推进半导体技术发展的五大趋势

推进半导体技术发展的五大趋势,第1张

过去几十年,全球半导体行业增长主要受台式机、笔记本电脑和无线通信产品等尖端电子设备的需求,以及基于云计算兴起的推动。这些增长将继续为高性能计算市场领域开发新应用程序。

首先,5G将让数据量呈指数级增长。我们需要越来越多的服务器来处理和存储这些数据。2020年Yole报告,这些服务器核心的高端CPU和GPU的复合年增长率有望达到29%。它们将支持大量的数据中心应用,比如超级计算和高性能计算服务。在云 游戏 和人工智能等新兴应用的推动下,GPU预计将实现更快增长。例如,2020年3月,互联网流量增长了近50%,法兰克福的商业互联网数据交换创下了数据吞吐量超过每秒9.1兆兆位的新世界纪录。

第二个主要驱动因素是移动SoC——智能手机芯片。这个细分市场增长虽然没有那么快, 但这些SoC在尺寸受限的芯片领域对更多功能的需求,将推动进一步技术创新。

除了逻辑、内存和3D互联的传统维度扩展之外,这些新兴应用程序将需要利用跨领域的创新。这需要在器件、块和SoC级别进行新模块、新材料和架构的改变,以实现在系统级别的效益。我们将这些创新归纳为半导体技术的五大发展趋势。

趋势一:摩尔定律还有用,将为半导体技术续命8到10年…

在接下来的8到10年里,CMOS晶体管的密度缩放将大致遵循摩尔定律。这将主要通过EUV模式和引入新器件架构来实现逻辑标准单元缩放。

在7nm技术节点上引入了极紫外(EUV)光刻,可在单个曝光步骤中对一些最关键的芯片结构进行了设计。在5nm技术节点之外(即关键线后端(BEOL)金属节距低于28-30nm时),多模式EUV光刻将不可避免地增加了晶圆成本。最终,我们希望高数值孔径(High-NA) EUV光刻技术能够用于行业1nm节点的最关键层上。这种技术将推动这些层中的一些多图案化回到单图案化,从而提供成本、产量和周期时间的优势。

Imec对随机缺陷的研究对EUV光刻技术的发展具有重要意义。随机打印故障是指随机的、非重复的、孤立的缺陷,如微桥、局部断线、触点丢失或合并。改善随机缺陷可使用低剂量照射,从而提高吞吐量和成本。

为了加速高NA EUV的引入,我们正在安装Attolab,它可以在高NA EUV工具面世之前测试一些关键的高NA EUV材料(如掩膜吸收层和电阻)。目前Attolab已经成功地完成了第一阶段安装,预计在未来几个月将出现高NA EUV曝光。

除了EUV光刻技术的进步之外,如果没有前沿线端(FEOL)设备架构的创新,摩尔定律就无法延续。如今,FinFET是主流晶体管架构,最先进的节点在6T标准单元中有2个鳍。然而,将鳍片长度缩小到5T标准单元会导致鳍片数量减少,标准单元中每个设备只有一个鳍片,导致设备的单位面积性能急剧下降。这里,垂直堆叠纳米薄片晶体管被认为是下一代设备,可以更有效地利用设备占用空间。另一个关键的除垢助推器是埋地动力轨(BPR)。埋在芯片的FEOL而不是BEOL,这些BPR将释放互连资源路由。

将纳米片缩放到2nm一代将受到n-to-p空间约束的限制。Imec设想将Forksheet作为下一代设备。通过用电介质墙定义n- p空间,轨道高度可以进一步缩放。与传统的HVH设计相反,另一个有助于提高路由效率的标准单元架构发展是针对金属线路的垂直-水平-垂直(VHV)设计。最终通过互补场效应晶体管(CFET)将标准cell缩小到4T,之后充分利用cell层面上的第三维度,互补场效应晶体管通过将n-场效应晶体管与p-场效应晶体管折叠。

