【台積電佈局新存儲技術】
近年來,在人工智能(AI)、5G等推動下,以MRAM(磁阻式隨機存取存儲器)、鐵電隨機存取存儲器 (FRAM)、相變隨機存取存儲器(PRAM),以及可變電阻式隨機存取存儲器(RRAM)為代表的新興存儲技術逐漸成為市場熱點。這些新技術吸引各大晶圓廠不斷投入,最具代表性的廠商包括台積電、英特爾、三星和格羅方德(Globalfoundries)。
那麼,這些新興存儲技術為什麼會如此受期待呢?主要原因在於:隨着半導體制造技術持續朝更小的技術節點邁進,傳統的DRAM和NAND Flash面臨越來越嚴峻的微縮挑戰,DRAM已接近微縮極限,而NAND Flash則朝3D方向轉型。
此外,傳統存儲技術在高速運算上也遭遇阻礙,處理器與存儲器之間的「牆」成為了提升運算速度和效率的最大障礙。特別是AI的發展,數據需求量暴增,「牆」的負面效應愈加突出,越來越多的半導體廠商正在加大對新興存儲技術的研發和投資力度,尋求成本更佳、速度更快、效能更好的存儲方案。
從目前來看,最受期待的就是MRAM,各大廠商在它上面投入的力度也最大。MRAM屬於非易失性存儲技術,是利用具有高敏感度的磁電阻材料製造的存儲器,斷電時,MRAM儲存的數據不會丟失,且耗能較低,讀寫速度快,可媲美SRAM,比Flash速度快百倍,在存儲容量方面能替代DRAM,且數據保存時間長,適合高性能應用。
MRAM的基本結構是磁性隧道結,研發難度高,目前主要分為兩大類:傳統MRAM和STT-MRAM,前者以磁場驅動,後者則採用自旋極化電流驅動。
另外,相較於DRAM、SRAM和NAND Flash等技術面臨的微縮困境,MRAM可滿足製程進一步微縮需求。目前,DRAM製程工藝節點為1X nm,已接近極限,而Flash走到20 nm以下後,就朝3D製程轉型了。MRAM製程則可推進至10nm以下。
在過去幾年裏,包括台積電、英特爾、三星、格羅方德等晶圓代工廠和IDM,相繼大力投入MRAM 研發,而且主要着眼於STT-MRAM,也有越來越多的嵌入式解決方案誕生,用以取代Flash、EEPROM和SRAM。
- 台積電
早在2002年,台積電就與工研院簽訂了MRAM合作發展計劃。近些年,該公司一直在開發22nm製程的嵌入式STT-MRAM,採用超低漏電CMOS技術。
2018年,台積電進行了eMRAM芯片的「風險生產」,2019年生產採用22nm製程的eReRAM芯片。
2019年,台積電在嵌入式非易失性存儲器技術領域達成數項重要的里程碑:在40nm製程方面,該公司已成功量產Split-Gate(NOR)技術,支持消費類電子產品應用,如物聯網、智慧卡和MCU,以及各種車用電子產品。在28nm製程方面,該公司的嵌入式快閃存儲器支持高能效移動計算和低漏電製程平台。
在ISSCC 2020上,台積電發佈了基於ULL 22nm CMOS工藝的32Mb嵌入式STT-MRAM。該技術基於台積電的22nm ULL(Ultra-Low-Leakage)CMOS工藝,具有10ns的極高讀取速度,讀取功率為0.8mA/MHz/bit。對於32Mb數據,它具有100K個循環的寫入耐久性,對於1Mb數據,具有1M個循環的耐久性。
它支持在260°C下進行90s的IR迴流焊,在150°C下10年的數據保存能力。它以1T1R架構實現單元面積僅為0.046平方微米,25°C下的32Mb陣列的漏電流僅為55mA。
目前,台積電已經完成22nm嵌入式STT-MRAM技術驗證,進入量產階段。在此基礎上,該公司還在推進16 nm 製程的STT-MRAM研發工作。
除了MRAM,台積電也在進行着ReRAM的研發工作,並發表過多篇基於金屬氧化物結構的ReRAM論文。
工研院電光所所長吳志毅表示,由於新興存儲技術將需要整合邏輯製程技術,因此現有存儲器廠商要卡位進入新市場,門檻相對較高,而台積電在這方面具有先天優勢,因為該公司擁有很強的邏輯製程生產能力,因此,台積電跨入新興存儲市場會具有競爭優勢。
據悉,工研院在新興存儲技術領域研發投入已超過10年,通過元件創新、材料突破、電路優化等方式,開發出了更快、更耐久、更穩定、更低功耗的新一代存儲技術,目前,正在與台積電在這方面進行合作。未來,台積電在新興存儲器發展方面,工研院將會有所貢獻,但具體內容並未透露。
- 三星
三星在MRAM研發方面算是起步較早的廠商,2002年就開始了這項工作,並於2005年開始進行STT-MRAM的研發,之後不斷演進,到了2014年,生產出了8Mb的eMRAM。
