SiP 与 eNVM：哪个最适合我的 MCU？ 2018年5月11日 作者：张亚峰作者：张亚峰 蓬勃发展的汽车和物联网市场推动了对微控制器 (MCU) 日益增长的需求。最新预测显示，未来五年MCU整体复合年增长率(CAGR) 将达到 4%，尤其是汽车 MCU 的复合年增长率将接近 14%。 非易失性存储器 (NVM) 是微控制器的关键元件，因为它不仅需要存储代码，还需要在产品的整个生命周期内存储操作数据。 两种 NVM 解决方案 有两种 NVM 解决方案通常用于制造 MCU：直接嵌入片上系统 (SoC) 的 NVM 或作为系统级封装 (SiP) 解决方案与逻辑芯片组装在一起的独立外部 NVM 芯片。带有嵌入式 NVM（eNVM）的 MCU 采用包含 eNVM 的特殊逻辑工艺制造，MCU 运行所需的一切均在该单芯片内完成。对于使用 SiP 解决方案的 MCU，NOR 闪存芯片和逻辑芯片封装在一起。因此，代码和数据脱离逻辑芯片，存储在独立的 NOR 闪存芯片上。 顶级 MCU 供应商主要在其产品中使用 eNVM 解决方案，但 SiP 解决方案对较小的公司来说可能是一个有吸引力的选择。这些公司可能会缩短产品上市时间，部分原因是使用现成的标准逻辑工艺可以简化和缩短设计周期。然而，SiP 解决方案可能无法满足许多物联网和汽车应用的所有要求。考虑到高增长 MCU 应用对成本、功耗、速度、安全性、稳定性和可靠性的要求，使用 eNVM 通常是更优的解决方案。 选择最佳解决方案 要为应用选择最佳解决方案，可以考虑根据终端市场对功耗、开机时间、速度、安全性、可靠性和成本的主要要求，对这两种解决方案进行以下比较： 功耗：eNVM 的有功功耗比 SiP 低 30% 以上，因为 SiP 闪存需要持续的 IO 切换。因此，GF 建议将 eNVM 用于需要低功耗的电池供电物联网应用。GF 和 eVaderis 正在共同开发一种使用 22FDX 和 eMRAM 的低功耗 MCU。 上电时间：eNVM 的上电时间和访问第一个数据的时间比 SiP 快 20 倍（5µs 对 100µs），因为 eNVM 是 XIP，而 SiP 闪存则需要将数据复制到片上 SRAM。因此，对于需要极快上电和读取时间的常关断应用，GF 推荐使用嵌入式 eNVM。 速度：eNVM 的读取速度是 SiP 的 2 倍（400MB/秒对 200MB/秒），因为 eNVM 宏具有 x32 至 x128 位 IO 总线宽度，而 SiP 使用的是 x4 或 x8 位。 安全性：eNVM 比 SiP 具有更高的安全性，因为 eNVM 宏可以定制，而且 SoC 可以使用 PUF 等 IP 来增强安全性。相比之下，SiP 闪存是市场上的标准产品，无法增加额外的安全性。因此，GF 建议高安全性应用采用 eNVM。 可靠性：eNVM 具有更高的可靠性，因为它作为单个 SoC 达到了所需的可靠性水平，而 SiP 闪存只能通过对已知好芯片 (KGD) 和封装进行严格的测试筛选来实现高可靠性。用于 GP-MCU 应用的 2x 纳米模式 CMOS 嵌入式 STT-MRAM 阵列 成本：要比较两种解决方案的成本，必须考虑几个因素： NVM 存储器密度和整个芯片尺寸，决定了有无 eNVM 的单晶片毛重 晶圆价格，含或不含 eNVM 为 SiP 解决方案提供额外的片上 SRAM 密度，用于在开机时从外部闪存下载代码 用于 SiP 解决方案的闪存 KGD 价格 晶圆测试成本，含或不含 eNVM 其他因素，如晶圆良品率、有无 eNVM、SiP 解决方案 FT 良品率损失、管理成本等 成本比较 下面的成本比较包括六种典型的 NVM 存储器密度（2Mb、4Mb、8Mb、16Mb、32Mb、128Mb），分别在带有 eFlash 的 GF 40nm LPx 平台和带有 eMRAM 的 22FDX®（22nm FD-SOI）平台上实现。 由于每家公司的 SiP 解决方案都有不同的上电方法，因此会使用不同的片上 SRAM 密度来 "隐藏 "外部闪存。以下结果假设了 SiP 的理想情况，即 SiP 解决方案和 eNVM 解决方案使用相同的 SRAM 大小。请注意，大多数常见的 SiP 解决方案都会增加 SRAM 容量，以便从外部闪存进行代码阴影处理。 资料来源资料来源：全球半导体公司，2018 年 上图显示，当 NVM 密度小于 16Mb 时，采用 eNVM（eFlash）的 40 纳米平台成本较低，而当 NVM 密度等于或大于 16Mb 时，SiP 解决方案成本较低。 对于采用 22nm FDX 平台的设计，当 NVM 密度小于 32Mb 时，eNVM 解决方案（eMRAM）的成本较低；而当 NVM 密度等于或大于 32Mb 时，SiP 解决方案的成本较低。 比较这两个平台，22FDX eNVM 解决方案（eMRAM）在所有 NVM 密度下的成本均低于 40 纳米 SiP 解决方案。此外，就 22 纳米平台而言，eMRAM 在较高密度（32Mb 以上）下的额外成本为 4% 或更低，同时在功耗、速度、安全性和可靠性方面也优于 SiP 解决方案。 对于更大的 SRAM 密度，eNVM 解决方案的优势就更大了。 那么，哪种解决方案最适合我的 MCU？ 总之，eNVM 和 SiP 解决方案都是结合逻辑和 NVM 的可行方法。不过，eNVM 在功耗、速度、安全性和可靠性方面更胜一筹，通常是 MCU 的最佳选择。在成本方面，eNVM 通常比 SiP 成本更低，尤其是 NVM 密度低于 32Mb。在 MCU 制造商考虑其产品的所有权衡因素时，GF 随时准备协助客户选择合适的解决方案，以赢得市场。 在最近的一段技术交流视频中，GF 谈到了嵌入式非易失性存储器与系统封装的利弊。 GF 利用从 130 纳米到 22 纳米的前沿和主流技术平台提供各种eNVM 和 SiP 解决方案，以满足新兴市场的各种需求。单元核心 eMRAM 系列功耗低，是 MCU 和物联网市场的理想之选，超快的存取速度和高存储容量使其成为计算和存储市场的完美伴侣。eFlash 解决方案（以及射频和模拟模块以及各种 IP）针对可穿戴设备、物联网、汽车、工业和消费电子等特定应用进行了优化。 GF SiP 解决方案采用成熟技术，可快速上市。 如需针对您的特定 MCU 架构进行 SiP 与 eNVM 的精确比较，请联系 GF。 关于作者 张亚峰 Yafeng 在半导体行业拥有约 15 年的经验，擅长 NOR 闪存的设计、应用和技术营销。Yafeng 负责 eFlash 130 纳米到 40 纳米产品的技术营销，尤其关注汽车和工业 MCU 客户。 在加入 GF 之前，Yafeng 曾在美光半导体担任高级工程职务，主要负责 45 纳米 NOR 闪存的设计和产品应用。在此之前，Yafeng 曾在 Synopsys 和中芯国际担任多个职位。 Yafeng 拥有中国上海复旦大学微电子工程硕士学位和材料科学学士学位。
