作為現(xiàn)代科技的基石,半導(dǎo)體已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域。無論是智能手機(jī)、電動(dòng)汽車,還是物聯(lián)網(wǎng)、人工智能,都關(guān)注半導(dǎo)體的應(yīng)用。隨著科技的持續(xù)發(fā)展和對(duì)高性能、高效能產(chǎn)品需求增長(zhǎng),半導(dǎo)體市場(chǎng)的前景將持續(xù)迎來巨大的增長(zhǎng)。據(jù)臺(tái)積電預(yù)測(cè),到2030年,全球半導(dǎo)體產(chǎn)值將達(dá)到1萬億美元。
11月23日,在上海浦東臨港新片區(qū),在由臨港新片區(qū)管委會(huì)、上海市經(jīng)濟(jì)信息化委指導(dǎo),由臨港集團(tuán)主辦、臨港科投與AspenCore承辦的“2023中國(guó)臨港國(guó)際半導(dǎo)體大會(huì)”上,臺(tái)積電(中國(guó))有限公司副總經(jīng)理陳平博士以“半導(dǎo)體制程技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)”為主題,就工藝技術(shù)/制程技術(shù)發(fā)展以及趨勢(shì)進(jìn)行了分享。
顛覆式創(chuàng)新“生成式AI”出現(xiàn),計(jì)算無所不在
陳平博士認(rèn)為,生成式AI的橫空出世成為了劃時(shí)代顛覆式的應(yīng)用,重要意義不亞于計(jì)算機(jī)誕生與互聯(lián)網(wǎng)誕生,甚至瓦特蒸汽機(jī)。他表示,大數(shù)據(jù)、大模型、大算力是支持生成式AI基礎(chǔ)的三大要素,前兩個(gè)部分是AI科學(xué)家的工作,而提供支持大算力的晶體管,則是制造企業(yè)的工作。
盡管Chat GPT是去年9月份才出現(xiàn),至今僅一年多時(shí)間就已發(fā)生了兩次迭代,同時(shí)端側(cè)已經(jīng)有很多應(yīng)用應(yīng)運(yùn)而生,如高通發(fā)布的新的驍龍 8 Gen 3 SoC和聯(lián)發(fā)科天璣8300,已經(jīng)在端側(cè)算力提高到新的高度。陳平博士預(yù)測(cè)大模型將很快在智能手機(jī),PC,平板端落地。
而在智能汽車應(yīng)用上,在過去的兩年,中國(guó)汽車在電氣化上面已做出了很大的進(jìn)展,此外,隨著大模型AI的出現(xiàn),汽車智能化程度預(yù)計(jì)也會(huì)迎來突飛猛進(jìn)的發(fā)展,同時(shí)也給半導(dǎo)體工藝提出了挑戰(zhàn)。
大算力對(duì)芯片工藝提出更高要求
無論是云端,還是在端側(cè)的應(yīng)用,生成式AI將對(duì)半導(dǎo)體工藝提出了高算力和高能效比的要求。大算力是支撐大模型的一個(gè)必要條件,而大算力對(duì)于工藝來說就是更高的集成度,在單位面積里集成更多的晶體管。高能效比則是為了降低整體成本,如在數(shù)據(jù)中心中,目前主要成本是電和冷卻,若器件端功耗可降低20-30% ,對(duì)整體成本而言影響是巨大的。
用GPU運(yùn)算的算力除上單位功耗算力的能效來看,2005年到現(xiàn)在是每?jī)赡暧?倍的增長(zhǎng)。
陳平博士指出,如果我們用能效比去看,其實(shí)我們一直在摩爾定律這條曲線上,而且往前還必須沿著這個(gè)曲線前進(jìn)。
那芯片如何才能不斷實(shí)現(xiàn)高算力和高能效比的提升?陳平博士指出有兩大元素,首先是傳統(tǒng)工藝制程微縮上繼續(xù)前行,再者是2.5D、3D整合。他認(rèn)為這些微縮本身給我們提供了最有效的算力密度和能效比的提升。
而針對(duì)Chiplet能否取代先進(jìn)工藝的爭(zhēng)論,陳平博士直言不行“Chiplet只是擴(kuò)展了芯片,但是改變不了芯片的品質(zhì),就是能效比和算力密度,所以我們需要繼續(xù)提升?,F(xiàn)在3納米已經(jīng)進(jìn)入了大規(guī)模量產(chǎn),2納米看起來也已經(jīng)呼之欲出了。再繼續(xù)往下,我們的工藝工程師還在繼續(xù)往前在努力?!?/p>
此外,制程與設(shè)計(jì)協(xié)同優(yōu)化 (DTCO)成為必要。DTCO的核心就是設(shè)計(jì)工程師與光刻工程師共同協(xié)作,尋找最佳的設(shè)計(jì)和光刻工藝方案。這個(gè)方案要既能滿足器件性能的要求,又能在Fab里實(shí)現(xiàn)。陳平博士介紹:“從7納米開始大概有25%的工藝是基于DTCO的,到5納米的時(shí)候就到40%,到3納米就更多。也就是說,我們?cè)谠O(shè)計(jì)和工藝協(xié)同下面達(dá)到最好的輸出,不拘泥于一些很機(jī)械的參數(shù)。那些說摩爾定律死的人很多是拘泥于摩爾在某一個(gè)時(shí)代的定義,其實(shí)我們對(duì)那個(gè)已經(jīng)沒有太大的興趣?!?/p>
