艺中的碗形腔体移动到12LP工艺中的更深腔体。需要扩大腔体来改善通道上的应变,提供更多的嵌入式硅锗 (eSiGe),但不会造成更高的泄漏。

第三,对eSiGe进行了优化,以改善图案加载效果,40鳍片器件提高了4%,单扩散断裂(SDB)器件提高了5%。

PEFT eSiGe 优化。资料:H.C. Lo在VLSI技术和电路研讨会上的演讲

第四,提高了NFET掺杂密度。Lo说,通过优化硅磷外延工艺,源极漏极电阻提高了约6%。

接触电阻是前沿设计规则的主要关注点。GF的先进技术开发团队进行了双重优化,以降低接触电阻。通过扩大底部接触尺寸,改进了沟槽接触轮廓。“我们希望扩大接触面积和底部 CD(临界尺寸),但不会对 TDDB(瞬态介电击穿)造成影响。通常,随着接触光盘的增加,接触与多晶硅栅极之间的间距变小。然后你可以看到介电击穿的退化,“Lo在VLSI研讨会上接受采访时说。

此外,还优化了沟槽接触下的掺杂曲线,以降低接触栅高度。他说,通过“一些界面工程”,抗硅化物性得到了改善。

从表面上看,从14nm到12nm似乎没什么大不了的。但从表面上看,大量的工程工作是为了提供一项引人注目的技术。

关于作者

戴夫-拉默斯

戴夫-拉默斯

Dave Lammers 是 Solid State Technology 的特约撰稿人,也是 GF's Foundry Files 的特约博主。Dave 于 20 世纪 80 年代初在美联社东京分社工作时开始撰写有关半导体行业的文章,当时正值该行业快速发展时期。1985 年,他加入了《电子时报》,在东京工作的 14 年中,他报道了日本、韩国和台湾的情况。1998 年,戴夫和妻子美惠子以及四个孩子搬到奥斯汀,成立了《电子时报》德克萨斯分社。戴夫毕业于圣母大学,并在密苏里大学新闻学院获得新闻学硕士学位。

 

控制芯片制造的“热量”;了解细节背后的美

作者:Fisher Zhu

编者注:本文原载于EET China

在中文中,“烹饪热”一词的使用不仅限于厨房;它也可以用来描述一个人的性格和成熟度。

这也适用于半导体制造业。

虽然一个小小的芯片看起来很简单,但它体现了大量的科学知识。只有真正了解制造工艺和应用原理的人,才知道生产芯片有多难,才能体会到注重小细节背后的美。

晶圆制造和未来的汽车

由于半导体技术不可阻挡的进步,许多涉及半导体技术的令人难以置信的汽车功能正在开发中;例如,高级驾驶辅助系统(ADAS)目前正在为自动驾驶汽车铺平道路。

总体来看,从现在到2023年,汽车应用半导体市场预计将以7%的复合年增长率增长,市场价值将从350亿美元增加到540亿美元。在ADAS/自动驾驶/车载信息娱乐(IVI)/电动汽车动力总成/安全应用的推动下,每辆汽车中半导体芯片的价值预计将从2017年的375美元上升到2025年的613美元。在此期间,ADAS应用的价值预计将激增,预计复合年增长率为19%。

但尽管如此,绝大多数人并没有意识到汽车电子和半导体代工厂之间日益密切的联系。

格芯在ADAS和自动驾驶汽车领域拥有丰富的专业知识(来源:格芯)

知识产权、工艺技术和服务都至关重要

对于格芯的汽车电子业务来说,AutoPro™服务包是一个关键要素。该服务包为格芯的所有汽车技术提供经验、质量和可靠性服务。因此,服务包可以满足汽车行业严格的质量和可靠性要求,并帮助汽车制造商利用半导体的力量进入新的“智能互联网”时代。

GF解决汽车功能问题 (出处:GF)

AutoPro服务包解决方案的重要性在于它支持GF全球所有晶圆厂,包括德国德累斯顿;马耳他,纽约;新加坡;以及中国成都,为各类汽车客户提供通过汽车规范认证的模块化平台,无论他们选择使用哪种工艺(例如,新加坡的主流180nm、130nm、55nm和40nm工艺,马耳他的14LPP/12LP/7LP FinFET,或德累斯顿的22nm FD-SOI技术)。

毫不奇怪,汽车制造商对质量和可靠性的要求甚至高于其他市场的客户。这就是为什么拥有IATF16949认证非常重要的原因。

IATF16949认证代表了对整个生产过程保持在可控、可追溯状态的信心。它还保证了汽车级IC生产、测试和筛选过程具有零缺陷状态,因此是汽车客户的重要指标。

格芯德累斯顿1号工厂近日竣工,并首次获得全面IATF16949/ISO9001认证,表明该工厂的质量管理体系符合汽车生产要求,汽车客户可以从格芯平台获得汽车规格的IC产品。

为不同的应用选择正确的工艺

与其他晶圆代工厂不同,GF同时进入了FD-SOI和FinFET领域。格芯的22FDX®是AEC-Q100汽车标准的一部分,已经获得认证,可以满足汽车市场严格的质量和性能要求。

我们一直认为,22FDX生产中掩模工艺的成本和复杂性明显低于14nm FinFET工艺,FinFET工艺也无法轻松实现射频器件所需的体偏置。因此,通过实现功耗、性能和成本之间的实时权衡,FD-SOI为具有链接能力的新型嵌入式系统提供了理想的技术。物联网 (IoT)、5G 和 ADAS 是最适合 FD-SOI 技术的市场。相比之下,FinFET等先进的CMOS技术适用于旨在提供最大处理性能的芯片。

格芯汽车SoC产品路线图(出处:格芯)

如何为不同的应用选择合适的工艺?

