锗与硅 做半导体材料 各自的优缺点

锗与硅 做半导体材料 各自的优缺点,第1张

先说说硅:作为现在最广泛应用的半导体材料,它的优点是多方面的. 1)硅的地球储量很大,所以原料成本低廉. 2)硅的提纯工艺历经60年的发展,已经达到目前人类的最高水平. 3)Si/SiO2 的界面可以通过氧化获得,非常完美.通过后退火工艺可以获得极其完美的界面. 4)关于硅的掺杂和扩散工艺,研究得十分广泛,前期经验很多. 不足:硅本身的电子和空穴迁移速度在未来很难满足更高性能半导体器件的需求.氧化硅由于介电常数较低,当器件微小化以后,将面临介电材料击穿的困境,寻找替代介电材料是当务之急.硅属于间接带隙半导体,光发射效率不高. ------------------------------------ 锗:作为最早被研究的半导体材料,带给我们两个诺贝尔奖,第一个transistor和第一个IC.锗的优点是: 1)空穴迁移率最大,是硅的四倍;电子迁移率是硅的两倍. 2)禁带宽度比较小,有利于发展低电压器件. 3)施主/受主的激活温度远低于硅,有利于节省热预算. 4)小的波尔激子半径,有助于提高它的场发射特性. 5)小的禁带宽度,有助于组合介电材料,降低漏电流. 缺点也比较明显:锗属于较为活泼的材料,它和介电材料的界面容易发生氧化还原反应,生成GeO,产生较多缺陷,进而影响材料的性能;锗由于储量较少,所以直接使用锗作衬底是不合适的,因此必须通过GeOI(绝缘体上锗)技术,来发展未来器件.该技术存在一定难度,但是通过借鉴研究硅材料获得的经验,相信会在不久的将来克服.

面临着一些制造上的突破。

前一段时间闹得很火的事情,美国以及公司为了抑制华为公司的发展,暂停向华为提供芯片的代工服务,这让华为一下失去了芯片的来源。我国的工业发展到今天已经算是很快了。

我国在半导体的设计方面已经实现了突破,有些设计和研发几乎已经达到了先进的水平,而我国在一些半导体芯片的制造上却存在一些不足,我国自己的芯片制造厂商依靠自己的技术实现的芯片制造比世界上最先进的水平相比还差好几个档次。

美国正是看到了我国的这一不足,采取禁止向我国华为公司提供芯片代工的技术,所以遏制了华为的发展。从这一个事件就可以看出,我们的不足不在于设计,不在于研发。我们在基础的制造上有很大的不足。

所以这个就是我们目前面临的很大的问题,在半导体芯片的制造上没有自己的设备,所以这个是我们目前需要亟待解决的问题。

国家看到这个问题之后也是很快出台了自己的措施,扶持半导体行业的发展,可能我们在一些研发上实现了一些突破,但是整体还是需要再次提高,针对我们国家半导体的发展,我们不要急于求成,技术是靠一点点积累起来的,所以我们要静下心来,脚踏实地,专注于我们的研发。

当我们遇到问题也是一件好事,这也让我们看到了我们存在的不足,这个时候我们明白了我们应该做什么,有一个实现的目标,这就是很好的。对未来我国半导体的发展我们始终持积极的态度,任何苦难始终是难不倒自强不息的中国人民的,相信很快,在各种政策的扶持下,我们的半导体行业会很快发展起来。

一、疫情影响,全球芯片产能下降。

疫情是最直接的原因,由于国际疫情迟迟无法彻底控制,病毒传播风险一直存在,防控力度小,防控措施滞后,导致芯片生产厂商无法全负荷生产,生产效率下降。

再者,由于芯片本身制造工艺流程复杂,高端芯片不同生产环节更是由全球不同厂商来完成,只要其中某一个环节受疫情影响无法正常运作,整个芯片制造流程便会陷入停滞,造成整体的产能下降,芯片源头供应量减少,但市场需求量依旧在递增,此消彼长,自然就造成了全球电子行业芯片短缺。

二、美国断供,加剧了芯片短缺状况。

美国将华为、中芯国际列入实体名单,禁止向其供应半导体元件与材料,意图通过彻底断供来遏制头部企业发展,进一步扩大自身对市场的掌控力,本就短缺芯片的年景加上刻意的针对,加剧了国内芯片短缺的状况。

作为科技领域新兴的人工智能行业,在芯片短缺的情况下,又会面临怎样的影响?未来又将朝什么方向发展?

总的来说,可以用“短期无虞,长期影响较大”来说明芯片荒对人工智能行业的影响。

首先,人工智能产品的核心是智能算法,算法是决定产品“智能化”的内核因素,而算法要落地到实际应用中,依旧需要芯片来承载国内人工智能行业依旧处于展露头角的阶段,许多基础的智能算法对芯片性能并没有过于极端的要求,而28nm制程的芯片足以满足多数智能产品需求,目前在28nm制程的芯片上,我国是有一定生产能力的,国内芯片厂商目前的能力可以保证这个水准的芯片供应。

对于断供的尖端7nm以及5nm制程的高端芯片,除了高端智能手机应用外,其他智能产品短时间内不会应用如此尖端的芯片。

其次,尖端芯片供应是整个行业都在短缺,供不应求是行业常态。我国人工智能企业通常会选择在核心算法上进行优化以匹配现有的硬件水平,且人工智能产品的商业化应用程度对硬件需求也不高,市场处于培养成长阶段,从成本方面来看,高端芯片也并非主流配置。

最后,芯片短缺对人工智能行业长期影响是比较大的,因为主流市场可能需求不大,但尖端的人工智能技术与算法实验依旧需要尖端芯片进行落地应用,尖端芯片如果长期断供,对核心算法的升级会造成影像,也一定程度上阻碍着尖端技术的进步。


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