VLSI Research 调查显示，FET 与 FD-SOI 相得益彰 2018年5月8日作者： Dave Lammers戴夫-拉默斯 "相比过去两年，现在持偏执想法的人少了很多。"VLSI Research 首席执行官 Dan Hutcheson 两年前，市场调研公司VLSI Research Inc.（加利福尼亚州圣克拉拉市）的首席执行官DanHutcheson就全耗尽绝缘体上硅(FD-SOI)主题采访了具有影响力的IC和知识产权经理，发现两个主要问题：设计团队是否能够将外部IP与内部知识产权相结合，以及因此而出现的工艺技术路线图短缺。 Hutcheson今年再次进行该VLSI调研，发现情况已大有改观：2018年受访者表示，由于格芯致力于为其FDX技术提供12nm节点，已大大缓解对路线图问题的担忧。Hutcheson在参加2018年4月下旬举办的SOI硅谷研讨会，向与会者展示2018年度的调查结果时表示，"IP问题也不再如此严峻"。 Dan G. Hutcheson在2018年4月举办的SOI硅谷年度研讨会上展示了其FD-SOI和FinFET调查结果（照片来源：格芯）。 Hutcheson共采访24位调查对象（占据IC和知识产权一半以上市场份额的公司决策者），以期了解在晶体管设计中采用FD-SOI的原因。近四成受访者表示首要原因是 "更出色的模拟增益"，另外近四成受访者表示 "可以降低泄露和实现更好的寄生效应"。 2018年的调查参与者现在已经意识到，RF和混合信号技术在FD-SOI中更容易实施，并且普遍认为FD-SOI是更适合5G和毫米波RF SoC的解决方案。 时代已经改变 开展2016年调研时，基于FinFET的工艺才刚刚问世。当时大家认为，FinFET和FD-SOI，只能二择其一。随着FinFET应用的普及，人们开始产生更加多样化的想法。"现在，大多数人认为FinFET和FD-SOI技术相辅相成，可根据具体的应用需求选择使用。"Hutcheson表示。 基于 FinFET 的技术提供更高的性能、集成度和密度。但是，即使过去两年 FinFET 成本因为设备跌价而降低，其设计和掩膜成本仍高于 FD-SOI。 许多受访者表示，FD-SOI的主要优势在于RF，或者模拟、数字和RF集于同一芯片的 "高混合SoC"。正如Hutcheson所言，在重视RF和传感器集成的产品市场中，FD-SOI被视为 "远超过去 "的解决方案。 受访者告诉Hutcheson，SOI上的全耗尽平面晶体管能够提供 "更出色的模拟增益、更合理的匹配，而且更容易匹配。 Hutcheson表示，"因为具备出色的寄生效应，FD-SOI在5G应用中，具有得天独厚的优势。有些人尝试在5G应用中使用鳍片，但鳍片寄生效应起到了决定性的作用。正如受访者所言：'万事万物，总能找到解决办法。 2018年调查选择FinFET的主要原因。首要原因在于先进的FinFET所具备的性能和密度优势。近30%的受访者表示 "从结构基础上说，FD在这些领域不具备成本效益"。约15%的受访者表示他们认为毫米波IC "可以用于体硅"。其他受访者给出了各种各样的理由，包括采用背栅极偏压的设计挑战，认为FinFET生态系统 "没有对手"、缺乏FD-SOI IP，以及 "管理层拒绝 "等。 受访者看到了 FD-SOI晶体管的优势。（资料来源：VLSI Research Inc.） "我询问了关于体偏置的问题，发现大家表示它被过度吹捧。"Hutcheson说道。一位受访者说道，"如果我对老板说，我们应该采用体偏置只是因为想用，他很可能会说，这太复杂也太冒险，所以就用体硅吧。最好是先向管理层推销FD独特的晶体管特性，然后再补充体偏置功能作为额外优势。" 受调查者表示，FD-SOI具有商业吸引力，其中约30%表示采用FD-SOI实施设计的首要商业原因就是其设计成本更低。 之后则是更低的制造成本、更少的掩膜，以及更快的周期/上市时间。 Hutcheson注意到，物联网标签涵括几大细分市场。对于非常注重功耗的边缘物联网市场-他将其称为 "通过开/关任务坡面，更聪明地使用功率"-FD-SOI具有 "巨大优势"。此外，他说根据调查，对于产品寿命短暂的市场，以及 "芯片设计预算较低 "的公司而言，FD-SOI颇具优势。 基于2018年调查得出的主要结论就是：现在经理和工程师更愿意将FD-SOI视为FinFET的补充，或者在某些情况下，作为符合其公司产品要求的唯一工艺路线图。受调查者中占整整75%的人员表示：他们可能考虑运行两种路线图，一种适用于FinFET，一种适用于FD-SOI。 "两年前，在这个问题上，人们很难抉择：到底该使用FinFET？还是FD-SOI？ 彼时，这是一个非此即彼的问题，现在，它更像是一个两者皆选的问题。 关于作者 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。
VLSI 研究调查受访者认为鳍片和 FD-SOI 相辅相成 2018年5月3日作者： Dave Lammers戴夫-拉默斯 "现在的偏执狂比两年前少多了"。VLSI Research 首席执行官 Dan Hutcheson 两年前，当市场研究公司 VLSI Research Inc.（加利福尼亚州圣克拉拉市）首席执行官Dan Hutcheson 开始就绝缘体上全耗尽硅（FD-SOI）问题采访有影响力的集成电路和知识产权经理时，他发现了两个最受关注的问题：一是是否有设计团队可以与内部知识产权相结合的外部知识产权，二是当时缺乏工艺技术路线图。 Hutcheson 今年重新进行了 VLSI Research 调查，发现情况有所不同：既然 GLOBALFOUNDRIES 已承诺其 FDX 技术采用 12nm 节点，那么 2018 年的调查对象对路线图问题的关注度就大大降低了，而且 "IP 已不再是一个问题，"Hutcheson 在 4 月底举行的 2018SOI 硅谷研讨会上介绍 2018 年调查结果时说。 Dan G. Hutcheson 在 2018 年 4 月举行的 SOI 硅谷年度研讨会上介绍其 FD-SOI 和 finFET 调查结果（图片来源：GF） Hutcheson 向占集成电路和知识产权市场一半以上的公司的 24 位决策者询问了使用 FD-SOI 设计晶体管的原因。将近 40% 的人认为 "模拟增益更好 "是首要原因，同样多的人认为漏电更低和寄生性更好。其次是噪声更低、晶体管匹配性更好、热特性、可靠性问题和辐射防护更好。 2018 年的调查参与者现在意识到，射频和混合信号技术更容易在 FD-SOI 中实现，包括普遍认为 FD-SOI 是 5G 和毫米波射频 SoC 的更好解决方案。 时代变了 2016 年进行调查时，基于 finFET 的工艺刚刚面世。当时人们的思维模式是非此即彼：要么是 finFET，要么是 FD-SOI，非此即彼。现在，随着 finFET 的广泛应用，人们开始考虑更多细微的问题。"Hutcheson 说："现在，大多数人都认为，finFET 和 FD-SOI 是互补技术，使用哪一种取决于应用需求。 基于 FinFET 的技术具有更高的性能、集成度和密度。然而，尽管在过去两年中，由于工具套件的折旧，finFET 成本有所下降，但其设计和掩膜成本仍高于 FD-SOI。 许多受访者表示，FD-SOI 的主要优势集中在射频或 "高混合 SoC"，即在同一芯片上集成模拟、数字和射频。他说，在射频和传感器集成非常重要的产品市场，FD-SOI 被视为 "比以前更有价值 "的发展方向。 受访者告诉 Hutcheson，SOI 上的全耗尽平面晶体管能提供 "更好的模拟增益、更好的匹配，而且更容易匹配。在汽车环境中，"汽车行业的人看到了更好的热范围和更稳定的运行"。此外，与鳍式场效应晶体管的增强型模式晶体管相比，FD-SOI 耗尽型晶体管能提供更好的增益，从而使模拟设计受益匪浅。 "FD-SOI具有更好的寄生性能，因此在5G领域具有独特的优势。有些人试图将鳍片用于 5G，但鳍片寄生是一个决定性因素。用受访者的话说，'你总能找到绕过任何东西的工程方法。他说："但问题是：你想花多少钱进行工程改造？ 2018 年的调查询问了青睐 finFET 的首要原因。最大的原因是前沿 finFET 所拥有的性能和密度优势。近 30% 的受访者表示，"在这些领域，FD 在结构上不具成本效益"。 约 15% 的受访者表示，他们认为毫米波集成电路 "有可能采用块状结构"。其他受访者则提出了各种偏好鳍式场效应晶体管的原因，包括背偏压设计的挑战、鳍式场效应晶体管生态系统 "没有同行"、缺乏 FD-SOI IP 以及 "管理层说不"。 调查对象认为 FD-SOI 晶体管具有优势。(来源：VLSI Research Inc.） "Hutcheson 说："我询问了有关体细胞生物学的情况，发现有人说它被过度推销了。一个人说："如果我对我的老板说，我们应该这样做，因为我们想做体偏压，他很可能会说这太复杂，风险太大，所以就做散装吧。最好是先向管理层推销 FD 独特的晶体管功能，然后再把体偏压作为额外奖励。 