GF一直专注于与客户保持密切联系,充分了解他们的产品需求。如果客户想要生产高性能的处理芯片,GF会建议他们使用FinFET工艺;如果他们只想生产雷达接收器,那么Si-Ge工艺就足够了;而如果他们想生产高分辨率雷达,22FDX工艺是最合适的。在制定解决方案的同时,GF还通过提供针对不同工艺的PPA分析报告,帮助客户做出正确的选择。

以汽车雷达为例,目前77-86GHz中远程汽车雷达的射频单元通常基于Si-Ge工艺,数字单元基于180nm和130nm CMOS工艺;因此,芯片的整体处理能力较差。相比之下,格芯的22FDX技术可以提供出色的毫米波性能和数字密度,使基于22FDX的雷达传感器能够提供更高的分辨率和更低的延迟,同时确保极低的整体系统成本。我们已经看到客户迅速推出基于22FDX技术的雷达成像芯片组。这些芯片组可以检测 300 m 范围内的物体,并提供具有极高分辨率的宽视野。

客户在开发77GHz中短程雷达模块时一直使用格芯的主流CMOS工艺技术。这些模块在单个电路板上集成了微控制器、数字信号处理器、SRAM、闪存和支持组件,可用于替代大型雷达阵列。

当然,雷达只是半导体在汽车中的应用方式之一。动力总成控制是另一种方式。在最近的嵌入式世界大会上,Silicon Mobility展示了其现场可编程控制单元(FPCU),该控制单元可用于控制电动和混合动力汽车动力总成。

Silicon Mobility在Embedded World 2018上的演示(来源:Silicon Mobility)

该元件设计为使用GF的55LPx技术,可以实时处理和控制来自传感器和执行器的信息,并且可以与单个芯片上的标准CPU连接(符合ISO 26262 ASIL-D安全标准)。

基于该FPCU的框架将提供更强大的功能、灵活性和安全性,并可以提高电动和混合动力汽车的动力总成控制能力和性能。通过使用硬件而不是软件来快速实现复杂的动力总成控制算法,该框架可以节省能源并延长电池寿命。据Silicon Mobility称,FPCU可以将电动和混合动力汽车的续航里程延长32%。

目前,用于空调、发动机和机油系统控制的MCU、用于短/中/远程雷达的MCU、用于电动/混合动力汽车电源管理的IC,以及用于ADAS/自动驾驶系统的高性能处理器占GF汽车电子应用服务的领先份额。根据我们自己的观察,中国汽车客户倾向于寻求视觉和自动驾驶处理芯片,欧洲市场最大的应用包括微控制器、传感器、摄像头和激光雷达,而美国客户则瞄准激光雷达和自动驾驶解决方案。

中国是一个非常有趣的市场,国际市场上大约30%的半导体供应商来自中国。然而,中国许多一级汽车制造商仍然从大型汽车设备公司购买标准雷达和处理器芯片——这就是现状。尽管如此,GF仍然看到了中国出现的各种创新解决方案的巨大前景。其中一个例子是视觉监控系统经验在汽车领域的应用。除了提供MIPI接口和Can Bus等内置IP解决方案外,我们的战略还包括在中国设立设计中心,以帮助客户更好地利用GF平台。

关于作者

朱淑娴

朱淑娴

朱先生在半导体行业拥有超过15年的丰富经验。他曾在一些领先的公司担任过各种职位,包括研发、系统设计、软件和产品管理以及营销。他现在是GlobalFoundries的中国市场总监,此前曾在意法半导体、飞思卡尔和Synaptics工作。

朱先生拥有上海交通大学电子工程学士及硕士学位。

 

高性能、高效的ASIC支持先进的汽车系统

作者: Gary Dagastine

根据一些数据估计,目前全球有超过260家初创企业和成熟公司竞相开发、认证并向市场投放面向新ADAS(先进驾驶辅助系统)和自动驾驶应用的芯片和技术。

为顺应这一趋势,风险投资者、科技公司、汽车制造商、一级供应商以及其他公司都在大幅增加对这个领域的投资。根据调查公司CB Insights的统计,去年,仅在汽车和其他基于AI的应用领域,风险资本投资就增长到了近16亿美元,而在2016年为13亿美元,在2015年为8.2亿美元。

