策划下一个半导体路线图

半导体产业是紧缩开支在新技术和市场随着摩尔定律变得难以维系,智能手机的增长速度继续前进的脚步。

在过去,这是一个必然会赢的赌注,推到下一个流程节点将提供改进,性能和成本。但在22纳米,经济学改变由于需要多模式和finFETs,他们在每个新节点在不断改变也是。而finFETs 16/14nm静态漏电流问题,渗漏问题再次浮出水面10 nm和生长在7海里。需要更多的颜色和图案层,它需要更长的时间来设计和制造芯片。此外,热的问题引起的动态功率密度以及静态泄漏问题变得越来越难以预测和验证在每一个新节点。从设计到制造,每设计和晶体管成本上升,增加的销量要求收回投资。

经济正在改变在宏观层面上,。迁移从大型机到桌面PC微型计算机,然后从笔记本电脑到智能手机和平板电脑,可以绘制几乎为一条直线。智能手机后,然而,没有一个单独的计算设备。相反,有许多垂直市场定制的解决方案,每个都有自己独特的需求和要求。结果是,没有设计跨越数百万或数十亿的设备了,和减少技术重用和共性从一个到另一个市场。此外,计算变得更加分布在这些市场。交易量较低/设计,即使设计越来越复杂,芯片的总体数量正在增加。

从一个高水平的抽象,有拐点出现在技术和业务,以及它们之间的协同作用和交互。虽然一些碎片仍在发展,越来越清晰,技术和业务拥有先进的足以改变我们可以做些什么技术,我们如何接口,并在未来的机遇和挑战。

“毫无疑问是一个巨大的变化,”阿尔特•德•Geus说,主席和联合首席执行官Synopsys对此。“半导体行业只有两个主要阶段。第一个是计算,杀手级应用电脑。但是它继续与互联网之后,服务器,云,都是关于计算。仍在继续,将继续大规模的大数据,但它已夷为平地的经济学。第二阶段,在一个相当大的半导体打破在增长率方面,是流动性。的杀手级应用是智能手机,数量巨大的应用程序的平台。”

德Geus说这两个阶段对其他技术有巨大的影响,特别是软件。虽然这些阶段还远没有结束,他们不再表现出同样的旺盛增长在过去。(见下表)

图1所示。智能手机的销售。来源:Statista。

“硬件平台和软件之间的关系正在改变对一个机会,第一次看真正的数字智能现在成为实用、可行的,具有成本效益,显然大转变正如我们所看到的在前两个,”他说。“那么为什么感觉不像,正确的吗?因为多个同时聚在一起,没有这里的大量从半导体的角度。”

他预计要花好几年之前的经济效益这一转变在半导体行业是显而易见的。

沃利莱茵河,董事长兼首席执行官导师图形对此表示赞同。但他指出,有赢家和输家在技术和业务中断。“这是一个更比我们通常有破坏性的时期,因为有更多的事情发生变化。好消息关于所有这一切混乱,只有这样我们发展我们的业务。建立设计工具有相当平markets-simulation、地点和路线,和PCB。这些市场的增长。增加新功能。在PCB设计市场还没有长大,所有的信号完整性和PCB设计的产品也越来越多。虽然模拟市场还没有长大,你已经添加到仿真来处理新问题。模拟也显著增长。 So with every generation there is something new. At every node, 10nm, 7nm, 5nm, there will be new tools because there will be new problems.”

的推动者
除了这些宏观变化,半导体技术本身正处于转型期。有新工具、材料、方法和标准,以及建筑和包装薯片的新方法。

这一转变的基础部分之一是5 g,第五代无线规范开发的下一代移动网络组。它将增加互联网下载速度至少10吉比特每秒不到一毫秒的延迟。英特尔表示,它将开门门网络功能虚拟化(NFV)和软件定义网络(SDN)。高通相信这将使大量的新服务,连接新的行业和设备,改变用户体验。

“这仍然是一个巨大的差距人们希望他们得到的数据,”Steve Mollenkopf说的首席执行官高通。“5克将使很多行业利用移动。”

图2所示。5 g提高可伸缩性。来源:高通。

这不仅仅是一个孩子的进步,虽然。“5克将会对行业数据是无线产业,“Sanjay Jha说的首席执行官GlobalFoundries。

移动数据只是一块拼图。存储是另一个,和内存扩展已经结束。这是在搬到后面3 d与非可以说是最重要的转变方向在年中在内存中HBM、混合内存数据集和新进入者等磁阻的内存和3 d-xpoint。

“3 d NAND闪存是一个巨大的,我们现在的中间“戴夫Hemker说,首席技术官林的研究。“我们现在在32层。人们谈论48。在实验室,他们看着60或90多。有什么好玩的在这个阶段是我们不知道,答案总是比你预期的更令人吃惊。你做点什么,你觉得这是令人惊叹的,五年后你仍然做它和提高。”

它可能从那里去。“我看着它,从设备的角度来看,是你有旋钮可以玩,“Hemker说。“层数是最明显的一个,但也有层的厚度和实际音高的每一个细胞。也有讨论采取一切可能的制作和叠加层数你习惯它们。所以你做一次,然后重复一遍。这又产生了新的问题,你将如何做覆盖。它很复杂,就像其他的一切。有很多方法你可以在存储设备本身而言,能够会获得更好的记忆力、多层次的细胞。的比例在房间。我们只是在刚开始的时候。 It’s not a one- or two-generation thing.”