受访者表示，FD-SOI 具有商业吸引力，约 30% 的受访者将降低设计成本作为使用 FD-SOI 进行设计的首要商业原因。其次是更低的制造成本、更少的掩膜和更快的周期/上市时间。 Hutcheson 指出，物联网标签包括几个大型细分市场。对于功耗非常重要的边缘物联网市场--他称之为 "具有开/关任务曲线的智能功耗"--FD-SOI "具有巨大的优势"。他还说，调查显示，FD-SOI 在产品寿命短的市场和 "芯片设计预算低 "的公司具有优势。 2018 年调查的主要结论是，管理人员和工程师更愿意考虑将 FD-SOI 作为 finFET 的补充，或者在某些情况下将其作为唯一符合公司产品要求的工艺路线图。有近 75% 的调查对象表示，他们会考虑运行两个路线图，一个用于 finFET，另一个用于 FD-SOI。 "两年前，人们对这一问题的看法颇具戏剧性：是finFET？还是 FD-SOI？当时的情况是OR门，但现在更像是AND门。人们愿意同时使用这两种器件。他说："现在的偏执狂比两年前少多了。 关于作者 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。
Arbe Robotics 向 22FDX 购买高分辨率汽车成像雷达 2018年4月26日作者： Dave Lammers戴夫-拉默斯 高分辨率成像雷达使汽车能够在任何天气和照明条件下，在远距离、中距离和近距离以及任何方位角、仰角和多普勒范围内感知环境。与目前市场上的传感器相比，它能更好地跟踪速度和探测距离。 最近在美国发生的两起与自动驾驶汽车有关的事故表明，迫切需要改进传感器和相关的 ADAS（高级驾驶辅助系统）技术。Arbe Robotics 是一家源于以色列军用雷达技术开发的初创公司，它开始推出基于 GLOBALFOUNDRIES22FDX® 技术的高分辨率汽车成像雷达芯片组，是满足这一需求的公司之一。 Arbe Robotics公司的成像雷达具有方位角 1°、仰角 1.25°的高分辨率，探测距离超过 300 米，视场角 100°。 该公司表示，其先进的技术可以探测到人或自行车等小目标，即使这些目标被卡车等大型物体遮挡。成像雷达可以确定物体是否在移动以及移动的方向，并实时向汽车发出危险警报。 而其他汽车传感器在下雨、有雾、灯光刺眼（如突然反光）时都会失灵。Arbe 的雷达则完全不受这些因素的影响。定制设计的雷达处理器能实时生成完整的 4D 环境图像，并根据雷达信号对目标进行分类。 "这家位于特拉维夫的公司成立于2015年，其研发副总裁阿维-鲍尔（Avi Bauer）说："我们所能展示的性能超越了现有雷达。在之前的工作中，他对现有的工艺技术（从硅锗（SiGe）到体CMOS）进行了基准测试，发现它们都存在不足。22FDX 的全贫化 SOI 技术同时满足了雷达前端设备和处理器的需求。在 22FDX 上制造这两种芯片将更容易将它们组合成单芯片解决方案，作为公司的下一代产品。 鲍尔说，在他的上一份工作中，"由于块状 CMOS 的限制，我们在效率方面遇到了玻璃天花板"，包括功率处理。鲍尔说，28 纳米设计规则的 CMOS 在集成度和远程雷达功率方面都存在不足。目前用于远程雷达的硅锗性能良好，但功耗大、密度低。在 16 纳米 FinFET 工艺上转而采用基本数字化的射频设计，成本太高，风险太大。 "Bauer 说："有了 SOI，设计就更加简单明了，（电压）偏置可以实现标准 CMOS 无法实现的功能。对于发射和接收模块，SOI 的高电阻率基板有利于无源元件（电感器和电容器），并实现良好的隔离。"高 Q 值无源元件非常重要。在 22 纳米工艺中，SOI 能够实现更好的整体性能。 Bauer 表示，22FDX 工艺避免了基于 FinFET 的设计所需的高掩模数和昂贵的设计工具，从而满足了公司在功率、性能和密度方面的目标，同时保持了摩尔定律的单位功能成本曲线。速度和晶体管密度非常重要：高分辨率成像雷达会产生大量数据，这些数据必须在感测地点附近以极低的延迟时间进行处理。鲍尔说，Arbe 开发了一种用于雷达数据分析的定制处理器，并使用现成的处理器来处理存储器和其他控制功能。 要不要使用激光雷达 GF 公司高级总监伯特-弗兰西斯（Bert Fransis）说，高分辨率成像雷达系统可以在任何天气条件下 "看见 "任何东西，ADAS 车辆 "与激光雷达相比将是一个赢家"。弗兰西斯说，他相信高分辨率成像雷达最终将在很大程度上取代LiDAR（光探测和测距）的部署，LiDAR是当今ADAS测试车顶部经常出现的基于激光的传感器。ADAS 公司可以将 CMOS 图像摄像头和高分辨率成像雷达结合起来，"大大降低汽车视觉系统的成本"。安装在测试车车顶上的旋转激光雷达模块价格在1万美元以上，而且只能在晴朗的天气下工作，即使在晴朗的天气下，帧率也只有20赫兹。 如今的激光雷达模块 "无法在多雾、多雪的天气下工作。它们只能在严重受限的情况下提供高分辨率，"弗兰西斯说。 IHS Markit公司汽车电子和半导体高级分析师菲尔-阿姆斯鲁德（Phil Amsrud）说，激光雷达领域的创新层出不穷，从基于MEMS的激光雷达到全固态激光雷达，这些创新很可能使激光雷达继续成为许多汽车公司的 "传感器融合 "套件。"从我们现在掌握的数据来看，LiDAR 的寿命将远远超过在测试车辆上进行的科学实验。我们正在努力开发新技术，减少移动部件，并建立了许多合作伙伴关系，我们相信激光雷达将被用于量产车型。它仍然符合传感器融合的理念，我认为所有这些技术都将并行发展。 3D 加速度等于 4D 即使 Arbe Robotics 和其他公司将雷达的有效距离提高到 300 多米，并提高成像分辨率，某些汽车公司仍可能继续部署激光雷达。Arbe Robotics 公司声称自己是第一家提供高分辨率 4D 图像（3D + 速度）的雷达公司，可在宽动态范围内进行实时障碍物探测。 Arbe Robotics 公司营销副总裁Shlomit Hacohen 说，该公司目前正在向客户提供样机，并将于明年初全面上市。"我们的成像雷达能在任何天气和照明条件下工作，是道路安全的真正推动者。它比市场上任何其他传感器都能更好地跟踪速度和探测距离，"她说。 如今的雷达支持自适应巡航控制、盲点检测和自动紧急制动等安全系统。"然而，目前市场上的雷达需要在分辨率和视野之间进行权衡，"Hacohen 说。 Arbe Robotics 系统可配置为后视、侧视或前视探测。该公司宣称其具有 1°方位角、1.25°仰角的超高分辨率和 0.1 米/秒的多普勒分辨率。它支持方位角 100°、仰角 30°的宽视场，实时刷新率为 40 FPS（每秒帧数）。 公司已申请了后处理技术专利，该技术只将摄像头和激光雷达对准感兴趣的区域，从而降低了功耗。 考虑中的 MRAM 我问 Bauer Arbe Robotics 是否计划使用GF 开发的 eMRAM（嵌入式磁性 RAM）技术，他说 Arbe Robotics 的下一代单芯片设计正在考虑使用这种技术。"作为单个设备中的独立系统，我们可能需要考虑一下 eMRAM。今天，我们已经处于边缘位置，再增加 eMRAM 这样的功能会增加风险。但我们正在认真研究下一代产品。 关于作者 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。