此外,这种增长呈现出全球化趋势。在近期的报道中,有一则值得注意的新闻是中国深圳的一家自动驾驶初创公司Roadstar.ai募集了1.28亿美元的A轮风投资金。对于中国的自动驾驶科技公司来说,这是迄今为止报道过的数额最大的一笔单项投资,超过了今年早些时候位于广州的另一家自动驾驶初创公司Pony.ai获得的1.12亿美元投资金额。

投资者对这个领域的热情为何如此高涨?从消费者的角度来看,许多驾驶员都非常青睐防撞、盲点警告、自适应巡航控制等ADAS功能,而从汽车制造商的角度,他们为了满足客户的需求,需要不断提高这些系统的精密度,并且逐步应用于各种价位的汽车上。

从社会层面来看,驾驶员辅助/自动驾驶功能可以提供诸多优点。例如,美国每年因车祸致死的人员数量约达到40,000人,全球范围内的死亡人数则超过百万人,除此以外,还有2000-5000万人员因车祸受伤或致残。提高汽车的自动性能有可能大幅降低这些数量。

自动驾驶还开创了全新的业务机遇,例如自动驾驶出租车。

车轮上的大脑

标准制定组织SAE International(国际汽车工程师学会)建立了一个五级分类系统,用于描述汽车的自动化等级,最低为1级(系统提供警告,但由驾驶员驾驶车辆),最高为5级(全自动驾驶,无需人为干涉)。

随着行业不断向5级发展,摄像头、激光雷达和雷达等传感器会生成大量数据,这些数据必须实时处理、集成和传输,以便复杂的基于深度神经网络的机器学习算法能够利用它来识别环境中的对象,预测它们的行为,与其他车辆通信,并做出车辆控制决策。

ASIC Auto

资料来源:NHTSAGROM Audio、多种行业和商业资料来源以及格芯内部评估

有人认为,采用分散式车载网络架构是实现这一目标的最好途径,因为这是对现有ADAS系统实施的一次变革,因此对汽车计算系统设计的影响也是最小的。此外,它还支持采用专用处理器,并允许逐步添加新功能。

格芯汽车业务副总裁Mark Granger表示,这个方式存在的问题在于:虽然本地处理器和有限的网络带宽可能足以支持2级(部分,或“解放双手”)或可能支持3级(有条件,或“解放双脚”)操作,但它们无法按照基于AI的机器学习算法的要求来实时处理海量数据,从而实现真正的自动操作。

他说道:“分散式架构可能提供最高5 TOPs(每秒万亿次操作),以及约10 Mb/s车载带宽。但是,要达到3-5级自动化操作水平,则需要采用配备强大、高效处理器的集中网络架构来提供50-100 TOPs和100 Gb/s车载数据数率。相比之下,在2000年,当时全球最强大的超级计算机只支持1 TOPs操作。所以自动驾驶汽车确实需要采用人工智能,而集中式架构则是实现自动驾驶的最好途径。”

decentralized

到目前为止,ADAS/自动驾驶系统的开发采用的核心半导体技术一直都是图形处理器(GPU)和微处理器(CPU)。但是,随着开发人员开始向5级自动化迈进,这些芯片在汽车系统中的激增也带来了越来越多的问题,因为它们虽然功能强大,但它们也非常耗电。

Granger表示:“自动驾驶汽车的开发尚处于初期阶段,除非能够找到方法来降低AI系统中的处理器能耗,否则它们可能一直停滞不前。为如今的自动驾驶汽车提供动力的芯片基本上需要服务级芯片机架,功耗可达7,000-10,000瓦。从开发和测试角度来看,这是可行的,但却无法运用于商业产品中。此外,它们的体积相对较大,您还需要考虑实施冷却的难度和成本。我们每个人都希望尽可能降低特定功能的功耗预算。”

了解格芯的ASIC

ASIC(专用集成电路)专用于满足汽车系统的需求,它们不但功能强大,能效高,还能让汽车客户从自己领域中脱颖而出。它们提供设计灵活性,有助于实现比现有GPU功能更强大的设计。

每个芯片上的大型CPU集群和数以十万计的乘加运算(MAC)电路满足AI算法繁重的计算要求,同时千兆位嵌入式SRAM和千兆字节片外DRAM接口则可以为强大的计算引擎提供数据。

格芯提供14nm和7nm FinFET ASIC片上系统(SoC)器件,与GPU和竞争对手的ASIC技术相比,能够提供优化的功率、尺寸和能效组合,同时满足汽车级质量标准,例如功能安全标准ISO26262。

FX-14™ ASIC提供给用户的优势包括:在系统设计中采用64位和32位ARM®内核阵列,以及56Gbps高速SERDES(HSS);嵌入式TCAM存储器,支持每秒实施数十亿次搜索;密度和性能均得到优化的嵌入式SRAM;能够提高应用灵活性的2.5D封装选项。

FX-7™ ASIC的产品扩展包括高达112G HSS、高度密集的片上SRAM和大量片外DRAM接口(LPDDR、GDDR、HBM),包括提高应用灵活性的2.5/3D封装选项。

