从台积电的7nm工艺资料中推测麒麟980将有哪些技术提升?.doc

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1、从台积电的7nm工艺资料中推测麒麟980将有哪些技术提升?  本月,全球第一款采用7nm工艺的手机处理器麒麟980将揭开面纱,这一次,和16nm麒麟960,10nm工艺麒麟970一样,华为手机处理器再度在去全球领先。和麒麟970相比,麒麟980会有哪些提升?虽然华为没有公布数据,但我们可以从目前台积电公布的7nm工艺资料中做一些推测。  2018年,半导体工艺正式跨入7nm时代,台积电、格罗方德、三星等都宣称要量产7nm工艺芯片,不过台积电可能最早量产7nm工艺芯片,据称其已经获得了50多家客户订单,包括华为海思、NV、赛灵思、AMD等

2、这些大客户,芯片应用涵盖智能手机、游戏主机、处理器、AI应用、挖矿机等等。    相比10nm工艺,7nm有哪些提升,让台积电才在2017年量产10nm之后就迫不及待的在2018年升级?7nm带给我们哪些惊喜?给我们带来哪些惊喜?这里结合一些公布的论文和技术参数管窥一下。  1、7nm是半导体工艺史上一个极其重要的工艺节点  在ISSCC2017大会上,台积电的存储器组详细介绍了他们采用TSQ7nmHK-MGFinFET工艺制造的256MibSRAM芯片(如下图所示),该芯片具有42.64mm²的芯片。整个裸片大小是16nm工艺版/1/

3、3左右(0.34X),与10nm工艺相比,台积电的7nm工艺密度提升为1.6倍。台积电声称其7nm工艺将性能提高20%,功耗降低40%    据悉,台积电的7nm节点将有两个版本,一种针对移动应用进行了优化,另一种针对高性能应用进行了优化。台积电还计划下半年引入第二个改进工艺,称为7nm+,会采用EUVL技术处理一些层。这会提高产量并缩短晶圆周期时间。与第一代7nm工艺相比,7nm+工艺将功耗和面积优化的更好。  根据台积电(TSMC)CEO魏哲家的说法,到2018年底将有超过50个产品完成7nm设计定案(Tapeout)。其中,AI芯

4、片、GPU和矿机芯片占了大部分的产能,其次是5G和应用处理器(AP)。  这是7nm工艺和10nm、16nm工艺性能提升对比    从图上看出,跟10nm、16nm工艺相比,7nm工艺在功耗、性能和面积上有很大提升,与16nm相比提升非常显著,超过其他几个工艺节点的升级幅度!例如如果从16nm升级到7nm,芯片面积可以缩小到原来的1/3!而且从10nm升级到7nm功耗和面积也优化幅度很大,此外,7nm工艺将适用于各类处理器(10nm仅用于移动处理器),所以7nm工艺是一个半导体制造上的一个重要节点,围绕这个节点,EDA公司和IP开发了大

5、量产品,所以7nm工艺将和28nm工艺节点一样,会维持较长的时间,会有很长的生命周期。  所以,据此我们可以推测麒麟980的晶体管数量会有很大提升,而且凭借华为海思的设计功力,其在功耗上会做很好的优化。未来依托7nm工艺,麒麟可能会有中低端处理器系列比如7系列,或者6系列,形成高中低完全覆盖的布局。  2、7nm工艺激发了封装技术升级  我们都知道,XXnm其实指的是集成电路上形成的互补氧化物金属半导体场效应晶体管栅极的宽度,也被称为栅长。随着工艺技术升级,整个集成电路的面积缩小,集成电路的节距也随之缩小、所以必须采用更先进的封装技术。

6、  据悉,台积电会采用CoWoS(基板上芯片上芯片)和集成扇出(InFO)晶圆级封装等技术应用在7nm工艺芯片上。此外,台积电开发了其系统级封装技术,以进入先进的SiP(系统级封装)领域。SiP被认为是5G高速连接时代的重要封装技术。具有5G功能的智能手机会大量采用SiP封装技术。  据此判断,麒麟980应该也采用了更先进封装技术,据传封测公司还未麒麟芯片量身打造了专用的测试设备。  3、一级高速缓存性能大提升,麒麟980主频大突破?  我们都知道,缓存定义为CPU与内存之间的临时数据交换器,它的出现是为了解决CPU运行处理速度与内存读

7、写速度不匹配的矛盾——缓存的速度比内存的速度快多了。  目前一般高级CPU都采用了三级缓存形式(包括L1一级缓存、L2二级缓存、L3三级缓存)都是集成在CPU内的缓存,它们的作用都是作为CPU与主内存之间的高速数据缓冲区,L1最靠近CPU核心;L2其次;L3再次。运行速度方面:L1最快、L2次快、L3最慢;容量大小方面:L1最小、L2较大、L3最大。CPU会先在最快的L1中寻找需要的数据,找不到再去找次快的L2,还找不到再去找L3,L3都没有那就只能去内存找了。如下图所示,其中一级高速缓存非常重要,它将与CPU的主频进行匹配,如果一级高

8、速缓存能实现高速度则意味着可以进一步提升CPU主频。    高速缓存也叫SRAM,一般采用6晶体管形式(6T)组成一个存储bit单元,在台积电公布的数据上,SRAM的bit存储信息存储在四个场效应管交叉耦合

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