Arbe Robotics在高清汽车成像雷达中采用22FDX技术 April 26, 2018作者: Dave Lammers 借助高清成像雷达，汽车在各种天气和照明条件下，无论距离长短，在任何方位、任何高度以及任何多普勒效应下，都能感应周围的环境状况。与当今市面上的传感器相比，它能够更好地跟踪速度和检测距离。 美国近期发生的两起与自动驾驶汽车有关的事故显示，当前迫切需要改进传感器和ADAS（先进的驾驶辅助系统）相关技术。Arbe Robotics是一家以色列军事雷达技术开发创业公司，它针对这一需求推出了基于格芯22FDX®技术的高清汽车成像雷达芯片组。 Arbe Robotics的成像雷达提供1°方位角、1.25°仰角、超过300米探测距离和100°宽视角的高分辨率性能。该公司表示，其先进技术能够探测到小型目标（例如人或自行车），即使被大型物体（例如卡车）遮住也能探测出来。这种成像雷达能够确定对象是否在移动，以及朝哪个方向移动，并实时提醒汽车存在风险。 其他汽车传感器可能因为下雨，因为起雾，或者因为闪烁的灯光（例如突然出现反射光）而失灵。Arbe的雷达完全不会受到这些因素影响。定制雷达处理器能够实时创建全方位的4D环境图像，并根据其雷达特征对目标进行分类。 “我们的雷达所展现的性能要远优于现有的雷达”，（2015年创立于以色列特拉维夫）公司研发部门副总裁Avi Bauer表示。担任之前的职位时，他曾对从锗硅(SiGe)到CMOS体硅等多种可用工艺技术进行基准检测，发现这些技术均存在不足。22FDX全耗尽SOI技术能够满足雷达前端设备和处理器的需求。两种芯片均基于22FDX构建，因而更易同时集成于单芯片解决方案中，造就了该公司的新一代产品。 Bauer表示，在他之前的工作中：“因为CMOS体硅技术的限制，我们在提升效率方面陷入困境”，其中包括功率处理。Bauer表示，依据28nm设计规则，CMOS在集成度和长距离雷达功率方面都存在不足。如今用于长距离雷达的硅锗工艺虽然还不错，但其耗电量高，且密度低。如果采用16nm FinFET工艺进行大型数字RF设计，成本太高，风险太大。 “采用SOI技术之后，设计更加简单，且偏压还可实现标准CMOS中无法实现的目标”，Bauer表示。对于传输和接收模块，SOI的高电阻率衬底对无源组件（电感器和电容器）相当有利，并能提供出色的绝缘性能。“高品质的无源器件非常重要。进行22nm设计时，SOI工艺技术可以提供更出色的整体性能。” Bauer表示，22FDX工艺无需采用基于FinFET的设计所需的高掩膜数量和昂贵的设计工具，因此能够满足公司的功率、性能和密度目标，同时仍然保持在摩尔定律的每功能单位成本曲线范围内。速度和晶体管密度非常重要：高清成像雷达会生成大量数据，这些数据需要以极低的延迟，在检测位置附近及时处理。Bauer表示，Arbe开发了一款定制处理器用于雷达数据分析，并使用一个现成的处理器来管理存储器和其他控制功能。 采用或不采用LiDAR 格芯的高级总监Bert Fransis表示，通过采用在任何天气条件下能够“视物”的高清成像雷达系统，ADAS汽车“就拥有了战胜LiDAR的条件。”Fransis表示，他相信高清成像雷达最终会大范围部署取代LiDAR（激光探测与测量），后者基于激光传感器，常见于如今的ADAS试验车车顶。ADAS公司可以将CMOS成像摄像头和高清成像雷达相结合，从而“大幅降低汽车的可视系统所需的成本。”安装在试验车车顶、可以旋转的LiDAR模块耗费$10,000或更多的资金，只能在晴天使用，且提供的帧速率只有20 Hz。 目前的LiDAR模块“不能”在雾天、雪天使用。只能在严格的限制条件下，才能提供高分辨率”，Fransis表示。 IHS Markit的汽车电子和半导体高级分析员Phil Amsrud表示，从基于MEMS的LiDAR到全固态LiDAR，LiDAR领域在持续创新，因此很多汽车公司很可能将LiDAR保留在“传感器融合”封装中。“从我们如今掌握的数据来看，LiDAR不止是针对试验车进行科学试验，它的使用寿命应该会更长。现在，大家对于活动部件数量更少的新技术的研究投入了更多精力，进而不断展开诸多合作，所以我们认为，LiDAR将会应用于生产车辆中。它仍然在传感器融合考量的范围之内，我认为这些技术将并行运行。” 3D+速度=4D 即使Arbe Robotics和其他公司将雷达的有效测量范围扩展到300米以上，并能实现更高清的成像，但许多汽车公司仍会继续部署LiDAR。它宣称自己是首家提供高清4D图像（3D+速度），可在宽动态范围内实施监测障碍物的雷达公司。 Arbe Robotics的市场营销副总裁Shlomit Hacohen表示，公司目前可为客户提供原型，预计将于明年初批量上市。“我们的成像雷达能够真正提升道路安全性，因为它可以在所有天气和照明条件下使用。与当今市面上的其他传感器相比，它能够更好地跟踪速度和检测距离。”她表示。 如今的雷达支持安全系统，包括自适应巡航控制、盲点侦测和自动紧急制动。“但是，如果使用目前市面上的雷达，您就需要牺牲一些分辨率和视场”，Hacohen说道。 Arbe Robotics系统可配置用于后视、侧视或前视检测。该公司称，它可以达到1°方位角、1.25°仰角和0.1 m/s的多普勒高清分辨率。它支持100°方位角的宽视场、30°仰角以及40 FPS（帧/秒）的实时刷新率。 该公司的后处理技术已获得专利，该技术通过将摄像头和LiDAR仅指向目标区域来降低功耗。 考虑采用MRAM技术 我询问Bauer，Arbe Robotics是否计划采用格芯开发的eMRAM（嵌入式磁性RAM）技术，他表示Arbe Robotics考虑在下一代单芯片设计中采用该技术。“作为单个设备中的独立系统，我们可能需要了解一下eMRAM技术。如今，我们已经处于关键阶段，再添加一项功能（例如eMRAM）都可能增加风险。但是，我们正慎重考虑将其用在下一代设计中。” 关于作者 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。
全球晶圆厂推动汽车电子向前发展 2018年4月19日作者：马克-格兰杰马克-格兰杰 汽车电子产品发展缓慢、技术落后的时代已经一去不复返了。如今，强大的半导体技术正推动着汽车功能的发展，而这些功能曾经可能被视为科幻小说，例如高级驾驶辅助系统（ADAS），它为自动驾驶汽车铺平了道路。 总体而言，从现在到 2023 年，汽车应用半导体市场的复合年均增长率预计为 7%，从 350 亿美元增至 540 亿美元。然而，GF 提供独特解决方案的 ADAS 应用预计在此期间将以高达 19% 的复合年均增长率增长。 我们拥有广泛的技术、系统设计专长、工程资源和质量体系，这一切都使我们能够为这一不断增长的市场提供服务，并为汽车行业提供创新解决方案，满足其对性能、质量、可靠性和安全性的严格要求。目前，从无晶圆厂半导体公司到一级供应商，再到汽车制造商本身，整个汽车供应链的客户都在利用 GF 的技术产品。以下是我想报告的几个最新进展。 雷达上 汽车雷达技术是 GF 的核心竞争力之一，随着 ADAS 系统变得越来越复杂和广泛，这项技术也变得越来越重要。 雷达是用于探测车辆附近物体的几种传感器之一，可实现自适应巡航控制等功能。激光雷达是另一种。它使用脉冲激光，通过测量光反射所需的时间来确定物体的距离。不过，激光雷达目前价格昂贵，而且会受到天气条件的影响。雷达的成本较低，而且分辨率更高的雷达有望在汽车应用中与激光雷达一较高下，从而使价格较低的汽车也能享受到更强大的 ADAS 功能。 GF 的 22FDX 技术可为下一代 77-86 GHz 中/远程汽车雷达提供出色的毫米波 (mmWave) 性能和数字密度。与目前的雷达传感器相比，基于 22FDX 技术的雷达传感器分辨率更高、延迟更短，而系统总成本却非常低。 在不久的将来，我们的一位客户将揭示该公司如何使用 22FDX 作为雷达成像芯片组的基础，该芯片组可探测 300 米范围内的障碍物，并具有超高分辨率的宽视场。敬请期待。 我们与一家领先的汽车电子客户合作，利用 GF 成熟的 CMOS 工艺技术开发出 77 GHz 短程/中程雷达模块，这是汽车雷达发展的另一个实例。该模块在电路板上集成了微控制器、数字信号处理器、SRAM 和闪存以及支持组件，取代了更大的雷达阵列。 续航能力更强的电动汽车 来源：Silicon Mobility来源：Silicon Mobility 在 2018 年嵌入式世界大会上的演示 当然，雷达只是汽车半导体应用之一。动力总成控制是另一个。