格芯的ASIC与其他产品的不同不仅体现在功能上,也体现在起源上。格芯于2015年收购IBM Microelectronics之后,获得了行业领先的ASIC开发团队之一,其中包括来自全球的1,000多位设计工程师,以及完成近2,000项ASIC设计的历史记录,涉及从关键企业网络采用的高端服务器到低成本游戏平台的各种应用。

格芯的ASIC业务部首席技术官兼格芯FellowIgor Arsovski表示:“我们的ASIC团队在广泛的产品领域都表现出色,从高度复杂的、适用于服务器和航空航天产品的电子产品,到覆盖所有高端游戏平台的高性能、低成本应用。

与其他设计公司不同,我们提供广泛的IP阵列,这些阵列都经受过系统性、广泛的模型-硬件关联和HTOL压力测试,不仅能缩短设计到流片的整个周期,还能提高首次设计成功率。这种严格方法确保了即使在经历数十个工艺节点和超过2,000次ASIC设计之后,我们也仍然能够为客户提供ASIC。在汽车领域,还需要注意,我们的ASIC设计采用了先进的原位测试功能,这一点非常重要,因为对于汽车来说,高可靠性是一切的前提。”

Arsovski还提到,因为许多格芯客户对设计服务的要求都不同,所以格芯提供了全套服务,从全面的统包服务(客户提供规格,要求格芯提供设计中心、封装和测试支持),到完全自定义的设计(客户提供GDS,只要求进行制造)。随着格芯公司在汽车电子领域不断发展壮大和提高设计能力,他们将能够灵活地为客户提供配套支持。

关于作者

Gary Dagastine
Gary Dagastine是一位职业撰稿人,主要为EE Times、Electronics Weekly和许多专业媒体撰写关于半导体行业的文章。他是NanocEEhip Fab Solutions杂志的特约编辑,也是IEEE国际电子器件大会(IEDM)(全球最具影响力的半导体技术大会)的媒体关系主管。加入General Electric Co.之后,他开始涉足半导体行业,在该公司工作期间,他负责为GE功率、模拟和定制IC业务提供沟通支持。Gary毕业于纽约斯克内克塔迪联合大学。

 

高性能、高效 ASIC 为先进汽车系统提供支持

作者:加里-达加斯丁作者:加里-达加斯丁

据估计,目前全球有260多家初创公司和知名公司争先恐后地开发、鉴定和推出用于新型ADAS(高级驾驶辅助系统)和自动驾驶应用的芯片和技术。

因此,风险投资家、科技公司、汽车制造商、一级汽车供应商和其他公司正在大幅增加对这一领域的投资。根据研究公司CB Insights的数据,去年仅在汽车和其他基于人工智能的应用方面的风险资本投资就增长了约16亿美元,高于2016年的13亿美元和2015年的8.2亿美元。

更重要的是,这项活动正在全球进行。最近值得注意的公告之一是,总部位于中国深圳的自动驾驶初创公司 Roadstar.ai 筹集了1.28亿美元的A轮风险投资。据报道,这是迄今为止对中国自动驾驶公司的最大一笔投资,超过了另一家自动驾驶初创公司、总部位于广州的 Pony.ai 今年早些时候宣布的1.12亿美元融资。

为什么对这个领域的兴趣增长如此强烈?在消费者层面,许多驾驶员欣赏ADAS功能,如防撞、盲点警告、自适应巡航控制等,并且由于汽车制造商希望满足他们的客户,他们正在努力使这些系统更加复杂,并越来越多地出现在所有价位的汽车中。

在社会层面上,驾驶辅助/自动驾驶功能可以提供更多功能。例如,美国每年约有 40,000 人死于机动车事故,全球超过 100 万人,另有 2000-5000 万人受伤或致残。具有更强自动驾驶能力的车辆有可能显着减少这些数字。

它们还开辟了全新的商机,例如自动驾驶出租车。

车轮上的大脑

标准制定组织 SAE International 建立了一个五级分类系统来描述汽车的自动化水平,从 1 级(系统发出警告但驾驶员驾驶汽车)到 5 级(完全自主操作,无需人工干预)。

随着行业迈向 5 级,摄像头、激光雷达和雷达等传感器将产生大量数据,这些数据必须实时处理、集成和传输,以便基于深度神经网络的复杂机器学习算法可以利用它来识别环境中的物体、预测它们的行为、与其他车辆通信并做出车辆控制决策。

资料来源:NHTSAGROM Audio、各种行业和商业来源以及 GF 内部评估

一些人认为,这可以通过分散的车载网络架构来实现,因为它将是现有ADAS系统的演变,因此对汽车计算系统设计的影响最小。它还将适应专用处理器的使用,并允许以逐步的方式添加新功能。

格芯汽车副总裁Mark Granger表示,这种方法的问题在于,虽然本地处理器和有限的网络带宽可能足以实现2级(部分或“不干涉”)或3级(有条件或“不干涉”)操作,但它们缺乏实时处理基于人工智能的机器学习算法所需的大量数据的能力,以实现真正的自主操作。