三星Foundry業務部門的發展路徑主要分為兩條,從28nm節點開始,一條是按照摩爾定律繼續向下發展,不斷提升FinFET的工藝節點,從14nm到目前的7nm,進而轉向下一步的5nm。
另一條線路就是FD-SOI工藝,該公司還利用其在存儲器製造方面的技術和規模優勢,着力打造eMRAM,以滿足未來市場的需求。這方面主要採用28nm製程。
三星28nm製程FD-SOI(28FDS)嵌入式NVM分兩個階段。第一個是2017年底之前的電子貨幣風險生產,第二個是2018年底之前的eMRAM風險生產。並同時提供eFlash和eMRAM(STT-MRAM)選項。
該公司於2017年研製出了業界第一款採用28FDS工藝的eMRAM測試芯片。
2018年,三星開始在28nm平台上批量生產eMRAM。2019年3月,該公司推出首款商用eMRAM產品。據悉,eMRAM模塊可以通過添加三個額外的掩膜集成到芯片製造工藝的後端,因此,該模塊不必要依賴於所使用的前端製造技術,允許插入使用bulk、FinFET或FD-SOI製造工藝生產的芯片中。
三星表示,由於其eMRAM在寫入數據之前不需要擦除週期,因此,它比eFlash快1000倍。與eFlash相比,它還使用了較低的電壓,因此在寫入過程中的功耗極低。
2018年,Arm發佈了基於三星28FDS工藝技術的eMRAM編譯器IP,包括一個支持18FDS (18nm FD-SOI工藝)的eMRAM編譯器。這一平台有助於推動在5G、AI、汽車、物聯網和其它細分市場的功耗敏感應用領域的前沿設計發展。
2019年,三星發佈了採用28FDS工藝技術的1Gb嵌入STT-MRAM。基於高度可靠的eMRAM技術,在滿足令人滿意的讀取,寫入功能和10年保存時間的情況下,可以實現90%以上的良率。並且具備高達1E10週期的耐久性,這些對於擴展eMRAM應用有很大幫助。
2019年底,Mentor宣佈將為基於Arm的eMRAM編譯器IP提供IC測試解決方案,該方案基於三星的28FDS工藝技術。據悉,該測試方案利用了Mentor的Tessent Memory BIST,為SRAM和eMRAM提供了一套統一的存儲器測試和修復IP。
- Globalfoundries(格羅方德半導體股份有限公司)
2017年,時任Globalfoundries首席技術官的Gary Patton稱,Globalfoundries已經在其22FDX(22nm製程的FD-SOI工藝技術)製程中提供了MRAM,同時也在研究另一種存儲技術。
由於Globalfoundries重點發展FD-SOI技術,特別是22nm製程的FD-SOI,已經很成熟,所以該公司的新興存儲技術,特別是MRAM,都是基於具有低功耗特性的FD-SOI技術展開的。
今年年初,Globalfoundries宣佈基於22nm FD-SOI 平台的eMRAM投入生產。該eMRAM技術平台可以實現將數據保持在-40°C至+125°C的温度範圍內,壽命週期可以達到100,000,可以將數據保留10年。該公司表示,正在與多個客户合作,計劃在2020年安排多次流片。
據悉,該公司的eMRAM旨在替代NOR閃存,可以定期通過更新或日誌記錄進行重寫。由於是基於磁阻原理,在寫入所需數據之前不需要擦除週期,大大提高了寫入速度,宏容量從4-48Mb不等。
- 英特爾
英特爾也是MRAM技術的主要推動者,該公司採用的是基於FinFET技術的22 nm製程。
2018年底,英特爾首次公開介紹了其MRAM的研究成果,推出了一款基於22nm FinFET製程的STT-MRAM,當時,該公司稱,這是首款基於FinFET的MRAM產品,並表示已經具備該技術產品的量產能力。
結語
由於市場需求愈加凸顯,且有各大晶圓廠大力投入支持,加快了以MRAM為代表的新興存儲技術的商業化進程。未來幾年,雖然DRAM和NAND Flash將繼續站穩存儲芯片市場主導地位,但隨着各家半導體大廠相繼投入發展,新興存儲器的成本將逐步下降,可進一步提升 MRAM等技術的市場普及率。
原文:
https://mp.weixin.qq.com/s/sMZ0JwclWf1zAEPkW8Rn0Q
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小百科 : 什麼是 類比 IC ?