在最近的嵌入式世界展会上，我们的客户Silicon Mobility展示了该公司所谓的现场可编程控制单元 (FPCU)，用于电动汽车和混合动力汽车的动力总成控制。它采用 GF 的 55LPx CMOS 技术，在符合ISO 26262 ASIL-D 安全标准的单一半导体中提供传感器和执行器的实时处理和控制，并与标准 CPU 相结合。 点击此处观看 Silicon Mobility 采用 GF 55nm eFlash 技术实现的汽车电机控制的现场演示。 其结果是为电动和混合动力系统的控制和性能提供了一个更强大、更灵活和更安全的架构。通过在硬件而非软件中快速执行复杂的动力总成控制算法，可以实现大幅节能并延长电池寿命。该公司表示，FPCU 可以将电动汽车和混合动力汽车的续航里程延长约 32%。 德累斯顿经过验证的质量 与其他市场的客户相比，汽车客户对质量和可靠性的要求要高得多，这是可以理解的，因为我们都知道，汽车和卡车在其整个使用寿命期间，必须在各种天气、道路和交通条件下正常运行。 因此，汽车行业的半导体供应商必须满足众多质量标准和认证，而这些标准和认证不适用于其他类型的客户。这些标准和认证由 AEC、IATF、ISO、VDA 等标准制定团体和机构共同管理。 我们在新加坡的工厂已经证明了我们的汽车制造能力，现在我可以自豪地向大家报告，GF 位于德累斯顿的工厂 1 已于上个月通过了首次全面的 IATF16949/ISO9001 审核。达到这一标准可证明工厂的质量管理体系符合汽车生产的要求。符合该标准至关重要。 四名审核员花了一周的时间对德累斯顿工厂的各个方面和领域进行了审核。结果是成功的，在未来 60 天内完成 4 项行动后，审核员将建议 Fab 1 进行全面认证。 这些只是我们努力成为汽车行业首选供应商的部分成果。随着汽车电子产品含量的增加，汽车行业正处于一个激动人心的时刻。 在价值链的各个环节都有大量的半导体商机，我们正在全力以赴。 去年，GF发布了其汽车平台AutoPro™，该平台提供全方位的技术和制造服务，帮助汽车制造商利用硅的力量开创 "互联智能 "的新时代。有关公司汽车解决方案和服务包的更多信息，请访问：globalfoundries.com/market-solutions/automotive。 资料来源GF ADAS 与自动驾驶--全方位的技术 关于作者 马克-格兰杰 GLOBALFOUNDRIES 负责汽车业务的副总裁 Mark Granger 在高性能 SoC 产品设计和产品管理领域工作了约 20 年，最近的工作是在英伟达（NVIDIA），领导公司为自动驾驶汽车提供领先的应用处理器。
新型半导体架构将大幅提升电动汽车和混合动力汽车的性能和续航里程 2018年3月29日作者：Khaled Douzane哈立德-杜赞 革命性的行业首创 FPCU（现场可编程控制单元）简介 大家可能都知道，汽车行业正在经历一场数字化和电动化革命。与从翻盖手机到智能手机的演变过程十分相似，汽车正在实现电气化、自主化和互联化，从而彻底改变了我们所熟知的交通方式。您可能不知道的是，这些汽车内部的半导体正变得越来越有价值，因为它们是使电动汽车和混合动力汽车节约电能、加快充电速度并达到新续航里程的关键。世界顶级汽车制造商都会根据这些关键因素进行评判，并竞相寻找最佳技术，以最快的电池充电时间、最少的耗电量实现最远的汽车续航里程。 寻求新技术 这一挑战的答案极其复杂，因为它涉及电气化动力总成系统中的多个要素。从电池技术、电机设计到电机定位，电动动力总成中可使用的技术组合不胜枚举。讨论的关键在于，如何利用专为电动和混合动力总成系统设计的新型半导体，将这些新系统有效地协调控制在一起，以实现最高性能。 令人惊讶的是，传统的半导体制造商至今还没有提供适当的解决方案来有效地控制这些新系统。因此，一级制造商和原始设备制造商基本上只能使用为燃气发动机设计的多核和微控制器等限制性技术。正因为如此，Silicon Mobility 公司设计了一种名为现场可编程控制单元 (FPCU) 的新型半导体，使现有的电动汽车和混合动力汽车技术能够发挥其真正的潜力。 超越极限的半导体 这种全新的颠覆性 FPCU 半导体技术结合了灵活的并行硬件架构，可对传感器和执行器进行实时处理和控制，并与标准 CPU 相结合。这与集成的最高标准安全架构（ASIL-D）相辅相成，形成了一个单一的半导体。因此，这是一种功能更强大、更灵活、更安全的架构，可用于电动和混合动力系统的控制和性能。 来源：Silicon Mobility来源：Silicon Mobility 在 2018 年嵌入式世界大会上的演示 FPCU 消除了软件瓶颈，数据处理速度比传统半导体快 40 倍以上。FPCU 还能将硬实时控制环路的速度提高 20 倍，确保发动机的耐用性，并消除可能导致发动机故障或损坏的信号延迟。此外，通过在 FPCU 硬件而非软件中执行复杂的算法，可显著降低功耗，降低幅度超过 180% 或 200%。功耗降低的结果是电动汽车和混合动力汽车的续航里程增加。据测量，FPCU 可将电动汽车和混合动力汽车的续航里程延长 32% 以上！ 推动电动和混合动力革命 通过推出 FPCU 半导体，Silicon Mobility 正在帮助汽车制造商和原始设备制造商向市场推出更高效和定制设计的电动汽车和混合动力汽车。特别是随着汽车续航里程的延长和自动驾驶数据处理能力的增强，FPCU 等半导体是实现这一目标的关键，而无需重新考虑或重新设计电池或发动机等汽车动力总成系统。在未来两年内，全球每家顶级汽车制造商都将推出至少一款新型电动车或混合动力车，因此对半导体解决方案的需求量将非常大。半导体架构能够在降低功耗的同时成倍增加汽车续航里程和数据处理能力，将为电动汽车和混合动力汽车的性能和续航里程铺平道路。原因在于，将新的半导体架构集成到现有的动力系统中，比大幅改变动力系统设计和供应链的成本要低得多。 欲了解更多有关 Silicon Mobility 的 FPCU（名为 OLEA）的信息，请访问我们的网站，了解这一业界首创的半导体架构如何助力您的电动和混合动力革命。 去年，GLOBALFOUNDRIES 和 Silicon Mobility成功生产出业界首个汽车 FPCU 解决方案。最近，Silicon Mobility 在 2018 年嵌入式世界大会上成功展示了其 T222 芯片。该FPCU解决方案采用GF的55纳米低功耗扩展（55LPx）汽车合格技术平台，将多种功能集成到单个芯片上，提升了混合动力汽车和电动汽车的性能。 观看 Silicon Mobility 利用 GF 55 纳米 eFlash 技术实现的电动汽车电机控制的现场演示。 关于作者 哈立德-杜赞 Khaled Douzane 在以汽车为重点的半导体行业拥有 18 年的经验。作为 Silicon Mobility 的产品副总裁，他负责定义和推动电动（EV）和混合动力（HEV）动力总成及自动驾驶汽车应用的所有产品线。Khaled 是 Silicon Mobilty 创新和革命性产品核心专利技术设计的利益相关者。在共同创办 Silicon Mobility 之前，Khaled 曾为 Scaleo（一家无晶圆厂半导体公司）的发展做出过贡献，并担任过多个职位，其中包括八年的 SoC 设计经理和八年的产品经理。Khaled Douzane 毕业于尼斯索菲亚-安蒂波利斯 POLYTECH 工程学院，主修电子专业。