“去中心化架构可以提供高达5 TOP(每秒万亿次操作)和大约10 Mbits/s的车载带宽,”他说。“但要在3-5级运行,需要具有强大、高效处理器的集中式网络架构,提供50-100 TOP和100 Gbits/s的车载数据速率。从这个角度来看,在 2000 年,世界上最强大的超级计算机只能执行 1 个 TOP。因此,自动驾驶汽车真的必须是车轮上的大脑,而集中式架构是实现这一目标的最佳方式。

资料来源来源:GF

到目前为止,ADAS/自主系统开发的核心半导体技术一直是图形处理器(GPU)和微处理器(CPU)。但随着开发人员向 5 级自动化迈进,这些芯片在汽车系统中的扩散变得越来越成问题,因为虽然它们功能强大,但它们也很耗电。

“自动驾驶汽车还处于起步阶段,除非采取一些措施来降低基于人工智能的系统中处理器的功耗,否则它们可能永远不会长大,”格兰杰说。“为当今版本的自动驾驶汽车提供动力的芯片基本上需要服务器级芯片机架,这些芯片的功率可能为7,000-10,000瓦。虽然这对于开发和测试目的来说是可以的,但对于商业产品来说是不切实际的。此外,您还必须考虑冷却它们的挑战和费用,而且它们在物理上相对较大。每个人都有一个目标,即为给定的功能获得尽可能低的功率预算。

进入格芯的ASIC

专为满足汽车系统需求而设计的ASIC(专用集成电路)不仅功能强大且非常节能,而且还使汽车客户能够将自己与其他产品区分开来。它们提供了设计灵活性,并允许设计比当前 GPU 强大得多。

大型 CPU 集群和每个芯片上的数十万个乘法和累加 (MAC) 电路满足了 AI 算法的繁重计算要求,而千兆位的嵌入式 SRAM 和千兆字节的片外 DRAM 接口则为饥饿的计算引擎提供了支持。

GF 提供 14 纳米和 7 纳米 FinFET ASIC 片上系统 (SoC) 器件,与 GPU 和竞争 ASIC 技术相比,可提供功耗、尺寸和能效的最佳组合,同时满足功能安全标准ISO26262等汽车质量标准。

FX-14™ ASIC 允许用户利用 64 位和 32 位 ARM® 内核阵列进行系统设计,以及 56Gbps 高速 SERDES (HSS);嵌入式TCAM存储器,每秒能够进行数十亿次搜索;密度和性能优化的嵌入式SRAM;以及 2.5D 封装选项,可最大限度地提高应用灵活性。

FX-7™ ASIC通过高达112G HSS、最密集的片上SRAM和大量片外DRAM接口(LPDDR、GDDR、HBM)扩展了产品范围,包括2.5/3D封装选项,可最大限度地提高应用灵活性。

GF ASIC与其他公司提供的不同之处不仅在于其功能,还在于其血统。2015 年收购 IBM 微电子后,GF 成为业界领先的 ASIC 开发团队之一,在全球拥有 1,000 多名设计工程师,并拥有约 2,000 个已完成的 ASIC 设计,应用范围从关键企业网络的高端服务器到低成本游戏平台。

GF的ASIC业务部首席技术官兼GF研究员Igor Arsovski表示:“我们的ASIC团队在一系列产品方面有着良好的记录,从用于服务器和航空航天的高度复杂的电子产品,到涵盖所有顶级游戏平台的高性能低成本应用。

他说:“与其他设计公司不同,我们提供广泛的IP,这些IP经历了系统和广泛的模型到硬件的关联和HTOL应力,以缩短设计到流片的周期时间,并提高首次正确设计的成功率。“这种严谨的方法确保了即使在数十个工艺节点和 2,000 多个 ASIC 设计之后,我们从未向客户交付过 ASIC。在汽车领域,同样值得注意的是,我们的ASIC设计结合了先进的原位测试功能,这一点至关重要,因为高可靠性是汽车的先决条件。

Arsovski还提到,由于许多GF客户的设计服务要求各不相同,因此该公司提供全方位的套餐,从全交钥匙服务(客户提供规格并需要GF的设计中心、封装和测试支持)到完全定制设计(客户提供GDS,只想要制造)。GF的敏捷性使公司能够有机地支持客户,因为他们的公司和设计能力在汽车电子领域不断增长。

关于作者

加里-达加斯丁

加里-达加斯丁

Gary Dagastine 是一位作家,曾为《EE Times》、《Electronics Weekly》和许多专业媒体报道半导体行业。他是《Nanochip Fab Solutions》杂志的特约编辑,也是全球最具影响力的半导体技术会议 IEEE 国际电子器件会议 (IEDM) 的媒体关系总监。他最初就职于通用电气公司,为通用电气的电源、模拟和定制集成电路业务提供通信支持。Gary 毕业于纽约州斯克内克塔迪联合学院(Union College)、

 

