格罗方德公布 7 奈米製程资讯,预计较 14 奈米製程提升 40% 效能

2020-07-18 浏览(7650) 评论(98) 当前位置:主页 > 中国IT >格罗方德公布 7 奈米製程资讯,预计较 14 奈米製程提升 40% 效能
格罗方德公布 7 奈米製程资讯,预计较 14 奈米製程提升 40% 效能

根据科技媒体《ZDNet》的报导,在日前的 2017 年国际电子元件会议(IDEM 2017)上,晶圆代工大厂格罗方德(GlobalFoundries)公布了有关其 7 奈米製程的详细资讯。与当今用于 AMD 处理器,IBM Power 伺服器晶片,以及其他产品的 14 奈米製程产品相比,7 奈米製程在密度、性能与效率方面都有显着提升。另外,格罗方德还表示,7 奈米製程将採用当前光刻技术。不过,该公司也计画儘快启用下一代 EUV 光刻技术以降低生产成本。

报导中指出,格罗方德最新一代的 3D 或 FinFET 电晶体,在 7 奈米製程下具有 30 奈米的鳍间距(导电通道之间的间距)、56 奈米的栅极间距、以及 40 奈米的最小金属间距。此外,7 奈米製程可生产的最小高密度 SRAM 单元尺寸为 0.0269 平方微米。以上公布的这些间距尺寸,相较 14 奈米製程来说已经有了大幅度的进步。对此,格罗方德方面表示,其调整了鳍片形状与轮廓以获取最佳性能。不过,格罗方德却拒绝提供有关该翅片宽度与高度的测量资料。

而根据格罗方德所公布的这些尺寸,不仅类似于台积电的 7 奈米製程,与英特尔宣称跟其他晶圆代工厂 7 奈米製程同等级的 10 奈米製程来说也大致相同。至于,另一家晶圆代工大厂三星,则将于 2018 年初在国际固态电路研讨会(ISSCC 2018)上公布其直接採用 EUV 技术的 7 奈米製程的详细资讯。

据了解,格罗方德将提供两款不同版本的 7 奈米製程。其中,用于行动处理器的高密度标準单元配有两个鳍片,高度仅为 240 奈米。换言之,即是该款晶片在 SoC 级别上较 14 奈米的晶片面积减少了 0.36 倍。另一款则被设计用于高性能伺服器的晶片使用上(例如 IBM Power),不仅配有 4 个鳍片,以及较大的触点与导线,还能够以更高的效率执行。格罗方德公布 7 奈米製程资讯,预计较 14 奈米製程提升 40% 效能

总而言之,格罗方德方面预计 7 奈米製程能够达成 2.8 倍的电晶体密度提升,并提高 40% 的性能表现,亦或者是在同等性能条件下将功耗降低 55%。另外在高性能版本上,还能够额外提供 10% 的性能提升。儘管这些资料令人印象深刻,不过这些资料均来自于 7 奈米製程与目前技术来源来自三星的 14 奈米製程的比较。

另外,格罗方德也宣布透过两个阶段将 EUV 光刻技术导入现有的製程中。第一阶段,该公司会将 EUV 应用于触体与通孔,藉此去除製造过程中至少 10 个光刻步骤,确保客户无需重新设计其晶片即可降低晶片製造成本;在第二阶段,该公司会达成 EUV 在几个关键过程中的应用,只是这种做法可能需要重新设计晶片。不过,最终却会获得额外的功率、性能与尺寸上的优势。格罗方德公布 7 奈米製程资讯,预计较 14 奈米製程提升 40% 效能

报导中进一步表示,格罗方德的 7 奈米製程将在 2018 年中期进行试生产,2019 年在纽约马尔他工厂进行量产。对此,格罗方德表示,该公司有多种产品现在仍处于投入生产前的最后一个主要设计步骤,而且计划在 2018 年推出。另外,7 奈米製程也是其格罗方德 FX-7 ASIC 产品的基础,目前许多格罗方德的许多客户正在使用 FX-7 ASIC 设计,封装有高频宽记忆体的专用高性能晶片,来用于处理机器学习的工作上。

至于,对需求更低功耗应用的客户,格罗方德也推出了一套基于 FD-SOI(在绝缘材料上採用全耗尽型绝缘上覆硅)的替代方案。儘管 FD-SOI 需要採用不同类型的晶圆基片,因而导致其物料成本稍微偏高,但也因此能够简化设计与製程步骤,使得整体成本仍存在一定的竞争力。更为重要的是,FD-SOI 能够以更低的功耗提供类似高阶 FinFET 的性能,使其更适用于诸如物联网之类的应用,或中低阶手机的处理器等。

格罗方德技术长 Gary Patton 在接受媒体联访时表示,格罗方德将转型成为一家全方位服务型代工厂商,其中,对 IBM Microelectronics 的成功收购,为该公司在 3D FinFET 领域带来了大量智慧财产权与专业技术,使得格罗方德有能力自主研发其 7 奈米製程,以及领先的无线 RF(射频)业务。

Gary Patton 强调,目前格罗方得的美国纽约马尔他晶圆厂正在大量生产 14 奈米晶片,此外,格罗方德公司还营运了另外 4 座晶圆厂,而在中国成都的第 6 座晶圆厂将于 2018 年投入生产。目前除了 AMD 与 IBM 为主要客户之外,其他在多个应用领域都有一定的成绩,包括在人工智慧、汽车电子、5G 通讯与物联网等项目。