IC 種類可分為 數位 IC 與 類比 IC,數位 IC 負責處理數位資訊,以 0、1 非連續性方式傳送訊息,主要負責數位資料的計算、交換、儲存等任務。
類比 IC 則負責處理 連續性 類比訊號,如光、熱、速度、壓力、溫度、聲音等,扮演現實與數位電子系統的溝通媒介,因能耐高壓、耐大電流,所以主要運用在電源供應器、數位類比轉換器等。
在 IC 設計產業中,類比IC比重雖不大,但強調製程、電路設計、半導體物理特性的整合能力是以經驗取勝之產品,因此具有進入障礙,因為轉換供應商成本較高、產品生命週期稍長的特性,較無產品快速殺價的壓力。
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🧐主要產品 : 電腦&電競周邊
可分為三大宗 :
1) 功率金氧半電晶體(MOSFET) 46.5%
這 46.5% 主要來至子公司大中(TW- 6435),是針對筆電市場推出的新轉換器,取代傳統電源管理晶片,可提升效能及降低功耗。如果不知道就看下面這個影片。
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2) 影音及驅動 IC 25%
驅動 IC 主要應用在筆記型電腦,負責送出馬達風扇控制訊號,只要是有風扇的電子產品 (GPU、CPU、電競及伺服器),都會有它的影子,這部份全球市占率約 50%。另外還有像耳機裏頭的 IC 與 挖礦機風扇馬達 IC 都屬於這部分營收。
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3) 電源轉換及管理IC 28.01%
電源切換與管理類型的 IC,主要功能就是用於延長電池使用時間,穩定電壓及降低消耗功率,應用於數位信號處理器、可攜式及桌上型電腦、主機板、NB、TV、手機等。
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終端應用
應用領域含括所有 IT 終端產品,包括:
筆記電腦、主機板、智慧手機、
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NB(筆電) 佔 15~20%
MB(主機板) 佔15~20%
VGA 顯卡佔 5~10%
Fan(風扇) 佔 35~40%
顯示裝置 (螢幕) 約佔 5~10%
其他類(行動裝置、通訊等)約佔5~10%。
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ic功耗計算 在 Joe's investment Facebook 八卦
Joe:「人工智慧未來2年內,在美股市場肯定還有一波可以炒作的空間」
人工智慧(AI)被視為第四次工業革命核心,預估到2020年,市場商機規模高達3000億美元,「得晶片者得天下」概念發酵,因此吸引各大科技廠爭相加碼投資。
過去因為資料量不夠大,同時機器CPU無法做準確分析,如今各種結構與非結構性資料量愈來愈大,全部被集中到雲端或者可藉由終端手機進行資料蒐集及分析。資料量愈來愈多樣化,加上各式演算法愈來愈精進,使得人工智慧的環境趨於成熟。
Nvidia(英偉達)一直是圖像處理的行業龍頭,GPU的浮點運算、同步並行運算是非常適用於人工智慧的深度學習神經網絡,因此成為AI晶片領頭軍。谷歌無人駕駛汽車就採用了Nvidia的移動終端處理器Tegra(4核CPU+256核GPU)。2016年8月,英偉達推出首台深度學習超級計算器Nvidia DGX-1。2017年4月,Nvidia宣布為Tesla自駕車開發全新數據中心加速器Tesla P100已經供貨,面向人工智慧、自動駕駛、氣候預測、醫藥開發等專業領域。
Google在2017年5月的I/O大會推出AI晶片「TPU」(Tensor Processing Unit)是客製化的ASIC(特殊應用邏輯IC),專為機器學習設計,用於改善搜尋結果的相關性,提高Google街景服務地圖和導航功能的正確度。也就是說,TPU專為特定用途設計的特殊規格邏輯IC,只執行單一工作,所以速度更快,但缺點是成本較高。
英特爾2016年9月收購視覺晶片公司Movidius。歷經將近一年的研發,於2017年8月底宣佈推出了全新的Myriad X視覺處理器(Vision Processing Unit;VPU),這是全球第一個配備神經運算引擎(Neural Compute Engine)的系統單晶片(SoC),可用於加速產品端的深度學習推理,未來可應用在無人機、機器人、智慧攝像機、虛擬實境與擴增實境等產品。