算力功耗比mW/GigaHash:加密货币挖矿专用芯片转向22FDX

作者: Dave Lammers

我之前写的几篇博客探讨了在物联网汽车雷达应用中使用22FDX®工艺技术,这些应用市场都要求实现高性能和低功耗。加密货币挖矿是另一个功耗性能举足轻重的市场,因此,挖矿机逐渐放弃GPU,改用专用芯片(ASIC)。

关于半导体行业,比较有趣的一点是:每种应用都需要不同的性能、功耗、成本,以及其他因素的组合。加密货币挖矿应用亦不例外,甚至主流货币——比特币莱特币以太坊——以及其挖矿方式也是如此。

anshel sag biographyMoor Insights & Strategy的助理分析员Anshel Sag在跟踪分析货币挖矿市场的状况后,表示矿工“不想购买任何额外的逻辑片上组件。他们希望尽可能降低功耗。每项都达到极简状态,因为很大程度上都归结于功耗问题。”

Sag表示,每种不同的算法都代表“一种不同的瓶颈,因此需要按照不同的方式架构ASIC,尽可能减少瓶颈。”(Sag和Moor的首席分析师Patrick Moorhead撰写了一篇晶圆厂和加密货币挖矿机白皮书,就此进行了详细阐述。)

“每天消耗的能源如此之多,挖矿行业和制造商一直都在研究其ASIC挖矿机的效率。大部分挖矿设备都以hash/watt为单元测量其‘性能’,而非测量其总体的hash功能。” 资料来源:Moor Insights & Strategy白皮书:“晶圆厂在加密挖矿行业的重要性”

架构差异

Sanjay Charagulla——格芯技术营销和业务开发部门的资深总监,概述了针对比特币、莱特币和以太坊而优化的挖矿机ASIC之间的差异。莱特币ASIC倾向于采用相对较少部分的逻辑晶体管,SRAM约占晶体管总数的三分之二。Charagulla认为格芯的22FDX工艺拥有“最高效的SRAM位单元之一”,并将其归为格芯“已为多位客户设计完成流片”的原因。

以太坊挖矿约占整个挖矿IC市场的10%,因此至今一直由图形处理器(GPU)主导市场。以太坊算法需要大量的外部存储器,且芯片尺寸也更大。Charagulla表示,他预测以太坊挖矿将增长到市场的25%,因为相对比特币而言,其整体商务技术能够提供更高的交易灵活性。

尽管新货币种类层出不穷,比特币仍是市场的主导加密货币——挖矿机一般具备多个PCB板,每块板上都包含50-100多个ASIC。这些微小的ASIC都是逻辑器件,每个芯片上都有数百个累加运算(MAC)电路,无需采用外部存储器或协处理器。而且,如果有几个内核不能正常工作,ASIC仍然能够正常运行。“比特币ASIC没有这么复杂,其布局和后端设计是影响效率的关键”,他表示。

对于挖矿机而言,功耗成本如此重要,因此在测量效率时,以mW/Gigahash为单位测量,而不只是测算总体的Hash算力。主流的挖矿供应商Bitmain采用98mW/GigaHash的比特币挖矿机,新竞争者们都尝试达到或超越该水平。“我们有多位客户参与,有几位已经进行流片,其结果相当不错”,Charagulla说道。

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加密货币挖矿生态系统——垂直整合 资料来源:格芯

卓越的性能

我问过Charagulla,能否通过提高ASIC的频率和承担额外的功耗来加快挖矿机进入区块链下一板块的速度。他回复说,为了让挖矿机内部的热流保持最优水平并节省功率,明智的做法是“以最低的功率,按照合理的400-500 MHz频率”运行ASIC。

尽管有些比特币ASIC开始转而采用基于FinFET的工艺,Charagulla建议,最好是采用基于FD-SOI的FDX工艺,让制造成本和功耗保持较低水平,同时保持足够的性能。“可以按照某种频率,同时运行数千个内核,这样仍然能够解决问题。基本来说,内核一般包含多个XOR栅极和16位宽的数据路径,在有限空间内布局。我们相信,22FDX能够满足这一要求。FinFET的优势在于具备千兆赫时钟速度、更宽的总线和位加法逻辑。这种情况(比特币ASIC)下并不存在任何高速I/O,所以,如果您可以优化内核的布局,FD-SOI将可以媲美FinFET,且其成本更低。”

许多客户设计都采用FDX工艺,工作电压仅0.4V。Charagulla表示,“一家客户”正尝试将工作电压降低至0.3 Vdd,以便为挖矿机提供更低功耗的80毫瓦/Gigahash的ASIC,同时“仍然能够高效运行其算法”。背栅偏置和正向偏置可用于满足性能和功率规格要求,他补充说道。

产能限制

Moor Insights的分析师Sag表示,虽然有些“高级”ASIC挖矿机将继续采用领先的FinFET工艺,其他挖矿机可能改变方式。“FinFETs在价格更加高昂的节点上能提供更高的性能,但需要支付更高成本。随着挖矿ASIC开始遵循更小巧的设计规则,晶圆的价格也随之增高。目前,人们希望降低挖矿机的成本,通过薄利多销的方式实现更多利润。最初采用领先的节点时,例如10nm或7nm,其产出并不是最高。采用领先节点时,其成本相对更高。”price impact

