5nm芯片集体“翻车”,先进制程的尴尬

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从 2020 年下半年开始,各家手机芯片厂商就开始了激烈的 5nm 芯片角逐,苹果、华为、高通、三星相继推出旗舰级 5nm 移动处理器,并宣称无论是在性能上还是在功耗上都有着优秀的表现。

不过从这几款 5nm 芯片的实际表现来看,一些用户并不买账,认为 5nm 手机芯片表现并没有达到预期,5nm 芯片似乎遭遇了一场集体 “ 翻车 ”。

 

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5nm 芯片集体 “ 翻车 ”,从 7nm 到 5nm 的尴尬

最早商用的 5nm 芯片是去年 10 月份 iPhone12 系列手机搭载的 A14 仿生芯片,这款芯片晶体管达到 118 亿个,比 A13 多出近 40%,且 6 核 CPU 和 4 核 GPU 使其 CPU 性能提升 40%,图形性能提升 30%,功耗降低 30%。

紧接着华为发布麒麟 9000,集成 153 亿个晶体管,8 核 CPU、24 核 GPU 和 NPU AI 处理器,官方称其 CPU 性能提升 25%,GPU 提升 50%。

到了十二月份,高通和三星又相继发布了由三星代工的骁龙 888 和 Exynos 1080,同样声称性能有较大提升,功耗下降。

最先被爆出疑似 “ 翻车 ” 的是 A14。

据外媒 9to5Mac 报道,部分 iPhone 12 用户在使用手机时遇到了高耗电问题,待机一夜电量下降 20% 至 40%,无论是在白天还是晚上,无论有没有开启更多的后台程序,结果依旧如此。

 

5nm芯片集体“翻车”,先进制程的尴尬插图

最广为用户诟病的还属骁龙 888。

在首批使用者的测试中,不少数码评测博主都指出首发骁龙 888 的小米 11 性能提升有限,功耗直接上升。有人将此归结于骁龙 888 的代工厂三星的 5nm 工艺制程的不成熟,由此以来三星自己的两款 5nm 芯片也面临 “ 翻车 ” 风险。

如果按照摩尔定律,芯片的晶体管数量每隔 18 个月翻一番,性能也将提升一倍,但晶体管的微缩越来越难,如今在从 7nm 到 5nm 的推进中,手机芯片的表现似乎并不尽人意,不仅在性能提升方面受限,功耗也 “ 翻车 ”,面临先进制程性价比上的尴尬。

为何 5nm 芯片频频翻车? 当芯片工艺制程越先进时,性能与功耗究竟如何变化?

设计时性能优先,制造时工艺不成熟

集成电路的功耗可以分为动态功耗和静态功耗。

动态功耗通俗易懂,指的是电路状态变化时产生的功耗,计算方法与普通电路类似,依据物理公式 P =UI,动态功耗受到电压和电流的影响。

静态功耗即每个 MOS 管泄露电流产生的功耗,尽管每个 MOS 管产生的漏电流很小,但由于一颗芯片往往集成上亿甚至上百亿的晶体管,从而导致芯片整体的静态功耗较大。

在芯片工艺制程发展过程中,当工艺制程还不太先进时,动态功耗占比大,业界通过放弃最初的 5V 固定电压的设计模式,采用等比降压减慢功耗的增长速度。

不过,电压减小同样意味着晶体管的开关会变慢,部分更加注重性能的厂商,即便是采用更先进的工艺也依然保持 5V 供电电压,最终导致功耗增大。

随着工艺节点的进步,静态功耗的重要性逐渐显现。从英特尔和 IBM 的芯片工艺发展中可以看出,在工艺制程从 180nm 到 45nm 的演进过程中,晶体管集成度增速不同,动态功耗或增加或减少,但静态功耗一直呈上升趋势,45nm 时,静态功耗几乎与动态功耗持平。

 

5nm芯片集体“翻车”,先进制程的尴尬插图1

尽管一些设计厂商宁愿在降低功耗上做出牺牲也要提升性能,但也不得不面对高功耗带来的负面影响。

对于用户而言,设备发热严重以及耗电严重是高功耗带来的直接影响,如果芯片散热不好,严重时会导致芯片异常甚至失效。

因此,行业内依然将低功耗设计视为芯片行业需要解决的问题之一,如何平衡先进节点下芯片的性能、功耗与面积(PPA),也是芯片设计与制造的挑战。

从理论上而言,芯片制程越先进,更低的供电电压产生更低的动态功耗,随着工艺尺寸进一步减小,已下降到 0.13V 的芯片电压难以进一步下降,以至于近几年工艺尺寸进一步减小时,动态功耗基本无法进一步下降。

在静态功耗方面,场效应管的沟道寄生电阻随节点进步而变小,在电流不变的情况下,单个场效应管的功率也变小。但另一方面,单位面积内晶体管数目倍速增长又提升静态功耗,因此最终单位面积内的静态功耗可能保持不变。

厂商为追求更低的成本,用更小面积的芯片承载更多的晶体管,看似是达成了制程越先进,芯片性能越好,功耗越低。但实际情况往往复杂得多,为提升芯片整体性能,有人增加核心,有人设计更复杂的电路,随之而来的是更多的路径刺激功耗增长,又需要新的方法来平衡功耗。