趋势2: 在固定功率下,逻辑性能的提高会慢下来

有了上述的创新,我们期望晶体管密度能遵循摩尔所规划的路径。但是在固定电源下,节点到节点的性能改进——被称Dennard缩放比例定律,Dennard缩放比例定律(Dennard scaling)表明,随着晶体管变得越来越小,它们的功率密度保持不变,因此功率的使用与面积成比例;电压和电流的规模与长度成比例。

世界各地的研究人员都在寻找方法来弥补这种减速,并进一步提高芯片性能。上述埋地电力轨道预计将提供一个性能提高在系统水平由于改进的电力分配。此外,imec还着眼于在纳米片和叉片装置中加入应力,以及提高中线的接触电阻(MOL)。

二维材料如二硫化钨(WS2)在通道中有望提高性能,因为它们比Si或SiGe具有更强的栅长伸缩能力。其中基于2d的设备架构包括多个堆叠的薄片非常有前景,每个薄片被一个栅极堆叠包围并从侧面接触。模拟表明,这些器件在1nm节点或更大节点上比纳米片的性能更好。为了进一步改善这些器件的驱动电流,我们着重改善通道生长质量,在这些新材料中加入掺杂剂和提高接触电阻。我们试图通过将物理特性(如生长质量)与电气特性相关联来加快这些设备的学习周期。

除了FEOL, 走线拥挤和BEOL RC延迟,这些已经成为性能改善的重要瓶颈。为了提高通径电阻,我们正在研究使用Ru或Mo的混合金属化。我们预计半镶嵌(semi-damascene)金属化模块可同时改善紧密距金属层的电阻和电容。半镶嵌(semi-damascene) 可通过直接模式和使用气隙作为介电在线路之间(控制电容增加)

允许我们增加宽高比的金属线(以降低电阻)。同时,我们筛选了各种替代导体,如二元合金,它作为‘good old’ Cu的替代品,以进一步降低线路电阻。

趋势3:3D技术使更多的异构集成成为可能

在工业领域,通过利用2.5D或3D连接的异构集成来构建系统。这些有助于解决内存问题,可在受形状因素限制的系统中添加功能,或提高大型芯片系统的产量。随着逻辑PPAC(性能-区域-成本)的放缓,SoC 的智能功能分区可以提供另一个缩放旋钮。一个典型的例子是高带宽内存栈(HBM),它由堆叠的DRAM芯片组成,这些芯片通过短的interposer链路直接连接到处理器芯片,例如GPU或CPU。最典型的案例是Intel Lakefield CPU上的模对模堆叠, AMD 7nm Epyc CPU。在未来,我们希望看到更多这样的异构SOC,它是提高芯片性能的最佳桥梁。

在imec,我们通过利用我们在不同领域(如逻辑、内存、3D…)所进行的创新,在SoC级别带来了一些好处。为了将技术与系统级别性能联系起来,我们建立了一个名为S-EAT的框架(用于实现高级技术的系统基准测试)。这个框架可评估特定技术对系统级性能的影响。例如:我们能从缓存层次结构较低级别的片上内存的3D分区中获益吗?如果SRAM被磁存储器(MRAM)取代,在系统级会发生什么?

为了能够在缓存层次结构的这些更深层次上进行分区,我们需要一种高密度的晶片到晶片的堆叠技术。我们已经开发了700nm间距的晶圆-晶圆混合键合,相信在不久的将来,键合技术的进步将使500nm间距的键合成为可能。

通过3D集成技术实现异质集成。我们已经开发了一种基于sn的微突起互连方法,互连间距降低到7µm。这种高密度连接充分利用了透硅通孔技术的潜力,使>16x更高的三维互联密度在模具之间或模具与硅插接器之间成为可能。这样就大大降低了对HBM I/O接口的SoC区域需求(从6 mm2降至1 mm2),并可能将HBM内存栈的互连长度缩短至多1 mm。使用混合铜键合也可以将模具直接与硅结合。我们正在开发3µm间距的模具到晶圆的混合键合,它具有高公差和放置精度。

