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(原标题:SoC,如何发展?)
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片上系统(SoC)技术自20世纪80年代主要用于军事装备以来,已经走过了漫长的道路。多年来,技术不断发展,SoC现已广泛应用于各种行业,包括移动电话,游戏设备,汽车和医疗设备。例如,今天的智能手机使用集成了中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和无线调制解调器等多种功能的SoC,提供无缝和高效的用户体验。
今天,在半导体技术的动态领域,SoC的出现代表了一个重大的飞跃。SoC将功能系统封装到单个芯片上,集成了处理器、存储器、输入/输出系统,有时还集成了完整的网络接口。这种整合将整个计算机系统压缩到一个几乎不比缩略图更重要的芯片上,提供无与伦比的可移植性、功率效率、成本效益、性能、创新和多功能性。
SoC的变革性进步:
小型化、可穿戴设备和自主系统
在SoC设计领域,强调小型化至关重要,其标志是采用纳米级技术和创新的3D堆叠技术。这种缩小晶体管尺寸的趋势能够提高集成度和性能,并促进更紧凑和高效的设备的出现,包括可穿戴技术和医疗植入物。这种进步体现在可穿戴健身追踪器等设备上,这些设备将多个传感器集成在一个芯片上,以监测心率、体温和压力水平等生命体征。在单个芯片上同步测量ECG、SpO2和心率,彻底改变了远程患者监测和(RMP),并促进了靶向治疗。
通过使设备能够在本地处理复杂的任务,在效率和隐私方面有了显著的提高,因为这些进步减少了延迟,减少了对持续数据传输的需求,并增强了边缘设备的功能。这种向本地处理的转变不仅加强了数据隐私,还减少了对集中式云解决方案的依赖,促进了一个更具可扩展性和可用性的设备网络。在自动驾驶和智能辅助车辆等应用中,边缘计算和机器学习的结合显著提高了运营效率。它减少了反应时间,节约了能源,减少了传输的数据量,并减少了对通常执行此类计算的远程服务器的不可靠连接的依赖。
与此同时,SoC中增强的连接功能(包括5G和Wi-Fi 6技术)可以满足超连接世界的需求。这确保了设备始终处于物联网发展的前沿,提供无缝连接并支持强大的边缘计算应用程序的扩散。这种方法体现了在SoC中集成人工智能和边缘计算如何彻底改变连接,以及超连接生态系统中设备的功能和自主性。
同时,在SoC中嵌入强大的安全功能,如安全启动和可信执行环境,可解决不断升级的网络威胁,确保数据完整性和系统安全性。随着SoC的发展,越来越明显的是,可持续性不仅仅是事后的想法,而是创新的核心支柱。从最小化运营能耗到采用可持续制造实践,SoC行业正在拥抱更绿色的未来。这些趋势共同标志着SoC发展的变革阶段,效率、性能和环境管理融合在一起,预示着技术进步的新时代。
数据显示,截至今日,网络游戏板块近一周涨幅1.08%,近一月涨幅9.94%,近一季涨幅15.35%。
SoC的发展:展望未来
SoC的未来呈现出一幅充满创新和进步的迷人图景。在摩尔定律的指导下,正在进行的小型化之旅,预示着具有亚纳米工艺的SoC的到来。这一飞跃将使可穿戴设备、物联网(IoT)和嵌入式系统的设计更加实践和巩固,并解锁新的应用,促进各种行业创新。与此同时,SoC有望采用突破性技术,如量子元件、基于光子学的组件和生物启发电路。这样的集成有望将SoC的功能推向新的领域,实现曾经被认为是幻想的功能和应用。此外,可穿戴电子产品与物联网的集成为可穿戴设备与智能环境和医疗保健系统的无缝交互铺平了道路,从而通过智能服装和可植入设备提高用户的舒适度和功能。
此外,将增强现实(AR)和虚拟现实(VR)与可穿戴设备相结合,通过提供沉浸式环境,改变了从游戏到教育等各个领域的用户体验。这些新兴领域和技术展示了SoC与创新发展协同的潜力,突出了未来对我们日常生活和整个工业的影响。
在个人电子领域,SoC是新兴的柔性和可穿戴设备领域的基石。通过与柔性基板和组件的融合,这些芯片将重新定义可穿戴技术,提供前所未有的个人医疗监控、增强现实体验和智能纺织品创新。然而,随着2D小型化的界限越来越明显,SoC设计师正在转向3D堆叠技术,以提高晶体管密度和性能。这种转变,加上对4D整合的探索,结合了基于时间的整合动态,承诺提升实时计算能力。这些进步预示着自主系统和机器人技术的新时代,表明SoC的发展轨迹不仅是一条渐进式改进的道路,而且是在最基本的层面上改变我们与技术互动方式的门户。
SoC设计障碍:驾驭复杂性和创新
SoC的发展带来了跨越设计、集成和功能范围的无数挑战。这些挑战的核心在于将多个功能模块集成到单个芯片上的复杂性。随着SoC复杂性的增长,在保持兼容性、可靠性和性能的同时确保无缝集成需要先进的设计方法和广泛的测试。