专家强调需要完整的 5G 解决方案 2018年3月23日作者：加里-达加斯丁作者：加里-达加斯丁 2018世界移动通信大会上，GF畅谈5G，世界聆听5G 在西班牙巴塞罗那举行的世界移动通信大会（Mobile World Congress）是无线行业的年度盛会，今年 2 月下旬举行的这届大会热议 5G 无线技术。GLOBALFOUNDRIES 在展会的第一天上午就抓住时机，就 5G 不断发展的用途和技术要求推出了特别节目。 首先，GF CMOS 和射频业务部高级副总裁Gregg Bartlett和Bami Bastani 博士分别为设备开发人员、网络专家和高性能计算架构师概述了与 5G 相关的半导体挑战和机遇。GF公司CMOS和射频业务部副总裁Gregg Bartlett和Bami Bastani博士分别向设备开发人员、网络专家和高性能计算架构师概述了与5G相关的半导体挑战和机遇。5G 将对所有这些领域产生影响，因为它能让更智能的设备通过更高带宽的连接馈送到更强大的数据中心。 随后，GF 全球销售和业务开发高级副总裁、GF ASIC 业务部门负责人Mike Cadigan 主持了小组讨论。来自诺基亚移动网络公司（Nokia Mobile Networks）、Mobile Experts LLC 和德累斯顿工业大学（TU-Dresden）的专家应邀参加了讨论。 他们深入探讨了为什么 5G 网络不可能在全国范围内推广、为什么一毫秒的网络延迟是 "神奇的"、直接与代工厂合作如何支持更全面的解决方案，以及许多其他重要的考虑因素。 兑现 5G 承诺需要优化的解决方案资料来源来源：GF 5G 计算需要优化的硅片 巴特利特说，5G 将推动设备和数据中心的计算要求发生深刻变化，因为用户增多、每个用户的交易增多以及每笔交易的内容更加丰富，网络流量的复杂性和流量都在呈指数级增长。 "他说："数据中心应用将需要速度极快的处理器和接近 100% 的正常运行时间，而边缘连接设备则需要具有极低功耗/低泄漏性能的芯片，以及用于存储的嵌入式内存和用于无线连接的射频。 他说，这两种应用也都将使用人工智能（AI）功能，但它们的使用方式有所不同。数据中心将利用人工智能学习、预测和指导设备和网络的行为，而汽车摄像头等边缘连接设备将在本地利用人工智能进行实时处理和推理。5G 带宽对于支持所有这些用途至关重要。 每个节点的设计成本都在呈指数级增长。来源：IBS 2017IBS 2017 Bartlett 说，由于设计工具、EDA、知识产权 (IP) 开发和验证需要大量投资，许多公司将很难利用 5G 的机遇。"他说："许多新兴的创新型公司无法消化这些开发成本，他们需要既能提供竞争优势又能降低成本的技术解决方案。 他解释了GF的双技术路线图如何提供这种灵活性，先进的FinFET CMOS技术适用于高性能计算，FD-SOI技术适用于无线和电池供电应用，这两种技术都可以集成一流的射频功能。专用集成电路（ASIC）是通向 5G 的另一条途径，GF 拥有领先的 ASIC IP 组合和 1,000 多名经验丰富的工程师。 虽然许多客户都在争相寻求这种广泛、灵活的代工解决方案，但并非所有代工厂都能做出回应。"他说："我们拥有越来越多我称之为'革命性'的客户，他们正在利用新硅作为楔子，打破或改变其行业的传统竞争框架。"他们要求更容易地获得硅，而我们也相应地调整了自己，以提供他们所需的优化解决方案。 5G 连接带来更多复杂性 在连接方面，Bami Bastani 表示，5G 将利用现有的 4G/LTE 骨干网分阶段推出。首先将对现有系统进行增强，然后利用大规模多输入多输出（MIMO）架构初步推出 6GHz 以下频段，以实现高速率传输，然后再推出第二个频段，以扩大网络容量，并利用毫米波频段推动更高的数据传输速率。 "他说："这意味着需要一种更复杂的无线电，它不仅能与新的网络协议协同工作，还能与传统协议和频段协同工作。"因此，在从 4G 向 5G 过渡的过程中，前端模块（FEM）必须在许多方面不断发展。 Bastani说，GF丰富的射频产品组合包括硅绝缘体（SOI）和硅锗（SiGe）技术平台，为客户创造了差异化优势，因为这些优化的解决方案可以满足客户对性能、复杂性和成本的特定需求。他举了两个例子。 对于 5G 基站，天线阵列的控制将需要复杂得多的信号处理电路。"这一过程被称为波束成形，可根据阵列的大小采用模拟、数字或混合电路。系统如何分区决定了技术的选择，而 GF 拥有丰富的产品组合，可以满足所有要求，"他说。 小型移动设备的要求则有所不同。"你现在面对的是更小的阵列，需要更高的单位元件功率才能实现相同的辐射功率。好消息是，我们现在可以用数字方式完成大部分波束成形，从而利用 22FDX 等先进节点的扩展能力，为这些应用实现低功耗和低成本。 行业专家勾勒 5G 未来 随后，移动专家首席分析师乔-马登（Joe Madden）、德累斯顿工业大学德国电信通信网络教席负责人弗兰克-菲茨克（Frank Fitzek）教授和诺基亚移动网络射频集成电路研发负责人迈克尔-雷哈（Michael Reiha）等专家进行了讨论。 乔-马登（Joe Madden）在小组对话开始时评论说，5G 网络的推出将不同于以往的网络技术。这些技术的特点是快速部署，因为它们使电子邮件等现有的、广泛使用的应用实现了无线化。他说，相比之下，5G 主要有利于网络运营商和尚未存在的市场。 "从网络运营商的角度来看，5G的真正优势在于成本。如今，通过 LTE 网络传输 1 GB 数据的成本约为 1.5 美元，而毫米波 5G 的成本可能仅为 5 美分或更低，"他说，"这意味着最初会出现部署孤岛，例如在网络流量密集的城市中心或某些物联网应用特别需要的地方。 在谈到5G标准时，Cadigan请Fitzek教授介绍一下这些标准的演变方式，以及与代工技术的关系。"传输更多数据并不是真正的问题，关键在于延迟。在这方面，为什么我们一直认为 1 毫秒的延迟要求如此神奇？Fitzek教授说："这与反馈回路的物理学原理有关。(延迟是指网络中固有的延迟）。 世界移动通信大会 2018，NEXTech 实验室剧场 他举了一个 50 赫兹发电厂向智能电网供电的例子。他说，电网中仅 10 毫秒的延迟就会导致发电机的电力输出发生巨大的相位偏移，从而可能造成损坏，而 1 毫秒的延迟就足够了。 "很多人认为，如果在标准中加入了错误的时延数字，以后就可以解决了。但这很难解决，要想充分发挥5G网络的价值，必须从一开始就把它写进去。"他说，这对半导体技术专家来说并不构成问题，因为他们已经非常熟悉反馈回路。 雷哈说，对低延迟的需求是诺基亚自行设计最近推出的 5G Reefshark 芯片组而不与无晶圆厂半导体公司合作的主要原因。卡迪根问他这对未来的代工厂关系意味着什么。 Reiha 说，要实现如此低的时延，就必须全面考虑 5G 的要求，并对未来有一个愿景，而半导体解决方案要有足够的灵活性来支持这种愿景。"诺基亚贝尔实验室撰写了有关大规模多输入多输出（massive MIMO）的著作，这使我们能够理解基于系统的挑战。我们还了解半导体功能无缝集成的重要性，"他说。 "我们对代工厂的期望是坦诚对话和开放知识产权，以保持我们的质量标准。我们需要高质量的知识产权，因为我们不可能面面俱到，我们不是所有领域的专家，"他说。 Cadigan 继续询问小组成员对 GLOBALFOUNDRIES 在 5G 领域采取的方法的看法。Madden 说，GF 整合各种技术的能力非常重要。"随着大规模 MIMO 阵列的发展，缩小无线电阵列和接收器尺寸的压力越来越大。他说："不能使用大型传输线，因此必须采用多芯片模块，将所有技术紧密集成在一起。Cadigan 指出，IBM 为 GF 提供了先进的封装技术。 Reiha 说，GF 拥有同类最佳的射频能力，从诺基亚的角度来看，继续不断改进射频器件模型是关键。"他说："这对热器件模型以及 SOI 等技术尤为必要，以便实现更多无缝混合信号仿真环境，让我们能够制造更多传感器，并在射频芯片上实现更多控制，从而真正让我们专注于在天线接口上实现人工智能足迹。 Fitzek 教授谈到了软件的重要性和 GF 技术的开放性。"因为在这一点上，你无法真正预见用户会做什么，机器学习也会有自己的目的，你的软件 API 在未来只会变得更加重要"。 关于作者 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）、