高通早在2015年CES推出Snapdragon Cargo是一款無人機SoC晶片,具有視覺運算可應用於工業、農業監測、航拍。此外,高通的驍龍820晶片也被應用於VR頭盔中。事實上,高通已經在研發能在終端完成深度學習的移動設備晶片。
IBM推出TrueNorth 晶片,又於2017年8月9日宣布已發展出採用多台伺服器搭配分散式深度學習軟體(Distributed Deep Learning;DDL)縮短深度學習時間,提高效率。IBM使用了64個自行開發的Power 8伺服器,每一個微處理器都與256顆英偉達繪圖處理器透過NVLink連接起來,讓兩種晶片之間的資料流程進行傳輸。當其開始處理來自ImageNet-22K資料庫的750萬張圖片時,其識別準確率高達33.8%,比起微軟先前的29.8%紀錄還高。
蘋果公司對未來開發的產品,一向神祕低調。消息傳出蘋果正在開發AI晶片Apple Neural Engine,且內建於新一代的iPhone/iPad原型機進行測試,期望提升臉部或語言辨識能力。還有研發出一套人工智慧架構平台,可讓兩組Siri軟體相互對話溝通,應用在智慧居家領域。同時,蘋果也積極開發深度學習技術,鎖定自動駕駛車以及智慧家居應用,要把虛擬語音助理軟體Siri更加智慧化。
微軟準備為下一代Hololens擴增實境裝置打造一個客製化的TPU人工智慧晶片,也不排除在Hololens晶片推出之後,也可以用於微軟的雲端服務之上。也在試驗另一種晶片FPGA(可程式化邏輯元件),FPGA介於GPU和ASIC之間,沒有GPU那麼通用,也不像ASIC只有單一功能,FPGA能重新編程,執行多種功能。
結語
AI晶片包含三大類市場,分別是數據中心(雲端)、通信終端產品(手機)、特定應用產品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機、機器人...)。當前機器學習多採用 GPU圖像處理,尤以Nvidia 是此一領域龍頭,但是,有些業者認為GPU處理效率不夠快,而且因應眾多特定新產品的不同需求,於是,推出NPU、VPU、TPU...等等。總而言之,AI晶片是一個新興的產品,等待「殺手級」出現,充滿無限大的市場。由於,搶未來AI應用市場商機,科技巨鱷如Google、微軟、蘋果企圖建構AI平台生態模式吃下整個產業鏈。
目前還不清楚哪種架構的晶片會在 AI 大戰獲勝。但(手機)終端市場對於AI晶片的功耗、尺寸、價格都有極為嚴格的要求,難度上比雲端數據晶片更高。
至於CPU是否會被TPU、NPU、VPU….等之類新類型處理器取代,答案應該不會。因為,新出現的處理器只是為了處理新發現或尚未解決的問題;同時,希望晶片市場能有更多競爭及選擇,不要英特爾、高通獨大。科技企業搶人工智慧應用商機,AI晶片成為兵家必爭之地。
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=13742
ic功耗計算 在 ic功耗計算在PTT/Dcard完整相關資訊 的八卦
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ic功耗計算 在 [問題] 晶片功耗與發熱功率的關係- 看板Electronics - 批踢踢實業坊 的八卦
請問各位前輩一個問題
晶片的功耗可由電壓與電流的關係量測得到
這樣子量到的功耗與發熱的功率有直接關係嗎?
目前看到的一些資料感覺這兩者是相同的
只是例如TDP和power consumption可能在定義的操作條件不相同外
似乎電功率都會全部轉換成熱能釋放出來
不知道這樣的理解是否正確?
因為直覺上會覺得晶片消耗的電功率除了熱以外
應該也會消耗在其他的地方
例如要打高速訊號去驅動其他IC
或是要對外界的其他電容做充放電等等
而不會全部變成熱能 (例如60%電功率會轉換成熱)
不知道這樣的想法是不是有什麼問題
懇請各位指教
謝謝
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.36.28.121
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Electronics/M.1487167516.A.118.html
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