芯片技术发展历程笔记总结
2022-10-26 16:25:29 1 举报AI智能生成
芯片技术发展历程笔记总结
作者其他创作
大纲/内容
连接物质世界到数字世界
今天芯片能处理的不只是重量，今天物质世界里几乎所有的物理量“力热声光电”，都能通过芯片映射到数字世界里。
芯片的接口功能越来越强，这也是今天，数据量猛增，数据变得特别重要的原因
有了芯片，可以直接通过操控电子来处理信息，创建了一个庞大的数字世界。今天每个人都处于半物质半数字的状况中，芯片就是数字世界的基石，更是数字世界与物质世界的唯一接口
半导体+集成电路=芯片
在半导体之前，人类只能用机械控制电。但是有了半导体之后，人类才可以直接用电来控制电，控制能力强了很多。
芯片里的晶体管的结构很像是两个挨得很近的“地铁站”建在半导体里 面，“地铁站”里有很多电子，两座地铁站上面有一个控制“按钮”，叫作栅极。当我们给栅极加一个电压，就会在两座地铁站之间形成一个通道，电子就可以通过，电压消失，通道也跟着消失。
“无沟道”的晶体管模型
“有沟道”的晶体管模型
量子力学的发展发现了半导体这种关键材料。只是靠施加电压的变化，就能实现它在导体和绝缘体之间的切换，实现了人类从电气时代到电子时代跨越。
复杂功能还原到最底层都能用0和1解决
要想实现功能，光有一个晶体管还不够，必须得把很多晶体管连成电路才行。
原本我们是组装单独的器件焊起来，现在就像是微雕，在一个非常小的东西上，直接刻画出这些线路。这个非常小的东西就是半导体衬底，刻刀就是你最近常听到的光刻机。只不过这把刀不是金属，而是激光做的，非常非常细。
本质是半导体集成电路，是用简单的晶体管开关构成了一个复杂系统。芯片，创造了今天的数字世界，让人类进入到一半物质世界一半数字世界的新时代。
芯片出现的必然性
数字化信息的完美载体
大量晶体管，用标准化的工艺集成到一个芯片上之后，很容易就能实现复杂的运算功能，所以说芯片是现在看来最好的数字化载体。
超高的可靠性
从科学原理上它就是可靠的
芯片的制作工艺要求非常高，保证了芯片非常高的可靠性
制作芯片的硅衬底要求有极高的纯度，现在工业级硅衬底中一百亿个硅原子才能有一个杂质，一块芯片轻易遇不上杂质。而且芯片加工用到的各种化学试剂和气体都有极高的纯度，达到7个9，甚至9个9。
芯片的制造设备具有极高的精度和稳定性，而且在制造过程中，就算出了错误，也能及时发现并且做出干预。
芯片技术和人类的、需求形成了正反馈，用得越多需求越大
芯片能不断高速进化
硅材料理论极限
沟道长度存在着一个理论极限，就是一个硅原子的直径lt;bgt;lt;font color=quot;#c41230quot;gt;0.2纳米lt;/fontgt;lt;/bgt;。
如果沟道不断缩小，直到比原子直径还短，那就意味着两个地铁站彻底连在一起了，就不再有通断之分了，晶体管没有开关功能自然就失效了。
物理定律限制
热力学限制
芯片工作温度的影响。
当沟道长度不断缩短，每次只有几百个、甚至几十个电子跑过去，芯片工作温度引起的一点点噪声就可能让芯片出错。所以芯片的工作温度给晶体管尺寸设置了一个热力学极限，有这么一个阈值，这个阈值跟工作温度相关。
量子力学限制
量子隧穿带来的不确定性
在纳米尺度的晶体管里，如果说两座“地铁站”之间的距离非常小，即使晶体管是关闭状态，两座“地铁站”之间没有沟道，电子也可能隧穿过去，就像穿墙术一样。
硅晶体管的极限尺寸在lt;bgt;lt;font color=quot;#c41230quot;gt;1纳米左右lt;/fontgt;lt;/bgt;，这就是单个晶体管器件的理论极限。
集成带来更多的限制
功耗限制
Intel i7处理器，它的功率密度大概是50 W/cm² vsnbsp;家用电熨斗的功率密度只有5 W/cm²
大规模的服务器机房，空调制冷的用电量接近甚至已经超过了计算机本身的耗电量
连线等
光刻技术等
芯片再繁荣100年
繁荣发展的两层意思：
第一，芯片技术本身还会发展，甚至是革命性的进步，更好地满足人们信息处理的需要
第二，未来很长时间里，人们信息处理最主要的工具还是用芯片，其他技术的发展也需要依托于芯片，与芯片相结合。
本身还能高速发展
安迪-比尔定律，“Andy gives, Bill takes away”
摩尔定律关心的lt;bgt;lt;font color=quot;#f15a23quot;gt;核心问题是芯片整体性能lt;/fontgt;lt;/bgt;
比如说，原来晶体管都是平面排列的，那现在把它做成立体的