2018 MWC：22FDX让物联网更有魅力 March 5, 2018作者: Dave Lammers 全球移动通讯大会(MWC2018)即将在西班牙巴塞罗那举行，物联网领域大咖们将在大会上展示他们的芯片设计，其中几家创业公司使用了格芯的22FDX®技术。 Nanotel Technology公司的首席技术官Anup Savla表示，这家年轻公司正在设计几个用于窄带物联网领域的多款芯片。Savla在英特尔工作了三年之后，又在高通做了11年的无线电集成电路设计。Savla说，Nanotel选择使用22FDX工艺技术为混合信号窄带物联网调制解调器降低功耗。 他表示：「我们围绕物联网应用设计了一个数字引擎处理器，聚焦于低功耗和低泄漏。22FDX能够关闭电源，防止漏电，这是你无法从批量CMOS工艺中获得的。 在最初的22FDX设计套件正式发布之前，Nanotel就已经开始设计收发器了，使用了0.5 PDK，但是库的目标是0.4 V运行电压。「从一开始我们就明确定位于0.4V库，因为在0.8V的水平上，使用批量CMOS工艺无法作足够的功耗分层。在0.4伏的电压下，功耗水平要低得多，但成本接近批量CMOS工艺。」Salva说。 格芯的22FDX架构: 物联网、移动和射频的新兴产品 当被问及如何设计FD-SOI工艺时，Savla说：「 我们遇到了早期使用者都会遇到的问题。部分原因是使用后门所需的额外建模和测试，但是不管工艺的成熟度如何，这仍然是正确的。如果您真的想要开发这个工艺所能做的事，那么您就要随着建模的增加而改变背栅电压。」 Savla表示，Nanotel芯片组的设计在数字和模拟上所花的精力是相同的。「在相同的设计中，当设备基本上处于睡眠和不使用状态时，我们可以使用带有后盖控制的开关来切断的泄漏电流。在某种程度上，这在批量CMOS工艺里是不容易做到的。另一方面，我们可以在主动模式的设备上使用背栅，以极低的供能使主动操作成为可能。」 Nanotel的主要着重点不是销售IC —Nanotel是一家专注于解决方案的公司，为客户设计设备和数据包，让客户可以使用远程、低成本的蜂窝网络连接，而无需依赖WiFi。拥有自己的芯片组使得Nanotel能为客户定制低成本、功能独特的产品。 双模连接解决方案 根据ABI Research的数据，领先的低功耗广域(LPWA)连接标准— LTE-M，在美国市场上吸引了越来越多的关注。而在2021年前，欧洲和亚洲所采用的窄带物联网会将物联网的部署提升至近5亿。 格芯和VeriSilicon正在开发一套IP协议，让客户可以创建单芯片的LPWA解决方案，以支持使用双模方案的LTE-M或NB -物联网。该IP将包括集成基带、电源管理、射频无线电和前端组件的完整的蜂窝调制解调器模块集成在单一芯片上。 VeriSilicon提供芯片设计平台即服务(SiPaaS)IP，这使得他的客户可以专注于差异化功能。VeriSilicon首席执行官Wayne Dai表示，中国政府已经将窄带物联网全国范围的部署作为未来一年的目标。格芯在成都新成立的300毫米芯片厂，以及IP平台，如集成NB-物联网和LTE-M的单芯片方案，将对中国的物联网和物人工智能(AIoT)产业产生重大影响。 1微微安培每微米 Anubhav Gupta是格芯物联网、人工智能和机器学习部门战略营销和业务发展主管。他说：「一些客户正在使用旧的多芯片设计，并用22FDX工艺创建单芯片解决方案。由于SOI和FET有效叠加可获得高功率PA和高开关线性，22FDX工艺在转移到单芯片设计时具有面积、功耗和成本的优势。我们看到了该工艺的短沟道效应，更高的跨导增益，以及与28nm批量芯片的等效设计相比具有更好的偏模和低噪音性能。」 在数字化方面，Gupta表示，这种基底偏压的功能使客户可以在低于1微微安培每微米的情况下，使用低至0.4V的备用泄漏电流来运行。另外，格芯现在提供了嵌入式MRAM，其唤醒速度非常快，读取速度与flash类似，但写入速度要快1000倍。Gupta说，当eMRAM与芯片上的SRAM结合使用时，客户可以完全避开片外闪存。 众望所归的路线图 Dan Hutcheson，VLSI Research公司首席执行官 Dan Hutcheson是加州圣克拉拉市市场研究公司VLSI Research的首席执行官。他在2016年对设计师们进行了一项调查，让他们比较FD-SOI与批量生产的CMOS。设计师们反馈，问题在于他们不知道是否有FD-SOI路线图。于是，格芯开发出从22FDX到12FDX™的平台，这个问题就迎刃而解了。 Hutcheson说，他相信一些公司正在起步进行设计，他们却就此对外界保密。「从2016年开始，市场上出现更多的IP，而格芯已经解决了12FDX的路线图问题，因此22不仅仅是一个一站式服务。」 意法半导体公司拥有多项应用于28nm芯片的FD-SOI设计。该公司最近宣布将把格芯22FDX工艺作为其FD-SOI路线图的下一站。 意法半导体的一位发言人说：「自从22FDX集成了第二代有源器件(晶体管)之后，意法半导体选择格芯22FDX技术作为下一站技术便顺理成章，目前我们已在使用28nmFD-SOI技术。」 这位发言人表示，「意法半导体对德累斯顿22FDX节点技术的发展持积极的看法，该节点技术目前已经具备了批量生产的资格，并为其发展的黄金时间做好准备。因此意法半导体可以立即用它来开发产品」。德累斯顿的制造团队的芯片产能和经验「使得我们对格芯的生产能力和产量充满信心。」 性能优化的视觉处理器 Dream Chip Technologies公司首席运营官Jens Benndorf说，他的团队把0.8 V库用于其“性能优化”的汽车视觉处理器。Dream Chip主导了一系列获欧盟支持的设计项目，这些项目包括ARM的A53 Quad和 Cortex®-R5，Cadence的四维Vision P6，ArterisIP的FlexNOC，INVECAS的LPDDR4控制器，以及其他的IP合作伙伴。基于22FDX工艺设计的多核视觉处理器，在2017年的MWC上首次亮相。从那时起，该设计为欧洲汽车制造商和一级汽车零部件供应商提供了一个平台，使他们可以创建定制的衍生产品。 据Benndorf介绍，「汽车行业意识到他们的辅助驾驶解决方案，除了需要雷达和激光雷达，还需要更多来自多个摄像头的整合信息。因次，多处理器芯片设计采用了正向偏差来提高性能，而不是反向偏差。」由此产生了一种计算机视觉处理器芯片方案，面积64平方毫米，有约10亿个晶体管，却只消耗4瓦。他补充道：「想象一下芯片上有多少视觉处理器，可见这个功耗数字有多么令人瞩目。」 Riot Micro公司押注蜂窝链路 Nanotel所进行的设计在数字和模拟上投入的精力相同，另一家使用22FDX工艺的创业公司则拥有全数字的窄带物联网调制解调器设计。位于温哥华的Riot Micro公司首席执行官Peter Wong表示，其公司不用数字信号处理(DSP)的方法，允许物联网用户关闭大部分芯片以节省电力。对于电池驱动的物联网边缘设备来说，这一点尤其受欢迎，因为这些设备可能需要使用电池运行10年。 Riot Micro 的首席执行官Peter Wong：Riot Micro的价值存在于功耗领域 Riot Micro的第一个设计是用竞争工厂的55nm批量CMOS来完成的，但是后续的芯片设计则用22FDX工艺来完成。Riot Micro的LTECat-M/窄带物联网调制解调器包含一个超低功耗处理器来运行协议栈。PeterWong说：「我们借鉴了蓝牙领域的设计方法来降低电力和成本。PHY是用栅来设计的，而不是用有紧密耦合和高度优化的协议栈的信号处理器（DSP）来设计的，这使得我们可以对调制解调器进行超细粒度的功率控制。」 PeterWong说：「有了22FDX工艺，我们的价值体现在潜在的能源和空间的节省。此外，利用IP越来越丰富可用的22FDX工艺中生态系统，有助于缩短产品进入市场的时间。」 RiotMicro设计的是一款支持LTE Cat-M和窄带物联网蜂窝标准的数字蜂窝调制解调器；Peter Wong说，今年Riot Micro的调制解调器将通过几家主要的移动运营商的认证。中东的一名客户正计划将其用于紧急警报系统。 