由于SoC变得越来越异质化,一个芯片上的不同功能(逻辑、内存、I/O接口、模拟…)不需要来自单一的CMOS技术。对不同的子系统采用不同的工艺技术来优化设计成本和产量可能更有利。这种演变也可以满足更多芯片的多样化和定制化需求。

趋势4:NAND和DRAM被推到极限非易失性存储器正在兴起

内存芯片市场预测显示,2020年内存将与2019年持平——这一变化可能部分与COVID-19减缓有关。2021年后,这个市场有望再次开始增长。新兴非易失性存储器市场预计将以>50%的复合年增长率增长,主要受嵌入式磁随机存取存储器(MRAM)和独立相变存储器(PCM)的需求推动。

NAND存储将继续递增,在未来几年内可能不会出现颠覆性架构变化。当今最先进的NAND产品具有128层存储能力。由于晶片之间的结合,可能会产生更多的层,从而使3D扩展继续下去。Imec通过开发像钌这样的低电阻字线金属,研究备用存储介质堆,提高通道电流,并确定控制压力的方法来实现这一路线图。我们还专注于用更先进的FinFET器件取代NAND外围的平面逻辑晶体管。我们正在 探索 3D FeFET与新型纤锌矿材料,作为3D NAND替代高端存储应用。作为传统3D NAND的替代品,我们正在评估新型存储器的可行性。

对于DRAM,单元缩放速度减慢,EUV光刻可能需要改进图案。三星最近宣布EUV DRAM产品将用于10nm (1a)级。除了 探索 EUV光刻用于关键DRAM结构的模式,imec还为真正的3D DRAM解决方案提供了构建模块。

在嵌入式内存领域,我通过大量的努力来理解并最终拆除所谓的内存墙,CPU从DRAM或基于SRAM的缓存中访问数据的速度有多快?如何确保多个CPU核心访问共享缓存时的缓存一致性?限制速度的瓶颈是什么? 我们正在研究各种各样的磁随机存取存储器(MRAM),包括自旋转移转矩(STT)-MRAM,自旋轨道转矩(SOT)-MRAM和电压控制磁各向异性(VCMA)-MRAM),以潜在地取代一些传统的基于SRAM的L1、L2和L3缓存(图4)。每一种MRAM存储器都有其自身的优点和挑战,并可能通过提高速度、功耗和/或内存密度来帮助我们克服内存瓶颈。为了进一步提高密度,我们还在积极研究可与磁隧道结相结合的选择器,这些是MRAM的核心。

趋势5:边缘人工智能芯片行业崛起

边缘 AI预计在未来五年内将实现100%的增长。与基于云的人工智能不同,推理功能是嵌入在位于网络边缘的物联网端点(如手机和智能扬声器)上的。物联网设备与一个相对靠近边缘服务器进行无线通信。该服务器决定将哪些数据发送到云服务器(通常是时间敏感性较低的任务所需的数据,如重新培训),以及在边缘服务器上处理哪些数据。

与基于云的AI(数据需要从端点到云服务器来回移动)相比,边缘 AI更容易解决隐私问题。它还提供了响应速度和减少云服务器工作负载的优点。想象一下,一辆需要基于人工智能做出决定的自动 汽车 。由于需要非常迅速地做出决策,系统不能等待数据传输到服务器并返回。考虑到通常由电池供电的物联网设备施加的功率限制,这些物联网设备中的推理引擎也需要非常节能。

今天,商业上可用的边缘 AI芯片,加上快速GPU或ASIC,可达到1-100 Tops/W运算效率。对于物联网的实现,将需要更高的效率。Imec的目标是证明推理效率在10.000个Tops /W。