此外,挖矿芯片设计公司在“争夺晶圆厂的产能,这是让成本走高的另一个原因”,Sag表示。

格芯位于马耳他、纽约的晶圆厂采用基于FinFETs的14nm和即将推出的7nm工艺几乎满负荷运行,Sag表示,挖矿公司都将德累斯顿提供的22FDX产能视作契机。此外,由于超过6家挖矿机设备制造商都位于中国,Sag表示“22FDX可能很快会在中国投入使用。”

Sag表示“在为正确的客户选择正确的工艺方面,格芯表现出色,这对他们而言非常重要。并非每个芯片都需要数十亿个FinFET晶体管。就价格敏感性以及高能效需求而言,22FDX具有重要意义。”

Moor Insights白皮书中指出“格芯的FDX路线图将于2019年和2020年实现扩展,涵盖12nm FDX,其功耗更低,性能更高,且更加节省成本。我们相信,这种工艺的扩展将让挖矿机大幅受益。芯片的制造成本对于最终能否成功越来越重要,尤其是当比特币和其他加密货币挖矿ASIC公司开始以尽可能加大产量为目标的时候。”

Charagulla表示,德累斯顿工厂提供的产能正不断吸引新挖矿机公司采用22FDX。“马耳他晶圆厂几乎已达到全部产能,德累斯顿晶圆厂显然是面向22FDX,随后将是12FDX。在毫米波射频领域,我们面向基站、移动手持设备和毫米波雷达的设计正不断取胜。对于挖矿机ASIC,FDX能够提供附加价值,因此,更多的新客户会选择格芯。”

关于作者

Dave Lammers
Dave Lammers是固态技术特约撰稿人,也是格芯的Foundry Files的特约博客作者。他于20世界80年代早期在美联社东京分社工作期间开始撰写关于半导体行业的文章,彼时该行业正经历快速发展。他于1985年加入E.E. Times,定居东京,在之后的14年内,足迹遍及日本、韩国和台湾。1998年,Dave与他的妻子Mieko以及4个孩子移居奥斯丁,为E.E Times开设德克萨斯办事处。Dave毕业于美国圣母大学,获得密苏里大学新闻学院新闻学硕士学位。

 

每千兆位毫瓦:加密矿机专用集成电路期待 22FDX

作者: Dave Lammers戴夫-拉默斯

在过去的几篇博客中,我介绍了将 22FDX® 技术工艺用于物联网汽车雷达应用的情况。加密货币挖矿是另一个以功耗为决定性特征的市场,这也是矿工逐渐从 GPU 转向ASIC 的原因之一。

半导体行业的一个有趣之处在于,每种应用都需要不同的性能、功耗、成本和其他因素组合。加密货币挖矿应用就是如此,甚至包括比特币莱特币以太坊等主要币种及其挖矿方式。

安谢尔-萨格Moor Insights & Strategy 公司负责跟踪挖币市场的副分析师说,矿工们 "不想在芯片上购买任何额外的逻辑。他们希望最大限度地降低功耗。一切都非常精简,因为大部分都归结为功耗。

萨格说,每种不同的算法都会带来 "不同的瓶颈,因此需要以不同的方式构建专用集成电路,以最大限度地减少瓶颈"。(萨格和摩尔首席分析师帕特里克-摩尔海德Patrick Moorhead)撰写了一份关于晶圆厂和加密货币矿机的白皮书,提供了这方面的详细信息)。

"由于每天都要消耗大量能源,采矿业务和制造商一直在关注其 ASIC 矿机的效率。大多数挖矿设备的'性能'是以每瓦特哈希值而不是总哈希值能力来衡量的。"来源:Moor Insights & Strategy 白皮书Moor Insights & Strategy 白皮书,"晶圆厂在加密货币采矿中的重要性"。

架构不同

GF 技术营销和业务开发高级总监Sanjay Charagulla 概述了为比特币、莱特币和以太坊优化的矿机 ASIC 的差异。莱特币 ASIC 的逻辑晶体管往往相对较少,而 SRAM 单元则占晶体管的三分之二左右。Charagulla认为,GLOBALFOUNDRIES的22FDX工艺拥有 "效率最高的SRAM位单元之一",并将此作为GF "已经带出多个客户设计 "的原因。

以太坊挖矿约占整个挖矿集成电路市场的 10%,迄今为止一直由图形处理器(GPU)主导。以太坊算法需要相对较大的外部存储器,芯片尺寸也较大。Charagulla说,他认为以太坊挖矿的市场份额将增长到四分之一,因为与比特币相比,以太坊的整体商业技术提供了良好的交易灵活性。

