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首發5nm芯片這件事上,這家做礦機的“截胡”了蘋果、華為?

2019-09-10 19:13:07
電腦報 2019年49期
關鍵詞:工藝

在5nm芯片這件事情上,高通、蘋果、華為這些巨頭們都被截胡了?

根據最新爆料,有接近臺積電的消息人士稱比特大陸的5nm礦機芯片已經完成封裝,如果消息屬實,那么它就有可能成為全球第一款5nm芯片,哪怕是測試級的,依然會截胡蘋果或者華為的首發。

日前臺積電公布的信息顯示,將于明年上半年正式量產的5nm工藝良品率已達80%,進展順利,之前預計會是蘋果A14或者華為麒麟1020處理器首發。

5nm是臺積電的又一個重要工藝節點,分為N5、N5P兩個版本,前者相比于N7 7nm工藝性能提升15%、功耗降低30%,后者在前者基礎上繼續性能提升7%、功耗降低15%。

臺積電5nm將使用第五代FinFET晶體管技術,EUV極紫外光刻技術也擴展到10多個光刻層,整體晶體管密度提升84%——7nm是每平方毫米9627萬個晶體管,5nm就將是每平方毫米1.771億個晶體管。

從目前7nm挖礦成本2800刀來看,如果5nm或者6nm礦機投入量產,挖礦綜合成本會逼近2500刀,而實際電費成本將會更低,明年隨著豐水期的到來,挖礦成本將會進一步降低。降低挖礦成本,是礦機廠商追求新工藝的最大驅動力。

比特大陸是全球第一大比特幣礦機芯片廠商,由于挖礦對能效要求提高,所以上馬新工藝優勢明顯,比特幣火爆的2017年比特大陸還是臺積電的VIP客戶,一度比蘋果、海思都重要,重金購買了16nm及后來的7nm產能訂單。

礦機芯片用各種方式搶先首發也不是第一次了,臺積電去年量產7nm之前,第二大礦機芯片廠商嘉楠耘智就宣布首發了7nm礦機芯片,并在媒體上大肆宣傳。

之所以礦機芯片能夠搶先,主要還是因為礦機芯片是專用ASIC芯片,比CPU處理器簡單很多,做出來更容易一些。

ASIC是Application-Specific Integrated Circuit(應用型專用集成電路)的縮寫,是一種專用芯片,是為了某種特定的需求而專門定制的芯片的統稱。比如專用的音頻、視頻處理器,同時目前很多專用的AI芯片也可以看作是ASIC的一種。

而我們常見的CPU、GPU屬于通用型芯片,除了滿足計算要求,為了更好地響應人機交互的應用,它要能處理復雜的條件和分支,以及任務之間的同步協調,甚至是深度學習等功能。所以在設計上,這類通用型芯片在難度上要比直接根據特定的算法的需要和特定領域進行定制的ASIC芯片要大得多。

有趣的是,就在傳出比特大陸搶了5nm首發的消息之后,受此消息影響,之前首發了7nm工藝的嘉楠耘智在美股的股價就出現了大幅下跌。

考慮到現在的比特幣市場行情,主要還是礦機廠商的營銷推廣需要,除非砸下真金白銀量產,不然臺積電也不會優先把產能給礦機芯片廠商,而蘋果、華為、高通這樣的大客戶才是長期合作的重量級伙伴。

之前的EEE IEDM大會上,臺積電官方披露了5nm工藝的最新進展,給出了大量確鑿數據,看起來十分的歡欣鼓舞。

臺積電稱5nm工藝目前正處于風險試產階段,測試芯片的良品率平均已達80%,最高可超過90%,不過這些芯片都相對很簡單,如果放在復雜的移動和桌面芯片上,良品率還做不到這么高,但具體數據未公開。

具體來說,臺積電5nm工藝的測試芯片有兩種,一是256Mb SRAM,單元面積包括25000平方納米的高電流版本、21000平方納米的高密度版本,后者號稱是迄今最小的,總面積5.376平方毫米;二是綜合了SRAM、CPU/GPU邏輯單元、IO單元的,面積占比分別為30%、60%、10%,總面積估計大約17.92平方毫米。

按照這個面積計算,一塊300mm晶圓應該能生產出3252顆芯片,良品率80%,那么完好的芯片至少是2602個,缺陷率1.271個每平方厘米。

當然,現代高性能芯片面積都相當大,比如麒麟990 5G達到了113.31平方毫米。按照一顆芯片100平方毫米計算,1.271個每平方厘米的缺陷意味著良品率為32%,看著不高但對于風險試產階段的工藝來說還是完全合格的,足夠合作伙伴進行早期測試與評估。

另外,AMD Zen2架構每顆芯片(八核心)的面積約為10.35×7.37=76.28平方毫米,對應良品率就是41%。

臺積電還公布了5nm工藝下CPU、GPU芯片的電壓、頻率對應關系,CPU通過測試的最低值是0.7V、1.5GHz,最高可以做到1.2V、3.25GHz,GPU則是最低0.65V、0.66GHz,最高1.2V、1.43GHz。當然這都是初步結果,后續肯定還會大大提升。

臺積電預計,5nm工藝將在2020年上半年投入大規模量產,相關芯片產品將在2020年晚些時候陸續登場,蘋果A14、華為麒麟1000系列、AMD Zen4架構四代銳龍都是妥妥的了,只是據說初期產能會被蘋果和華為基本吃光。

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