通过研究模拟内存计算架构,我们正在开发一种不同的方法。这种方法打破了传统的冯·诺伊曼计算模式,基于从内存发送数据到CPU(或GPU)进行计算。使用模拟内存计算,节省了来回移动数据的大量能量。2019年,我们演示了基于SRAM的模拟内存计算单元(内置22nm FD-SOI技术),实现了1000Tops/W的效率。为了进一步提高到10.000Tops/W,我们正在研究非易失性存储器,如SOT-MRAM, FeFET和基于IGZO(铟镓锌氧化物)的存储器。

在阿里内部的体系中,“平头哥”并不是只是战斗能力超群的动物代表,而是一家技术实力超强的半导体公司。

今日召开的云栖大会上,“平头哥”并没有辜负大家的期待,带来了阿里巴巴首款AI芯片——含光800。

据称,这款AI芯片刷新了全球推理性能最高纪录。有业内评论认为,平头哥凭借芯片领域一系列产品,阿里有望在AIoT赛道上占尽优势,抢先站上了万亿市场的风口。

那么,这款全球最强AI芯片到底牛在哪里?平头哥的芯片版图又会是怎样的布局?

不妨和基金君一起来看一下。

平头哥“亮剑”: 含光800来了!

从去年成立平头哥半导体公司开始,外界对阿里巴巴在芯片方面的布局动作始终关注颇高。在今日的云栖大会上,平头哥果然交出了漂亮的答复。

9月25日,阿里巴巴旗下平头哥半导体公司正式发布首款芯片——含光800。

为什么要用“含光”命名?

含光为上古三大神剑之一,该剑含而不露,光而不耀。阿里巴巴用它来作为公司首款芯片的命名,体现了他们在这个领域的雄心与谦逊。

那么,这款性能超强的AI芯片的能力值到底如何呢?

据阿里巴巴方面介绍,含光800虽然是阿里巴巴第一款芯片,但却是全球性能最强的AI芯片。作为一款主要用于云端视觉处理场景的芯片,含光800的性能打破了现有AI芯片记录,在性能及能效比方面统领全球第一。

在业界标准的ResNet-50测试中,含光800推理性能达到78563 IPS,比目前业界最好的AI芯片性能高4倍;能效比500 IPS/W,是第二名的3.3倍。

据阿里巴巴方面的专家介绍,这款芯片能够达成这样的表现,得益于软硬件的协同创新。

据悉,含光800采用自研架构,针对深度学习中使用的大量权重参数和张量数据,在支持稀疏压缩与量化处理的基础上,通过独特设计的数据访存与流水线处理技术,大大减低了I/O需求和数据的搬移;同时深度优化了卷积,矩阵乘,向量计算和各种激活函数,通过高有效的硬件资源调度和全并行的数据流处理,把AI运算的性能和能效双双推向极致。

“平头哥突破了算法和硬件之间的鸿沟,基于阿里巴巴丰富的场景和达摩院算法能力,自研芯片架构,并且设计了完整软件栈”,阿里巴巴专家强调。这样的设计理念也让整个芯片的效果立竿见影。

对于“平头哥”的首款芯片,外界更惊艳在它超短的研发周期。据悉,平头哥用最短的时间完成了芯片的设计、流片整个过程。其中7个月完成了前端设计,之后仅用了3个月就成功流片。

一般而言,芯片行业属于投入大、周期长、突破慢的领域,但成立才刚刚满一年的平头哥半导体公司,却在短时间内能够这么快推出首款芯片,而且芯片一推出,就能够在性能上达到世界尖端水平,只能说,阿里旗下平头哥的实力,着实不能小觑。

芯片落地: 含光800实现大规模应用

很多AI芯片公司,推出研发芯片后往往没有下文,这是因为他们尚属于芯片打造和场景设计阶段,而平头哥带出的“含光800”从诞生开始就能够实现大规模的场景应用。

据了解,阿里经济体拥有包括图像视频分析、搜索和推荐在内的丰富人工智能应用场景,这都需要AI专用芯片提供算力。这也让AI芯片诞生后就存在应用的场景。

在阿里巴巴内部体系中,含光800能够实现多个场景:包括视频图像识别/分类/搜索、城市大脑等。在未来,这个芯片甚至还可被应用于医疗影像、自动驾驶等领域。

那么,除了阿里内部之外,在实际的生活应用中,这颗芯片又能够做什么呢?