对于比特币来说,尽管有大量新的加密货币涌入,但比特币仍然是最主要的加密货币,挖矿设备通常有多块 PCB 板,每块板上有 50-100 多个 ASIC。这些微小的 ASIC 是逻辑器件,每个芯片上都有数百个乘法和累加(MAC)电路,不需要外部存储器或协处理器。如果有几个内核不工作,ASIC 仍能继续工作。"比特币专用集成电路并不复杂。布局和后端设计是提高效率的关键。

由于电力成本对矿工来说非常重要,因此效率是以每千兆字节毫瓦来衡量的,而不是总的哈希能力。比特大陆(Bitmain)是一家占主导地位的矿机供应商,其比特币矿机的能效为每千兆字节 98 毫瓦,而新的竞争者正在努力追赶或提高这一能效。"Charagulla说:"我们已经有多家客户参与其中,其中一些已经开始使用,并取得了良好的效果。

足够好的性能

我问查拉古拉,矿工是否可以通过提高ASIC的频率并支付额外的功耗来更快地进入区块链的下一个空间。他回答说,为了使矿机内部的热流保持在最佳水平并节约电能,明智的策略是以 "最低功率下 400-500 MHz 的合理频率 "运行 ASIC。

尽管一些比特币ASIC正在转向基于FinFET的工艺,但Charagulla认为,更好的策略是通过使用基于FD-SOI的FDX工艺来降低制造成本和功耗,同时保持足够的性能。"做到这一点的方法是在一定频率下并行运行数千个内核,这样它们仍然可以解谜。这些内核基本上是一堆具有 16 位宽数据通路的 XOR 门,采用封闭式布局。我们相信,22FDX 可以满足这方面的要求。FinFET 的闪光点在于千兆赫的时钟速度、更宽的总线和位梯形图逻辑。在这种情况下(比特币专用集成电路),没有任何高速 I/O,因此如果能优化内核的布局,FD-SOI 的性能可以与 FinFET 不相上下,而且成本更低。

许多使用 FDX 工艺的客户设计的工作电压仅为 0.4V。Charagulla 说,一家一级客户正在将电压降至 0.3 Vdd,以便为矿工提供功耗更低的 ASIC,每千兆字节 80 毫瓦,同时 "仍能高效运行算法"。他补充说,背向偏压和正向偏压可用于满足性能和功耗规格要求。

容量限制

Moor Insights 分析师萨格说,虽然一些 "优质 "ASIC 矿机将继续采用最先进的 FinFET 工艺制造,但其他矿机可能会采取不同的策略。"在更昂贵的节点上采用 FinFET 工艺可以提供更高的性能,但要付出代价。当挖矿专用集成电路采用更小的设计规则时,晶圆就会更贵。现在,人们希望降低矿机的成本,这样他们就能以更低的成本卖出更多的矿机,获得更多的利润。在 10 纳米或 7 纳米等前沿节点上,最初的产量并不是最高的。前沿节点的成本很高"。

此外,矿业公司正在 "争夺晶圆厂的产能,这也是成本上升的另一个原因",Sag 说。

萨格说,随着 GF 位于纽约州马耳他的工厂在 14 纳米和即将推出的基于 FinFET 的 7 纳米工艺上几乎满负荷运转,矿业公司将德累斯顿的 22FDX 可用产能视为一个机会。此外,由于有一半以上的矿机设备制造商位于中国,萨格说:"22FDX可能很快就会在中国使用。

Sag 指出:"GF 在为合适的客户选择合适的工艺方面做得很好,因为这对他们很重要。并非每个芯片都需要数十亿个 FinFET 晶体管。从价格敏感性以及对高效率的需求来看,22FDX 是合理的。

Moor Insights 的白皮书指出:"GLOBALFOUNDRIES 的 FDX 路线图将在 2019 年和 2020 年扩展到 12nm FDX,其运行功耗更低,性能更高,同时成本也更低。我们相信,这一产品扩展将使矿工大大受益。制造芯片的成本正成为影响其成功与否的一个日益重要的因素,尤其是在比特币和其他altcoin ASIC挖矿公司都希望尽可能多地实现量产的情况下。"

查拉古拉说,德累斯顿的可用产能正在吸引新的矿业公司加入 22FDX。"马耳他工厂的大部分产能已满,德累斯顿工厂已明确定位为 22FDX 和未来的 12FDX。我们在毫米波射频(用于基站和移动手机以及毫米波雷达)领域的设计获胜。对于矿机专用集成电路来说,FDX 增加了价值,这就是新进入者来找我们的原因。

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戴夫-拉默斯

戴夫-拉默斯

Dave Lammers 是 Solid State Technology 的特约撰稿人,也是 GF's Foundry Files 的特约博主。Dave 于 20 世纪 80 年代初在美联社东京分社工作时开始撰写有关半导体行业的文章,当时正值该行业快速发展时期。1985 年,他加入了《电子时报》,在东京工作的 14 年中,他报道了日本、韩国和台湾的情况。1998 年,戴夫和妻子美惠子以及四个孩子搬到奥斯汀,成立了《电子时报》德克萨斯分社。戴夫毕业于圣母大学,并在密苏里大学新闻学院获得新闻学硕士学位。