对芯片行业影响重大的 FinFET 就是平衡芯片性能与功耗的方法之一,通过类似于鱼鳍式的架构控制电路的连接和断开,改善电路控制并减少漏电流,晶体管的沟道也随之大幅度缩短,静态功耗随之降低。

不过,从 7nm 演进到 5nm 则更为复杂。

Moortec 首席技术官 Oliver King 曾接受外媒体采访时称:“ 当我们升级到 16nm 或 14nm 时,处理器速度有了很大的提高,而且漏电流也下降得比较快,以至于我们在使用处理器时能够用有限的电量做更多的事情。不过当从 7nm 到 5nm 的过程中,漏电情况又变得严重,几乎与 28nm 水平相同,现在我们不得不去平衡他们。”

Cadence 的数字和签准组高级产品管理总监 Kam Kittrell 也曾表示,“ 很多人都没有弄清能够消耗如此多电能的东西,他们需要提前获取工作负载的信息才能优化动态功耗。长期以来,我们一直专注于静态功耗,以至于一旦切换到 FinFET 节点时,动态功耗就成为大问题。另外多核心的出现也有可能使系统过载,因此必须有更智能的解决方案。”

这是 5nm 芯片设计、制造公司共同面临的问题,因此也就能够稍微明白为何现有的几款 5nm 芯片集体 “ 翻车 ”。不成熟的设计与制造都会影响性能与功耗的最大化折中,当然也不排除芯片设计厂商为追求性能更好的芯片,而不愿花大力气降低功耗的情况。

尴尬的是,越顶尖的工艺,需要的资金投入就越大,事实上追求诸如 7nm、5nm 等先进工艺的领域并不多,如果先进的工艺无法在功耗与性能上有极大的改善,那么追求更加先进的制程似乎不再有原本的意义。

走向 3nm,真的准备好了吗?

根据市场研究机构 International Business Strategies (IBS)给出的数据显示,65nm 工艺时的设计成本只需要 0.24 亿美元,到了 28nm 工艺时需要 0.629 亿美元,7nm 和 5nm 成本急速增长,5nm 设计成本达到 4.76 亿美元。

 

5nm芯片集体“翻车”,先进制程的尴尬插图2

同时,根据乔治敦大学沃尔什外交学院安全与新兴技术中心 (CSET) 的两位作者编写的一份题为《AI Chips: What They Are and Why They Matter》的报告,作者借助模型预估得出台积电每片 5nm 晶圆的收费可能约为 17,000 美元,是 7nm 的近两倍。

在估算的模型中,作者估算出每颗 5nm 芯片需要 238 美元的制造成本,108 美元的设计成本以及 80 美元的封装和测试成本。这使得芯片设计公司将为每颗 5nm 芯片支付高到 426 美元 (约 2939 元) 的总成本金额。

这意味着,无论是芯片设计厂商还是芯片制造厂商,遵循摩尔定律发展到 5nm 及以下的先进制程,除了需要打破技术上的瓶颈,还需要有巨大的资本作为支撑,熬过研发周期和测试周期,为市场提供功耗和性能均有改善的芯片最终进入回报期。

因此,并不是业界所有人都对 5nm 芯片的推进持积极乐观的态度。芯片 IP 供应商 Kandou 的首席执行官 Amin Shokrollahi 曾在接受外媒采访时表示:“ 对我们而言,从 7nm 到 5nm 是令人讨厌的,电路不会按比例缩放,而且需要很多费用,我们没有看到这其中的优势。但是客户希望我们这样做,所以我们不得不这样做。”

还有全球第二大芯片代工厂 Global Foundries 出于经济考虑,于 2018 年宣布搁置 7nm 项目,将资源回归 12nm/14nm 上。就连实力强大的英特尔也在 10nm、7nm 的研发过程中多次受阻。

不过,这依然无法阻止各家手机芯片设计厂商在先进制程上的竞争,更无法阻止三星和台积电之间的制程霸主争夺。

 

5nm芯片集体“翻车”,先进制程的尴尬插图3

此前雷锋网报道过,在先进制程的芯片制造方面,三星视台积电为最大的竞争对手,三星在同台积电的竞争中,先进制程的推进断断续续,曾经为了先发制人直接从 7nm 跳到 7nm LPP EUV,二者同时在 2020 年实现 5nm FF EUV 的量产,如今又都斥巨资投入 3nm 的研发与量产中。

上周五,台积电 CEO 魏哲家在投资人会议上宣布,台积电 2021 年资本的支出将高到 250 亿至 280 亿美元,其中 80% 会使用在包括 3nm、5nm 及 7nm 的先进制程上,10% 用在高端封装及光罩作用,另外 10% 用在特殊制程上。

根据台积电 3nm 制程的进度,预计将在 2021 年试产,在 2022 年下半年进入量产,帮助英特尔代工 3nm 处理器芯片。

与此同时,三星也曾对外称其 3nm GAA 的成本可能会超过 5 亿美元,预期在 2022 年大规模生产采用比 FinFET 更为先进的 GAAFET 3nm 制程芯片。

回归到 5nm 移动处理器的实际情况,无论是出自哪家厂商的设计与生产,均面临性能和功耗方面的问题,5nm 芯片似乎还未成熟,3nm 量产就要今年开始试产。越来越趋于摩尔定律极限的 3nm,真的准备好了吗?

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原文链接:https://www.51cto.com/article/642374.html

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