Peter Wong说：「现在有很多方法可以连接互联网，如WiFi、蓝牙、Zigbee、蜂窝网络等等。有一些应用适用所有的方法，但对于许多应用来说，蜂窝网络有很多优势。从本质上说，蜂窝网络更安全、更容易部署、提供了移动性，而且频谱也是经许可和管理的。只要打开它，它就能连接起来。您不必担心频谱制式问题；这都是由运营商来管理的。」他表示，资产追踪和资产管理为其中主要应用程序。 来源：Riot Micro — 窄带物联网网络在电力不足的大范围网络中使用蜂窝网络 集成化电源管理 Gupta表示，格芯留意到一些混合信号的物联网用户倾向于采用0.4V的电源为其数字电路电源，而采用0.8到1.8伏为其模拟部分电源。在22FDX中，LDMOS的可用性消除了对低功耗物联网应用的外部电源管理单元(PMU)的要求。通常在批量生产工艺中，他们没有高压LDMOS，而且由于很多物联网应用都使用锂离子电池工作，这些应用需要一个外部电源转换芯片来驱动使用电池驱动的应用程序。 Gupta表示，0.4V的设计有足够的数字性能来支持ARM核心，例如，从100Mhz到最高500Mhz的运行速度。 格芯的市场总监Tim Dry表示：「通过利用动态基体偏压，工程师们更全面地理解了22FDX技术的模拟设计性能。事实证明，SOI的基底偏压可以实现很多模拟缩放，这是我们直到最近才了解到的。对于ADCs(类似于数字转换器)、无线电和电源组件来说，我们相信我们可以得到比FinFETs更小的芯片面积。」 22FDX解决方案可以降低窄带物联网系统的功耗，如智能电表、增强现实和虚拟现实头盔、效用控制和安全摄像头的功耗。TimDry说：「智能扬声器是另一个吸引大量关注的应用。」 关于作者 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。
高管视角：未来已今非昔比 2018年3月1日作者：加里-帕顿博士加里-帕顿博士 人们可能会把对半导体的强劲需求看作是我们这个传统周期性行业的又一次上升周期，但现在真正推动行业发展的是全新视野的开辟，当今芯片功能的增强使之成为可能。 芯片需求不再仅仅受电脑和智能手机制造商需求的驱动。现在，许多不同行业的各种新应用如雨后春笋般涌现，既创造了需求，也推动着芯片技术向新的方向发展。因此，尽管开发速度更快、密度更大的半导体这一传统目标仍然非常重要，但它已不再是唯一的发展方向。 主要行业 我们认为，除传统计算和智能手机应用外，以下领域也是未来半导体需求的主要驱动力：复杂的物联网 (IoT) 应用、5G 和无线网络、汽车以及人工智能/机器学习 (AI/ML)。 在物联网领域，人们越来越多地将高度传感、处理和通信能力嵌入到物理对象中，为其运行带来 "智能"--强大的数据分析和处理能力。其目标是提高性能、效率和成本，并开发全新的解决问题的方法。 对于5G 和无线网络而言，带宽要求正变得异常严格，以便创建功能更强、更可靠和更安全的网络。例如，在不久前，网络设备的延迟时间仅为 50 毫秒还是一项了不起的技术成就，但现在看来几乎是过时了，因为预计的要求要求许多网络应用的延迟时间为 1 毫秒或更短。 汽车电子是另一个快速增长的领域。自 20 世纪 80 年代初推出不起眼的遥控钥匙扣以来，汽车中的电子设备数量激增。对先进半导体工艺的需求与日俱增，其中许多工艺结合了射频和功率处理能力，以满足驾驶辅助、安全和信息娱乐系统等广泛的汽车应用需求。 与此同时，人工智能和机器学习系统会产生大量数据，可利用这些数据提高生产力、效率、质量和成本效益，减少人工干预。 GF 已为增长做好准备 许多这些新应用都需要在性能、功耗、灵活性和成本之间取得良好平衡的芯片，如果这还不能完美地描述 GF 的22FDX®技术，那我就不知道还有什么可以了。GF 的 22FDX 技术是这些高增长行业客户的一大优势。它具有强大的性能和高能效，成本与 28 纳米平面技术相当，但芯片尺寸比 28 纳米小 20%，掩模比 28 纳米少 10%，所需的沉浸光刻层数也只有 28 纳米的一半。 此外，由软件控制的晶体管体偏压使客户能够在高性能和低功耗操作之间来回动态切换。例如，这使他们能够优化睡眠和工作模式。FDX™ 技术还使客户能够轻松地将数字、模拟和射频功能集成到单个芯片上，从而实现智能的全集成系统解决方案。 在 22FDX 的广泛应用中，我们已经赢得了 20 多项客户设计，包括窄带物联网 (IoT) 系统、区块链开发和比特币挖矿、地理定位、毫米波汽车雷达和人工智能/移动媒体等。 这些产品与我们的超高性能 FinFET 技术相辅相成，后者遵循摩尔定律，使AMD和IBM等客户能够提供超快的图形处理和强大的大型服务器。 因此，GF 的双技术 FDX 和 FinFET 路线图，再加上一系列已经商业化或处于不同开发阶段的差异化技术，为客户在这些高增长领域的发展提供了无与伦比的机会。 GF 的双重路线图重新定义了主流产品 例如，GF 的先进封装解决方案路线图是这些市场客户的另一个关键优势。我们致力于通过我们的封装技术组合保持领先地位，因为对更高带宽、更大存储量和更快速度的需求意味着必须使用先进的封装解决方案来最大限度地提高产品性能和功能。我们的 ASIC 产品旨在利用先进的封装选项，包括单芯片和多芯片模块以及 2.5/3D 解决方案，实现模块级的无缝集成。 人为因素的重要性 尽管这些技术成就令人印象深刻，但 GF 最重要的成就或许是我们如何将来自各种背景的人员和团队团结在一起，共同开发这些解决方案，并帮助我们的客户抓住眼前的机遇。 我们最初拥有一支强大、多元化的全球研发团队，并在2015 年收购 IBM Semiconductor 后获得了更多强大的技术和管理人才。这次收购为 GF 带来了约 500 名员工，他们从事尖端技术、领先的无线通信射频技术、ASIC 设计能力（包括领先的高速 SerDes）、先进的封装解决方案等方面的工作。 我们精心培养人才，因为半导体的设计和制造需要许多互补技能，而打造具有凝聚力的团队的能力是关键所在。为此，我们利用多种类型的跨部门合作伙伴关系来传播共同的学习成果。其中一个例子是我们的客座系列讲座，我们邀请世界顶级人士到 GF 就重要而及时的主题发表演讲。我们将这些讲座录制下来，并向我们的所有基地播放，这样世界各地的员工都有机会学习。 我们还通过与行业研究团体的合作进行学习，以加强我们的内部努力。我们的技术人员与位于奥尔巴尼的纽约州立大学理工学院的 IBM 研究联盟、imec、Leti和SRC 等团体一起，积极参与未来技术的开发。 展望未来 随着半导体的应用扩展到多个不断增长的新领域，人们对芯片技术未来的传统看法已被颠覆。当然，遵循摩尔定律仍然至关重要，但现在这只是前进的一条道路。 GF 的技术使我们处于一个非常有利的位置，能够应对不断变化的用户需求，因此 2018 年的确会是非常有趣的一年。 关于作者 加里-帕顿博士 Gary Patton 博士是 GLOBALFOUNDRIES 的首席技术官兼全球研发高级副总裁。他负责 GF 的半导体技术研发路线图、运营和执行。 在加入 GF 之前，Patton 博士曾担任 IBM 半导体研发中心副总裁长达八年之久。在此期间，他负责 IBM 的半导体研发路线图、运营、执行和技术开发联盟，主要工作地点包括纽约州东菲什基尔、佛蒙特州伯灵顿、纽约州奥尔巴尼的奥尔巴尼纳米技术研究中心和印度班加罗尔。他还是 IBM 企业成长与转型团队的成员。 Patton 博士是半导体技术研发领域公认的行业领袖，拥有 30 多年的半导体经验。在 IBM 的职业生涯中，他曾在 IBM 的微电子、存储技术和研究部门担任过一系列广泛的执行和管理职位，包括技术和产品开发、制造和业务线管理职位。 帕顿博士在加州大学洛杉矶分校获得电气工程学士学位，在斯坦福大学获得电气工程硕士和博士学位。他是电气和电子工程师学会会员，也是电气和电子工程师学会西泽奖章奖励委员会成员。他与他人合作撰写了 70 多篇技术论文，并多次应邀在大型行业论坛上就技术和行业问题发表主题演讲和专题演讲。