云栖大会现场演示了该芯片在交通状况识别及拍立得商品识别上的两个具体应用。

1、交通状况识别

以杭州城市大脑实时处理1000路视频为例,过去使用GPU需要40块,延时为300ms,单路视频功耗2.8W;使用含光800仅需4块,延时150ms,单路视频功耗1W。

在杭州交通状况识别的视频中,含光可以在极短时间内对车的路况做出及时准确的识别,只需要用到以前1/10的硬件就可完成通用GPU能够完成的任务。

2、拍立得商品识别

据了解,拍立淘商品库每天新增10亿商品图片,为了让用户快速从海量图片中精准搜索到商品,需要强大的计算力支撑,使用含光800搜索效率可提升12倍,时间从传统通用GPU的1小时缩减至5分钟。

此外,目前基于含光800的AI云服务已正式上线。未来,含光800不仅服务阿里内部场景,还将全面通过云服务开放。

阿里巴巴方面的专家表示,在人工智能场景中,含光800是传统异构计算很好地补充,通过阿里云可以为企业提供更多的选择,未来他们还会推出更多形态的人工智能芯片,在终端、云数据中心都会有更大规模的部署和应用。

阿里巴巴芯片版图浮出水面

如果以为平头哥推出一款性能超高的芯片就结束使命,那你就错了!

过去,阿里巴巴集团一直强调“让天下没有难做的生意”,而在平头哥这里,这一愿景改为“让天下没有难造的芯片”。

得益于含光800的发布,阿里巴巴的端云芯片布局基本成型。据悉,在端侧,平头哥已拥有成熟的生态体系,7款自研嵌入式CPU IP核均已得到大规模量产的验证,授权客户超100家,累计销售超十亿颗,广泛应用于机器视觉、工业控制、车载终端、移动通信和信息安全等领域。

在云端,阿里云为平头哥服务企业提供了绝佳平台,未来企业可以通过阿里云轻松获取含光800的极致算力。

此前,平头哥就发布了面向AIoT时代的一站式芯片设计平台无剑,提供集芯片架构、基础软件、算法与开发工具于一体的整体解决方案,能帮芯片设计企业将设计成本降低50%,周期压缩50%。

平头哥介绍称,“在这个平台研发芯片的企业,只需专注于20%的专用设计工作量,并让这20%的工作产生80%的价值”。

根据阿里巴巴在芯片上的定位,那就是端上做芯片基础设施,云端为企业提供普惠算力。例如,处理器是所有高端系统芯片都需要的产品,它是最核心的基础设施产品,AI芯片是人工智能场景最高效的算力单元,阿里将投入重金打造好这些技术,同时构建应用生态。

“芯片、AI和云计算三位一体、协同发展——人工智能算法逐渐集成到芯片,集成算法的专用芯片为云服务提供了更强的性能,而云计算本身则加速了人工智能应用的大规模落地。”阿里巴巴相关专家表示。

阿里巴巴集团副总裁戚肖宁表示:“传统通用芯片的模式越来越难适应碎片化AIoT场景的需求,开源、开放是大势所趋,平头哥致力于做AIoT时代的芯片基础设施提供者,让芯片更普惠。”

平头哥到底是谁?

如此硬核的技术能力,果然已经让众人见识到了平头哥的不凡。

不过话说回来,平头哥和阿里到底是有怎样的渊源?为什么一家高科技公司有这么“社会”的代称?