由于需要平衡设计复杂性和快速缩短的上市时间窗口的压力,这种复杂性进一步加剧。推动设计生产力工具的持续创新对于简化设计过程、提高验证效率和加速新SoC产品的推出至关重要。为了克服由于异构集成而导致的SoC设计问题,采用像OpenCL, CUDA或SYCL这样的编程模型至关重要,因为它们能够有效地使用不同的处理单元。实现动态任务调度算法有助于将任务智能地分配到最合适的处理单元,同时考虑工作负载特征、资源可用性和功率限制。此外,协同设计和协同优化方法确保了系统的可扩展性,并通过密切协调硬件和软件开发来优化性能。
此外,电源和热管理成为维持SoC性能和可靠性的关键因素。在电力和热限制严格的环境中,优化电力输送和冷却策略是避免过热和保证寿命的关键。动态热管理技术涉及在SoC的不同部分动态重新分配计算负载,可以平衡热热点并防止局部过热。
此外,动态电压和频率缩放(DVFS)允许SoC根据工作负载的要求调整其工作电压和频率。这意味着在低活动期间,SoC可以在较低的功率水平下工作,从而降低功耗和发热量。
同时,网络威胁的激增需要在硬件内部集成强大的安全措施,确保SoC能够抵御未经授权的访问和数据泄露。最后,技术不断扩张的步伐给制造业带来了一系列挑战。
随着晶体管尺寸的缩小和特征密度的增加,解决先进半导体节点固有的可变性和可靠性问题对于保持创新和质量至关重要。应对这些挑战需要采用全面的方法,采用尖端的设计策略、制造技术,以及对创新和质量的不懈承诺。
总之,SoC有可能彻底改变行业并创造经济机会,但必须解决设计复杂性和电源管理等挑战。为了充分发挥SoC的潜力,需要在软硬件协同设计、安全性和低功耗设计方面进行进一步的研究和合作。通过熟练地应对这些挑战并接受整个半导体行业的协作努力,SoC将继续推动创新并塑造计算的未来。
会导致缺陷的纳米颗粒污染物。这些薄膜,被称为EUV膜,具有关键的保护性能,同时使高EUV光传输所需的印记。最重要的是,极紫外光刻机的进步使芯片制造商的芯片制造密度能够达到更小、破纪录的节点尺寸,完全符合摩尔定律。
温度升高
2013年,ASML的第一代EUV光刻系统为芯片制造商提供了更小波长的光用于压印,这使他们能够打印最微小的特征。其新的突破性的高NA机器的精度将在制造商能够达到的范围内,大约4亿美元,而第一代EUV光刻机的价格为1.5亿美元。
今天,芯片制造商已经实现了3nm的节点尺寸,并且正在为赢得2nm的竞争而战(节点尺寸作为一种非正式的创新测量占位符,节点尺寸表示晶体管上可能的最小特征,提供晶体管整体尺寸的度量)。
但是这台新机器带来了新的生产环境,对性能和操作有了新的要求。下一代昂贵的High-NA ASML扫描仪将引入超过500W的高功率水平。这些更高的功率水平给包括EUV薄膜在内的所有组件带来了更高的热负荷和机械应力。这些部件不仅要在这些新的恶劣条件下生存,而且要完美无缺。
除了需要能够在迄今为止最热和最极端的环境中以最高水平运行的组件之外,这些昂贵的ASML机器的运行带来了主要的财务考虑。半导体制造商必须在单个EUV机器上充分最大化生产,以避免需要额外购买数亿美元的EUV机器来满足其容量目标。然而,充分利用机器的能力,在效率方面挤出每一个可能的单元,不能冒着损坏机器的风险,甚至不能对机器的磨损和维护需求做出贡献。额外的计划外维护将使机器停止服务,在不确定的时间内将输出降至零。
碳纳米管的解决方案
在所有这些变量和限制条件下,芯片制造商需要组装和调整成功的成分和配方。但是,在对新的先进材料的详尽研究中,在这个芯片制造时代的特定条件下,碳纳米管(CNTs)是最重要的。
碳纳米管于20世纪90年代首次从实验室中出现,由于其独特的性能组合:高EUV透射率、机械强度和高耐热性,成为极紫外光膜和碎屑过滤器等极紫外光组件最有前途的替代材料。高EUV透射率,结合碳纳米管的特殊机械和热性能,解决了上一代膜的中等性能。硅基薄膜由于其较弱的机械性能,需要相当高的厚度,这会导致对刻印所需的EUV光的有害吸收。如果由于意外故障导致扫描仪内部的薄膜破裂,传统的硅薄膜会像玻璃一样破裂,造成污染和大量停机时间。基于碳纳米管的EUV薄膜避免了这个问题,因为纤维晶体结构允许它们像纸一样断裂,从而最大限度地减少污染。
使用碳纳米管膜的EUV薄膜提供更高的EUV透光性,耐热性,化学惰性和高压耐受性,确保ASML下一代扫描仪的耐用性。其结果是更高的生产力,效率和产量,同时延长EUV光源的寿命(从而延长服务间隔)。
通往2026年的道路
因此,在2023年2月于圣地亚哥举行的SPIE会议上,ASML表示,碳纳米管是其大功率扫描仪中最有前途的EUV薄膜材料。
为了满足未来的需求,ASML计划在2025-2026年增加不太先进的低NA EUV(90)和深紫外(DUV)光刻机(600)的产能,同时在2027-2028年增加高NA EUV的产能(到20个系统)。因此,芯片制造商迫切需要解决这些问题,这些问题削弱了他们的能力(和利润),因为订单已经下达,这些机器实际上已经在路上了。毕竟,他们自己已经与科技公司签订了合同,承诺在特定日期之前提供先进的下一代芯片。
随着行业准备迎接迄今为止最大的挑战,碳纳米管作为一个令人生畏的因素、挑战和考虑因素矩阵中缺失的拼图的潜力不容忽视。
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