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并非28nm就能满足我们,看看制程工艺有多重要

2019-09-30来源: 半导体行业观察关键字:制程工艺
目前,已经量产的主流先进半导体制程工艺已经来到了7nm,明年,5nm也将量产。而从制程工艺的发展情况来看,一般是以28nm为分水岭,来区分先进制程和传统制程。下面,就来梳理一下业界主流先进制程工艺的发展情况。


28nm


由于性价比提升一直以来都被视为摩尔定律的核心意义,所以20nm以下制程的成本上升问题一度被认为是摩尔定律开始失效的标志,而28nm作为最具性价比的制程工艺,具有很长的生命周期。


在设计成本不断上升的情况下,只有少数客户能负担得起转向高级节点的费用。据Gartner统计,16nm /14nm芯片的平均IC设计成本约为8000万美元,而28nm体硅制程器件约为3000万美元,设计7nm芯片则需要2.71亿美元。IBS的数据显示:28nm体硅器件的设计成本大致在5130万美元左右,而7nm芯片需要2.98亿美元。对于多数客户而言,转向16nm/14nm的FinFET制程太昂贵了。


就单位芯片成本而言,28nm优势明显,将保持较长生命周期。一方面,相较于40nm及更早期制程,28nm工艺在频率调节、功耗控制、散热管理和尺寸压缩方面具有明显优势。另一方面,由于16nm/14nm及更先进制程采用FinFET技术,维持高参数良率以及低缺陷密度难度加大,每个逻辑闸的成本都要高于28nm制程的。


28nm处于32nm和22nm之间,业界在更早的45nm阶段引入了high-k值绝缘层/金属栅极(HKMG)工艺,在32nm处引入了第二代 high-k 绝缘层/金属栅工艺,这些为28nm的逐步成熟打下了基础。而在之后的先进工艺方面,从22nm开始采用FinFET(鳍式场效应晶体管)等。可见,28nm正好处于制程过渡的关键点上,这也是其性价比高的一个重要原因。


目前,行业内的28nm制程主要在台积电,GF(格芯),联电,三星和中芯国际这5家之间竞争,另外,2018年底宣布量产联发科28nm芯片的华虹旗下的华力微电子也开始加入竞争行列。


虽然高端市场会被 7nm、10nm以及14nm/16nm工艺占据,但40nm、28nm等并不会退出。如28nm~16nm工艺现在仍然是台积电营收的重要组成部分,特别是在中国大陆建设的代工厂,就是以16nm为主。中芯国际则在持续提高28nm良率。


14/16nm


14nm制程主要用于中高端AP/SoC、GPU、矿机ASIC、FPGA、汽车半导体等制造。对于各厂商而言,该制程也是收入的主要来源,特别是英特尔,14nm是其目前的主要制程工艺,以该公司的体量而言,其带来的收入可想而知。而对于中国大陆本土的晶圆代工厂来说,特别是中芯国际和华虹,正在开发14nm制程技术,距离量产时间也不远了。


目前来看,具有或即将具有14nm制程产能的厂商主要有7家,分别是:英特尔、台积电、三星、格芯、联电、中芯国际和华虹。


同为14nm制程,由于英特尔严格追求摩尔定律,因此其制程的水平和严谨度是最高的,就目前已发布的技术来看,英特尔持续更新的14nm制程与台积电的10nm大致同级。


今年5月,英特尔称将于第3季度增加14nm制程产能,以解决CPU市场的缺货问题。


然而,英特尔公司自己的14nm产能已经满载,因此,该公司投入15亿美元,用于扩大14nm产能,预计可在今年第3季度增加产出。其14nm制程芯片主要在美国亚利桑那州及俄勒冈的D1X晶圆厂生产,海外14nm晶圆厂是位于爱尔兰的Fab 24,目前还在升级14nm工艺。


三星方面,该公司于2015年宣布正式量产14nm FinFET制程,先后为苹果和高通代工过高端手机处理器。目前来看,其14nm产能市场占有率仅次于英特尔和台积电。


台积电于2015下半年量产16nm FinFET制程。与三星和英特尔相比,尽管它们的节点命名有所不同,三星和英特尔是14nm,台积电是16nm,但在实际制程工艺水平上处于同一世代。


2018年8月,格芯宣布放弃7nm LP制程研发,将更多资源投入到12nm和14nm制程。


格芯制定了两条工艺路线图:一是FinFET,这方面,该公司有14LPP和新的12LPP(14LPP到7LP的过渡版本);二是FD-SOI,格芯目前在产的是22FDX,当客户需要时,还会发布12FDX。


联电方面,其14nm制程占比只有3%左右,并不是其主力产线。这与该公司的发展策略直接相关,联电重点发展特殊工艺,无论是8吋厂,还是12吋厂,该公司会聚焦在各种新的特殊工艺发展上。


