隨著智能硬件對(duì)芯片性能,、功耗的要求提升,,半導(dǎo)體制程的推進(jìn)也更為令人關(guān)注,而在英特爾宣布進(jìn)入ARM芯片代工市場(chǎng)后,,晶圓代工行業(yè)戰(zhàn)火再次升級(jí),。英特爾、臺(tái)積電,、三星,、GlobalFoundries等半導(dǎo)體制造巨頭在制程推進(jìn)方面的部署也更受矚目。
晶圓是指硅半導(dǎo)體的集成電路制作所用的硅晶片,,因?yàn)樗男螤钍菆A形的,,所以把它叫做晶圓,在硅晶片上可以加工制作成各種的電路元件的結(jié)構(gòu),,而成為有特定電性功能的IC產(chǎn)品,。而常說的XX nm指的是,CPU的上形成的互補(bǔ)氧化物金屬半導(dǎo)體場(chǎng)效應(yīng)晶體管柵極的寬度,,也被稱為柵長(zhǎng),。
臺(tái)積電
10nm:
近日,媒體采訪了臺(tái)積電聯(lián)合CEO劉德音,,他表示按照計(jì)劃來說10nm新品會(huì)與2017年第一季度出貨,,稍晚于三星,但是自家的技術(shù)會(huì)領(lǐng)先對(duì)手,,所以不會(huì)擔(dān)心,。據(jù)報(bào)道,,臺(tái)積電目前已經(jīng)完成10nm制程研發(fā)準(zhǔn)備,將在今年年底正式將10nm投入量產(chǎn)階段,。據(jù)悉,,10nm工藝下的芯片面積將比目前的16FF+減小50%,但性能提升50%,,耗電減少40%,。
7nm:
臺(tái)積電7nm芯片的市場(chǎng)預(yù)計(jì)將于2017年第二季度開始,最終產(chǎn)品預(yù)計(jì)最早在2018年開始量產(chǎn),。臺(tái)積電表示7nm工藝將主要用于需要高性能計(jì)算的移動(dòng)產(chǎn)品,,而根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn),蘋果將成為7nm工藝的主要客戶,。另外,,臺(tái)積電表示它們已經(jīng)獲得了新思科技的認(rèn)證,即將開始測(cè)試7nm制程的移動(dòng)芯片,。
5nm:
臺(tái)積電對(duì)于5nm技術(shù)開發(fā),,則從今年初開始進(jìn)行,預(yù)計(jì)2019年上半年完成試產(chǎn),,與7nm技術(shù)演進(jìn)維持二年差距,。
3nm:
此前,臺(tái)積電共同CEO劉德音在媒體采訪中曾透露過3nm制程的進(jìn)度,,他表示,,目前組織了300~400人的團(tuán)隊(duì)研發(fā)中。
三星
10nm:
10月19日,,三星電子正式宣布已經(jīng)開始采用10nm FinFET工藝量產(chǎn)邏輯芯片,,三星也成為了業(yè)內(nèi)首家大規(guī)模采用10nm工藝的廠商。據(jù)悉,,三星目前的10nm工藝是10LPE,,也就是早期低功耗版。
三星對(duì)于10nm芯片如此解釋——相比14nm工藝,,10nm工藝制造的芯片性能提升27%,,同時(shí)功耗降低達(dá)40%,并且10nm工藝允許每個(gè)晶圓多制造30%的芯片,。
7nm:
至于7nm制程,,三星表示將跳過一個(gè)采用目前浸潤(rùn)式微影技術(shù)的7nm節(jié)點(diǎn)版本,不過將會(huì)推出采用EUV的7nm節(jié)點(diǎn),,目標(biāo)是在2018年底以前量產(chǎn),。
英特爾
10nm:
今年初,Intel曾針對(duì)移動(dòng)平臺(tái)公布過處理器路線圖,顯示明年第三季度會(huì)發(fā)布10nm工藝的Cannon Lake處理器,N系列則會(huì)由Q3季度的Apollo Lake取代,而針對(duì)平板市場(chǎng)的14nm Cherry Trail則會(huì)被Q4季度的Broxton SoC處理器取代,。
英特爾CEO科再奇此前也曾宣布過,10nm的芯片可能要到2017年下半年才能面市,。
7nm:
據(jù)相關(guān)消息稱,Intel的7nm工藝將再延后兩年到2022年量產(chǎn),。
GlobalFoundries
7nm:
早前,,GlobalFoundries公司CTO Gary Patton在接受采訪時(shí)表示會(huì)取消10nm工藝,14nm FinFET工藝之后會(huì)直接上7nm工藝,。
9月份時(shí),該公司已經(jīng)自行開發(fā)了采用浸潤(rùn)式步進(jìn)機(jī)的7nm制程,,預(yù)計(jì)2018年量產(chǎn),。Globalfoundries一位發(fā)言人表示,浸潤(rùn)式7nm米制程將達(dá)到1,,700萬電晶體閘極/每平方mm的邏輯密度,。