2018年云栖大会上,阿里巴巴宣布整合中天微与达摩院芯片团队,成立“平头哥”半导体公司。

据了解,“平头哥”由阿里此前收购的芯片公司——中天微系统有限公司,以及达摩院的自研芯片业务整合而来,阿里巴巴董事局主席马云亲自将其命名为“平头哥半导体有限公司”,旨在推进云端一体化的芯片布局。

而这位“平头哥”,实际上是来自非洲大草原一种动物,叫做非洲蜜獾,头顶一片白毛,宛如被剃了平头,外表看起来杀伤力像个青铜,实际上是个王者。

在动物世界中,平头哥几乎是拥有最强大的好战基因,虽然体态小巧,却不畏比之庞大十数倍的猛兽毒虫,骁勇善战,常常能够以小博大,成功反制。平头哥强大的杀伤力,已经被网友票选为“实力票选为”除了人类以外,基本没有天敌的动物。

阿里将平头哥命名为旗下半导体公司,颇有深意,诸如江湖的说法,“生死看淡,不服就干”,这种大胆的动物也和阿里巴巴始终秉持的“不服输、不怕折腾”的精神一脉相承。而在芯片开发领域,人们正需要像平头哥这样不畏艰难、不畏辛苦、敢于挑战的人才投入进去。

2019年7月25日,平头哥成立后发布了第一个成果,基于RISC-V的处理器IP核玄铁910。据介绍,玄铁的性能比公开的RISC-V最好处理器还要提升40%,主频功耗仅为0.2瓦。

阿里巴巴集团副总裁戚肖宁表示,其可用于设计制造高性能端上芯片,应用于5G、人工智能以及自动驾驶等领域。使用该处理器可使芯片性能提高一倍以上,同时芯片成本降低一半以上。

也有通俗的解释称,玄铁910不是英特尔一样完全整合的CPU,而是ARM类似的CPU IP形态,华为麒麟需要用,高通骁龙需要用,三星苹果的手机芯片也离不开。

从处理器到AI芯片,阿里的平头哥公司凭借一系列产品切入芯片领域,而且一做就做到了极致,这也让很多人看到了中国在芯片产业未来的希望。

对于平头哥想打造的芯片生态,我们可以用平台思维去理解:平头哥先解决芯片技术比较难的部分,然后用算法和集成的方法,让更多的企业参与到其中,根据自己所需要的应用和场景进行开发,打造起平台生态。

据悉,平头哥还将将成立芯片开放社区,进一步为芯片产业提供开放协作的平台;公司还将继续开发 *** 作系统,软硬件融合的算法,核心的IP等。把这些共性的技术能够做好做精做出竞争力,并形成生态,然后开放给其合作伙伴,让他们基于高质量的基础设施打造芯片产品,有助于提升整体的产业竞争力。

阿里巴巴集团CTO、达摩院院长张建锋说:“在全球芯片领域,阿里巴巴是一个新人,玄铁和含光800是平头哥的万里长征第一步,我们还有很长的路要走。”

(文章来源:中国基金报)

电子走式是个啥..

p型和n型si的划分是以杂质掺杂以后的载流子类型划分的,如果是空穴导电为p型,电子导电为n型

当pn结正向接通的时候(p-si接正电位),在电场作用下n-si的电子被吸向正极,p-si的空穴被吸向负极形成电流.

如果pn结反接(n-si接正极),此时反向偏压阻止载流子的流动,故pn结不能形成电流流动.

这仅是很粗略的大致的解释,

如果真感兴趣还是建议看一下半导体器件物理的专门书籍

补充:加反向偏压时有很小的反向漏电流,大小是一个恒定值.

反压时加强了pn结势垒区的内建电场,更强地阻止了多子载流子的流动.这时反向电流是由p、n区的少子漂移形成,由于少子的数量级比多子少许多数量级,所以反向电流比正向电流少很多,近似处理可以认为反向不导通。


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原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/9132473.html

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