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續(xù)航提升數(shù)倍!IBM 5nm制程吊打Intel

來源:VR之家

目前的芯片制程工藝最先進的非Intel莫屬,Intel在兩三年前就已經(jīng)實現(xiàn)了14nm FinFET 3D晶體管工藝,并且由于標準不同,即使臺積電和三星量產(chǎn)了10nm制程,實際的效果可能仍然無法完全匹敵Intel的新一代14nm制程。然而這個情況也許會在幾年之后發(fā)生逆轉(zhuǎn),因為IBM已經(jīng)開發(fā)出了全新的5nm制程工藝,它將延續(xù)摩爾定律,采用全新的晶體管結(jié)構(gòu),克服量子效應帶來的漏電現(xiàn)象,而這是普通3D晶體管無法做到的。

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IBM和三星以及AMD的老伙伴Globalfoundries進行合作,他們開發(fā)了全新的硅基晶體管制作工藝,使得制程微縮的路線圖從極限的7nm進一步下探到5nm水平。目前,芯片制程工藝發(fā)展到14nm,工藝研發(fā)難度越來越大,一直保持領先的Intel也不得不多次修改Tick-Tock戰(zhàn)略,面對AMD Ryzen處理器的競爭,他們?nèi)匀煌瞥隽说谒拇?4nm芯片,可見新工藝研發(fā)難度之大。


在科學家們此前的預測中,即使采用最新的極紫外光刻機(EUV)人們也只能制作出極限為7nm制程的芯片(目前的14nm芯片仍然是193nm浸入式光刻機),并且晶體管結(jié)構(gòu)已經(jīng)從普通的2D平面晶體管進化為3D晶體管(鰭式場效應管)。但是在7nm制程以下,鰭式場效應管同樣無法很好地控制晶體管內(nèi)的電子,而IBM通過采用全新的晶體管結(jié)構(gòu)將制程拓展到5nm。


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2D平面場效應管,F(xiàn)inFET和FinFET+(水平堆疊)


據(jù)VR箘了解,場效應管是現(xiàn)代處理器的基礎,由源極、柵極和漏極組成,在2D平面晶體管技術中,源極和漏極分別位于柵極的兩側(cè)下方,相互之間并不導通,如果在柵極施加一個電壓,源極和漏極之間就會暫時形成一個溝道,這樣通過施加電壓完成晶體管的通斷。隨著晶體管不斷縮小,源極和漏極之間的距離也越來越近,柵極下方的氧化物絕緣層也越來越薄,電子很容易自動從源極漏過去,也就是所謂的“漏電”;同時柵極的接觸面積也越來越小,導致其對電子通斷的控制力減弱;FinFET通過改變晶體管結(jié)構(gòu)增加接觸面積,增強了柵極的控制能力,使得制程能夠縮小到20nm以下。而最新的納米線場效應管則再一次改變晶體管堆疊方式,使得制程可以再一次縮小而不會進一步降低柵極控制能力。


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納米線場效應管


當然,盡管新技術從原理上仍然是FinFET的延伸,但關鍵在于它實現(xiàn)了垂直方向的堆疊,如果說水平堆疊是FinFET技術的自然延伸,那么垂直堆疊就需要一些新技術突破才能夠?qū)崿F(xiàn)了。


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FinFET


更先進的工藝能夠到來更低的功耗和更高的性能功耗比,IBM認為該技術能夠進一步推動物聯(lián)網(wǎng)和其他數(shù)據(jù)密集型任務的進化。不過對于普通消費者而言,5nm技術意味著移動電子設備能夠獲得更加優(yōu)秀的續(xù)航表現(xiàn),我們的智能手機續(xù)航能力有望達到目前14nm技術設備的2~3倍。由于目前的智能手機續(xù)航能力已經(jīng)令人基本滿意,或許它更大的作用在于更低的發(fā)熱量以及更長的持續(xù)高負載運行時間。


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納米線場效應管


VR箘認為最能受益于上面提到的兩點的設備應該是二合一平板和VR一體機設備,由Core M處理器驅(qū)動的二合一平板在未來可以持續(xù)保持2GHz以上的運行頻率,并將發(fā)熱控制在合適的程度;而VR一體機也能夠?qū)⒗m(xù)航由現(xiàn)在的2小時提升到6小時以上。在高性能領域,5nm制程也將發(fā)揮強大的威力,NVIDIA即將發(fā)售的“核彈”Tesla V100據(jù)稱擁有211億晶體管,核心面積跟Apple Watch表盤一樣大(1080ti只有它的一半),然而5nm制程可以在指甲蓋大小的區(qū)域集成300億晶體管,Intel 14nm制程目前只能在指甲蓋大小區(qū)域制作出core m級別的處理器。


當然,我們并不可能在最近兩三年內(nèi)看到實際的商品。事實上,10nm制程的高通驍龍835仍然只有小范圍發(fā)貨,而Intel即將發(fā)售的8代Core i系列處理器仍然使用了14nm制程(Intel 14nm制程相當于三星10nm制程,但如果繼續(xù)縮小制程,兩者在5nm節(jié)點都必須采用全新的工藝)。最早的7nm制程芯片有望在2018年正式登場,不過目前來看,顯然采用全新的5nm 納米線晶體管技術的產(chǎn)品更加令人期待。(參考Intel 22nm和32nm,臺積電16nm和20nm之間的差距)

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