微縮工藝還能發(fā)展多久呢?陳平表示他對(duì)人類的智慧和工程師的創(chuàng)造性充滿自信。目前制程工藝在FinFET節(jié)點(diǎn)上,28納米是平面結(jié)構(gòu)最后一代,到16納米,12納米引用了新的晶體管結(jié)構(gòu)一直用到7納米,5納米,3納米,現(xiàn)在又碰到了新的挑戰(zhàn),陳平表示:“臺(tái)積電在2納米上會(huì)引入所謂Nanosheet,類似于GAA結(jié)構(gòu)。在2納米以后現(xiàn)在有一種結(jié)構(gòu)叫CFET,再往后還有很多新的黑科技,所以大家要對(duì)半導(dǎo)體科學(xué)工作者有信心,就是往前走我們還沒有看到盡頭在哪里?!?/p>
3D系統(tǒng)集成將成為先進(jìn)工藝的重要組成部分
回顧半導(dǎo)體的發(fā)展歷史,1947年貝爾實(shí)驗(yàn)室發(fā)明晶體管,1960年德州儀器發(fā)明了集成電路,把晶體管和一些小型電路集成在一起,到2010年左右的時(shí)候,開始把集成電路集成在一起,發(fā)展到3D堆疊和2.5D先進(jìn)封裝技術(shù)。
陳平博士表示,隨著數(shù)字化時(shí)代數(shù)據(jù)量的快速增加,SoC上的微縮已不足以滿足系統(tǒng)發(fā)展的需要。3D系統(tǒng)的引入將使得在SoC工藝基礎(chǔ)上大幅擴(kuò)展集成度,實(shí)現(xiàn)所謂的Chiplet,同時(shí),2.5D和3D工藝可以幫助實(shí)現(xiàn)異構(gòu)集成,讓邏輯芯片和存儲(chǔ)芯片得以方便地集成在一起。因此,2.5D和3D系統(tǒng)集成已成為先進(jìn)工藝的有機(jī)組成部分。
據(jù)介紹,臺(tái)積電的3D堆疊封裝技術(shù)有兩種,一種是wafer on wafer的堆疊,還有一種是chip on chip的堆疊,chip on chip的堆疊叫SoIC。臺(tái)積電的平行的整合就是2.5D,其中比較有名的是2012年臺(tái)推出的CoWoS工藝,還有iPhone里面的info,都是屬于2.5D的技術(shù)。
CoWoS技術(shù)面臨的最大挑戰(zhàn)是大型模型對(duì)計(jì)算的高要求。目前,CoWoS把邏輯和存儲(chǔ)芯片平行放置在一個(gè)中介層上,臺(tái)積電計(jì)劃于2025年將中介層的尺寸增加到六個(gè)六分之一掩模版,是目前的3.3倍。
而3D堆疊技術(shù)提供了更高的集成度,更好的帶寬,更好的性能,已可將十幾個(gè)HBM堆疊在一起。
另外,由于計(jì)算的引入,光電器件也成為了熱門,陳平表示:“由于計(jì)算的結(jié)果要通過光學(xué)網(wǎng)絡(luò)傳遞出去,因此光和電之間的集成整合也是給我們平臺(tái)提出了一個(gè)需要?!?/p>
陳平介紹到,目前的計(jì)算體系大概分為幾個(gè)層次。第一個(gè)層次是計(jì)算單元,比如GPU和DSA,通過3D打印技術(shù)整合在一起,這是最底層的計(jì)算部分,在這個(gè)部分,要實(shí)現(xiàn)最好的能效比,不僅涉及到邏輯工藝,還包括供電,如現(xiàn)在最熱的概念I(lǐng)BR,也是為了提高能效比。最終的計(jì)算需要依靠大數(shù)據(jù)和大的內(nèi)存實(shí)現(xiàn),而內(nèi)存的集成是下一級(jí)的集成。最終,還需要進(jìn)行單個(gè)相集成,直接將計(jì)算與光學(xué)結(jié)合。
上述系統(tǒng)非常復(fù)雜,需要使用系統(tǒng)架構(gòu)的共同優(yōu)化(STCO),這比DTCO更復(fù)雜。陳平博士表示:“如果使用先進(jìn)的工藝和技術(shù)加上STCO設(shè)計(jì),有可能會(huì)降低幾個(gè)數(shù)量級(jí),這是我們?cè)诠に嚿夏壳罢谂?shí)現(xiàn)的目標(biāo)?!?/p>
最后,陳平博士總結(jié)表示,顛覆式技術(shù)的出現(xiàn)使半導(dǎo)體含量持續(xù)增加,算力和能效比需求的不斷提升驅(qū)動(dòng)制程技術(shù)發(fā)展,他指出制程技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)主要有三點(diǎn):首先是器件微縮和2.5D/3D系統(tǒng)集成并行發(fā)展;其次,電學(xué)與光學(xué)技術(shù)的結(jié)合,同時(shí)提升算力、運(yùn)力、存力各類產(chǎn)品的性能;最后,DTCO/STCO技術(shù),推動(dòng)系統(tǒng)、設(shè)計(jì)、制程的協(xié)同發(fā)展。
-
大數(shù)據(jù)
+關(guān)注
關(guān)注
64文章
8893瀏覽量
137463 -
大模型
+關(guān)注
關(guān)注
2文章
2465瀏覽量
2761 -
生成式AI
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
504瀏覽量
478
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
評(píng)論