再比如说，原来计算机里面CPU、GPU、存储器都是各自单独的芯片，那现在把它们集成到同一颗芯片上，模块之间的距离更近了，信号传输更快，性能自然就提高了。
当然芯片的性能提高还不只是表现在硬件层面，应用软件的作用越来越重要，
芯片仍然是未来人类操控信息的主要方式
芯片发展难点
最高端的工艺
“3+2”过程：芯片生产三个步骤：lt;bgt;lt;font color=quot;#c41230quot;gt;设计、加工和封测lt;/fontgt;lt;/bgt;2指的是芯片加工需要的支持，lt;bgt;lt;font color=quot;#c41230quot;gt;芯片的制造设备lt;/fontgt;lt;/bgt;和芯片加工所需要的lt;font color=quot;#c41230quot;gt;lt;bgt;高纯度材料lt;/bgt;lt;/fontgt;
荷兰ASML光刻机EUV光源
ASML卖的产品里面的光源提高到250W，产量提高到每小时125片，增加了2倍还要多。工业生产里面，生产效率就是生命线啊，整个芯片生产的瓶颈就是卡在光刻这一步
最高端的专利
7纳米5纳米，必须考虑量子效应了
芯片社群
非全球化合作，而是”会员俱乐部“
芯片产业的格局不是全球化市场，而是会员制俱乐部，是由少数几个玩家垄断。美国之所以更有话语权，是因为强大的技术优势和国家影响力。
俱乐部里三种人
根本进不去，看不大里面情况，只能在外面看热闹
俱乐部的服务生，从事低端劳动
中国、韩国、越南、马来西亚
核心，俱乐部里面的会员
上世纪80年代，美国曾经就对日本芯片产业进行了残酷绞杀。当时，日本刚从战后快速恢复，确立了芯片产业为核心的国家级发展策略，大力扶持芯片产业的发展。在这个背景下，日本公司的产品逐渐占领了美国市场。据估计1984—1986年间，美国芯片产业损失了20亿美元，失去了2.7万个工作岗位。日本的富士通公司甚至要收购仙童公司80%的股份。意识到威胁的美国半导体公司们成立了半导体行业协会，游说联邦政府，对日本的芯片产业施加压力。1986年8月，里根政府签署了美日半导体协议，设置了多项限制，包括要求日本开放芯片市场，确保5年内让外国公司占据20%以上的市场份额。即便是日本把协议照单全收，几个月后美国政府仍然宣布日本违反了倾销条款，对日本芯片产品征收了100%的惩罚性关税。
美国真正看重的就是霸权地位。日本是美国的小弟，是美国在亚洲最重要的盟友，可一旦威胁了美国的科技霸权，照打不误。
科技霸权，谁强打压谁
是谁都会被卡脖子，只是那些发展到了足够高的水平，真的能够影响这个产业的资源分配的国家，才可能被卡脖子。今天中国面临了这个问题，恰恰是因为实力足够强了，威胁到了美国的霸权地位，所以他们才要重拳出击。
美国话语权的由来
美国有先进的技术优势
首先是拼技术。美国赶上了芯片发展最关键的历史阶段，芯片技术早期所有的里程碑事件都是在美国诞生的，这种先发优势确立了美国在这个领域技术上的绝对地位。
芯片从设计、制造到封测，每一个环节的核心都有美国的专利技术，是后来者完全绕不开的。
绝大部分的产业领域，更是几乎被美国垄断了
在芯片加工和封测环节，美国没有形成完全的垄断，但在每一个关键的工艺技术中都有美国的核心专利和资本力量。
根据2018年的报告，世界排名前五的半导体设备公司中的三家是美国公司，这三家公司的产品线涵盖了，除了光刻机以外几乎完整的芯片加工流程。
ASML光刻机中最关键的大功率极紫外光源就是美国Cymer公司研发的。这个联盟由Intel、Motorola、AMD，还有美国能源部等众多美国巨头主导。
美国有强大的国家影响力
这次对华为的无限追溯机制，其他任何一个国家、任何一个公司，只要用了哪怕一丁点的美国技术，就不能再跟华为合作了
当美国要行动的时候，他们会在技术优势的基础上，再去利用包括经济、军事、政治上的全球影响力，全方位地对你进行封锁。
如何实现突破封锁
突破的关键是创新
ARM架构的崛起
在性能上跟Intel芯片硬刚，ARM必死无疑。所以，ARM聪明地选择了与Intel不同的路线：Intel追求高性能，而ARM则基于RISC，也就是精简指令集，专注于低成本、低功耗的研发方向。
ARM针对移动计算需求，不断推出新产品。
除了技术上的创新，ARM还采用了授权的商业模式。
ASML的称霸
每一次技术创新都成功占领了新一代技术节点。
2004年成功实现193纳米浸没式光刻机，可以从65纳米到10纳米
10nm以下的EUV光刻机
台积电就是在模式上实现了创新
战略性和市场性缺一不可
因为重战略而轻市场，曾经如日中天的摩托罗拉公司错失了卫星网络的机遇。
重市场而轻战略，最终导致失败的例子也有很多。如：惠普
需要大量人才