拼图的另一块包括包装。电线和互联萎缩,电阻和电容更严重的担忧。推动越来越狭窄的电子电线增加热量,这反过来又降低了可靠性。最重要的是,减少模拟组件的好处被认为至少在过去的十年。虽然finFET和gate-all-around场效应晶体管可行的方法来控制泄漏,提高性能,他们更困难和昂贵的设计和制造。

替代,一个已经在市场中站稳脚跟,性能是一个关键问题,是先进的包装,是否涉及到2.5 d或扇出或介于两者之间。有工作进行整个半导体世界创造理想的包装解决方案,但到底是仍不确定。有无数种方法包装解决方案。(见下面的三个例子。)

图3:AMD的斐济的解决方案。来源:TechSearch国际/ AMD

图4:英特尔嵌入式Multi-die桥。来源:英特尔

图5:官方的扇出包上包(FO-PoP)。来源:官方

此时有太少的数据得出结论,为一个特定的应用程序是最好的方法。但整个行业所做的工作量,从高校EDA公司芯片制造商到铸造厂和OSATs和发展具有重要意义。

的影响
一旦基础设施建造和所有的碎片,没有限制技术可以去的地方。例如,有大量的研究,汽车是一个昂贵的但不利用资产。一个人可以开车一天一两个小时,让它闲置其他23小时。

“有2.5亿辆汽车在美国,使用平均7%的时间,“GlobalFoundries Jha说。“因此,93%的时间投入资本并不是做得。一千七百万辆在美国可以满足我们所有的需求。与调度,这可能更像是5000万辆汽车。所以你就能减少80%的输出,满足每个人的需求。”

Jha说这只是开始的这种转变所带来的改变。房地产的车库和停车空间在城市能大幅减少,因为50%的汽车在城市找一个停车位。“美国正在失去数十亿美元拥挤在城市中心。“此外,如果汽车可以被称为不到五分钟,他说有可能为人们生活远离城市中心,涟漪到其他市场,如房地产和零售。

另一个重要的转变会一旦内置有足够的智能语音技术能够使用自然语言接口。而不是问几次设备来完成一个函数,能够跟它并让它承认你说的话将会产生巨大的变化。

“我们预测的智能设备将上升,”Simon segar表示,ARM的CEO。“如果你把你的电话今天,你还是一个小键盘上打字也许大喊大叫。的语音识别我的车通常工作,但在一些情况下,它将拨错person-quite尴尬。有一个拐点到来的情报可以投入嵌入式设备,尤其是手机和汽车,用户界面的变化。声音、手势和图像识别好转,有技术意味着我们与计算机交互的方式变化。即使你今天与电脑互动意识到正在发生的事情。这将会改变。我们将得到的人得到的好处技术而不用担心。”

segar表示一个明显的改变将会获得更多的能力一致的反应,无论命令有一个安静的房间里或者一个嘈杂的环境。”,从根本上改变人类与科技互动的方式,”他说。“如果你看看大多数事情在你的房子,接口没有改变。我有一个电视,语音识别,我们最终会发生切换它因为在电视上,它认为这是一个语音命令。与改善,你将变得更加自然互动的方式。”

其他市场也开始受益于这些进步,。医疗,一向被认为比短期未来潜在的利润,越来越的拯救生命的好处被记录为新技术的直接结果。

“使用半导体过程,伯克利灯正在与一位教授为单细胞创建创建微流控光学过程发展和显示癌症,”Lip-Bu Tan说,总裁兼首席执行官的节奏。“我们和加州大学旧金山分校有公告。我们使用大规模并行处理在一个真正的肿瘤。你可以看到机器的癌细胞跳上跳下。这允许您好好细胞并将其传回而不是使用化疗,使你的整个身体虚弱。这是非常激动人心的。这是一个巨大的序列来分析,有很多的数据。大的人花很多钱去自己的空间。这不仅仅是癌症。有很多疾病可以被识别,以及药物来治疗他们。 You can have a lot of machine learning and intelligence to make the right decision. The whole medical field is interesting, and the margins are much better.”

的角度来看
机器学习、深度学习和神经网络所有松散的标题下适合人工智能。每一个有子类别,但基本面从半导体的角度来看是显而易见的。处理速度在合适的价位较低的足够的电力提供路径连接更多的设备在更多的市场,和一个计算以前从未实现。最终,他们都将改变如何使用技术。

半导体和系统级别的需求将继续增长,和安全作为水平和垂直组件需要在每一个设计。但什么是改变在最基本的层面,所有的这些功能改进,计算不再是最终目标。越来越多分布在机器一起工作,是否异步或同步,而不是局限于一个单一的设备。计算是一个推动者,和足够的其他进展,计算可以从一个设备移交到下一个,在网络和分析,更重要的是,在市场和在不同的位置。

在过去,这是推动设计的能力,从半导体到软件网络。在未来,它将终端市场需求驱动技术设计。随着科技的发展,人与机器之间的基本交互正在发生转变。套用了史蒂夫·乔布斯,它不再仅仅是如何使用机器。现在是一个问题的同时,或许他们还能做什么。

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