中芯国际方面,其14nm FinFET已进入客户试验阶段,2019年第二季在上海工厂投入新设备,规划下半年进入量产阶段,未来,其首个14nm制程客户很可能是手机芯片厂商。据悉,2019年,中芯国际的资本支出由2018年的18亿美元提升到了22亿美元。


华力微电子方面,在年初的SEMICON China 2019先进制造论坛上,该公司研发副总裁邵华发表演讲时表示,华力微电子今年年底将量产28nm HKC+工艺,2020年底将量产14nm FinFET工艺。


12nm


从目前的晶圆代工市场来看,具备12nm制程技术能力的厂商很少,主要有台积电、格芯、三星和联电。联电于2018年宣布停止12nm及更先进制程工艺的研发。因此,目前来看,全球晶圆代工市场,12nm的主要玩家就是台积电、格芯和三星这三家。


台积电的16nm制程经历了16nm FinFET、16FF+和16FFC三代,之后进入了第四代16nm制程技术,此时,台积电改变策略,推出了改版制程,也就是12nm技术,用以吸引更多客户订单,从而提升12吋晶圆厂的产能利用率。因此,台积电的12nm制程就是其第四代16nm技术。


格芯于2018年宣布退出10nm及更先进制程的研发,这样,该公司的最先进制程就是12nm了。该公司是分两条腿走路的,即FinFET和FD-SOI,这也充分体现在了12nm制程上,在FinFET方面,该公司有12LP技术,而在FD-SOI方面,有12FDX。12LP主要针对人工智能、虚拟现实、智能手机、网络基础设施等应用,利用了格芯在纽约萨拉托加县Fab 8的专业技术,该工厂自2016年初以来,一直在大规模量产格芯的14nm FinFET产品。


由于许多连接设备既需要高度集成,又要求具有更灵活的性能和功耗,而这是FinFET难以实现的,12FDX则提供了一种替代路径,可以实现比FinFET产品功耗更低、成本更低、射频集成更优。


三星方面,其晶圆代工路线图中原本是没有12nm工艺的,只有11nm LPP。不过,三星的11 LPP和格芯的12nm LP其实是“师出同门”,都是对三星14nm改良的产物,晶体管密度变化不大,效能则有所增加。因此,格芯的12nm LP与三星的12nm制程有非常多的共同之处,这可能也是AMD找三星代工12nm产品的原因之一。


中芯国际方面,不仅14nm FinFET制程已进入客户风险量产阶段,而且在2019年第一季度,其12nm制程工艺开发进入客户导入阶段,第二代FinFET N+1研发取得突破,进度超过预期,同时,上海中芯南方FinFET工厂顺利建造完成,进入产能布建阶段。这意味着用不了多久,一个新的12nm制程玩家将杀入战团。


10nm


到了10nm这个节点,行业玩家就只剩下台积电、三星和英特尔了。


总的来说,台积电还是领先的,其典型产品就是2017年为苹果代工的A11处理器。而三星也紧跟步伐,在10nm这个点,双方的进度相差不大,但总体水平,台积电仍然略胜一筹。


今年,英特尔的老对手AMD打起了翻身仗,凭借台积电代工的7nm锐龙3000系列处理器,让AMD在CPU处理器的制程工艺上首次超越了英特尔。


而目前,英特尔的主流制程是14nm,不过,前不久传来消息,经过多年的攻关,该公司终于解决了10nm工艺的技术难题,已经开始量产。


不过,英特尔对制程节点的严谨追求是很值得称道的,从具体的性能指标,特别是PPA和晶体管密度来看,英特尔的10nm比台积电的10nm有优势。


7nm


在7nm,目前只有台积电和三星两家了,而且三星的量产时间相对于台积电明显滞后,这让三星不得不越过7nm,直接上7nm EUV,这使得像苹果、华为、AMD、英伟达这样的7nm制程大客户订单,几乎都被台积电抢走了。在这种先发优势下,台积电的7nm产能已经有些应接不暇。而在7nm EUV量产方面,台积电也领先了一步,代工的华为麒麟990已经商用,三星7nm EUV代工的高通新一代处理器也在生产当中,估计很快就会面市了。


英特尔方面,在10nm之后,该公司称会在2021年推出7nm工艺,据悉,其7nm工艺已经走上正轨,功耗及性能看起来都非常好,根据之前的消息,7nm工艺会在2021年的数据中心GPU上首发。


结语


以上,就业界已经量产的主流先进制程工艺的发展情况,以及相关厂商的进展进行了阐述。而更先进的5nm、3nm、2nm等还没有进入量产阶段,就不再详述了。这些制程节点已经鲜有玩家了,目前只有台积电和三星这两家,台积电称将于明年量产5nm,而三星似乎要越过5nm,直接上3nm。


关键字:制程工艺 编辑:muyan 引用地址:http://news.2689mr.com/manufacture/ic476201.html 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

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