我们需要各个层次的人才，既需要有踏实肯干的技术人才，也需要有高瞻远瞩的领军人才。有了这些技术力量支撑，再结合中国不断提高的综合国力，我们一定可以在芯片产业中拥有更大的话语权。
产业政策需要因时而异、因地制宜
前沿技术
自下而上
环绕栅晶体管（GAAFET）
环绕栅晶体管能进一步减小漏电，保证了在3纳米节点上，器件的性能还是可靠的。这个技术是3纳米和以下技术节点的必经之路，也是现在台积电和三星这两家公司激烈争夺的关键点。
自上而下
lt;span style=quot;font-size: inherit;quot;gt;SoClt;/spangt;lt;span style=quot;font-size: inherit;quot;gt;（System-on-Chip）lt;/spangt;
一个系统
最先进的芯片不再是只有单一功能了，而是形成了一个系统。在单独一颗芯片上集成一个有完整功能的电路系统。
一颗芯片
SoC的封装里面只有lt;font color=quot;#000000quot;gt;lt;bgt;一颗芯片lt;/bgt;，这颗芯片上lt;/fontgt;集成了所有的功能模块，非常复杂。当然这也意味着它的性能和功耗都是最好的。
SiP
一个系统
“系统级封装”，这是一种弱化版本的系统集成。
多个芯片
SiP的封装里有好几颗子芯片，每颗子芯片各自实现不同的功能，而且lt;bgt;lt;font color=quot;#f15a23quot;gt;每个子芯片的加工工艺可以不一样lt;/fontgt;lt;/bgt;，性能和功耗相比SoC虽然有些差距的。
优势： 既保证了最先进工艺的高性能，又有成熟工艺的稳定性。比如苹果的手表里面就是一块SiP芯片。
专用芯片
为什么会出现专用芯片？
要解决的问题足够重要，值得花费宝贵的硬件资源去专门解决。
这个问题的算法要有特点，能够使用电路的办法来高效地处理。
专用芯片的契机
大数据、算法和算力
人工智能
作用就是来加速AI算法的
AI算法也非常有特点，虽然运算量巨大，但也有很强的规整性。
解决方案
GPU
图形处理问题非常有特点，是一种很规整的问题，不需要太多的控制，反而需要很强的并行计算能力。所以就分化出来一颗专用芯片，这就是GPU。
FPGA，可编程逻辑阵列
FPGA在灵活性上有优势，但也有弱点，一般来说它的价格比较高，在性能上，速度、功耗还有芯片面积也还有不小的提升空间。
ASIC定制化芯片
优势就是非常的高效，能耗会非常的低。劣势就是完全丧失了通用性
通用AI芯片
非CPU, 但一颗AI芯片能够在高效率、低功耗的前提下，满足低成本和通用性，解决各种AI问题，这会是未来非常有前景的方向。
未来方向
新材料
采用碳纳米管或石墨烯等低维材料
lt;bgt;lt;font color=quot;#f15a23quot;gt;不断减小晶体管尺寸的目的是什么？想让器件越来越快，功耗越来越低lt;/fontgt;lt;/bgt;，方式是减短晶体管的沟道，信息传递的时间能更短。当材料换成碳纳米管或石墨烯等低维材料，即便不到7纳米、5纳米这么小，也可能达到同样的信息处理时间和同样低的功耗。
自旋器件
自旋就是电子在顺时针或者逆时针自转，这就可以代表0和1。所以，自旋器件的开关，只靠控制电子自转的翻转就行了。避免了：电子流动带来的传输时间和功耗。
可重构
所谓“可重构”，就是说芯片内部的电路结构，可以根据软件进行lt;bgt;lt;font color=quot;#f15a23quot;gt;动态调整lt;/fontgt;lt;/bgt;，对不同的软件都力求达到定制化硬件的性能。
经典+量子混合计算
量子计算还远未成熟，会长期处于NISQ阶段，也就是有噪声的中等规模量子计算阶段，还不能像理想中那样解决大规模的实际问题。
类脑芯片
”存储墙“问题:nbsp; nbsp;99%的计算时间和能耗都花在了数据的传输上，真正用于计算的只有1%。
来自于冯诺依曼体系结构
大脑的运算模式叫做“存算一体”，都是在神经元里面进行的。所以大脑进行如此复杂的抽象和推理运算，只有20瓦的功耗，远远低于现在的CPU芯片。
其中一个技术: 阻变存储器
所谓阻变是说器件的电阻会发生变化，电阻值会根据流过的电流来改变，换句话说就是lt;bgt;lt;font color=quot;#f15a23quot;gt;上一次的运算结果会以电阻值的形式保存在这个电阻里lt;/fontgt;lt;/bgt;，来影响我下一次的计算。
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