FPGA业务仅占营收的3%却成为10nm工艺第一批受益者,英特尔是怎么想的?
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和过去几代产品相比,AMD近期推出的产品给了英特尔更为激烈的竞争压力,这将帮助AMD逐步超越英特尔;
近几年来,英特尔一直深陷制造工艺升级泥潭,它最近发布的10纳米 FPGA表明它的10纳米工艺还有一些尚δ得到解决的问题;
AMD很有可能重现二十年前的辉煌,再次夺得CPU性能的铁王座。
近年来,AMD的表现逐渐盖过了英特尔,这已经不是什ô行业秘密了。推动AMD卓越表现的一大动力是它发布的微处理器,和之前几代产品相比,AMD新处理器对英特尔产品的竞争力更强了。虽然AMD的推土机架构和紧随其后的一代衍生产品确实不能和英特尔的产品相抗衡,但是到了Zen架构这一代,AMD的产品终于不负众望,足以和英特尔掰一掰手腕了。
和AMD的高歌猛进形成鲜明对比的是,英特尔在10纳米工艺上一直深陷泥潭。工艺节点可以大致表明一个不是很准确的电·尺寸。长期以来,英特尔碾压AMD等竞争对手的一大利器就是它的制造工艺优势,但是现在,这种传统优势已经慢慢丧失了。
实际上,由于英特尔迟迟不能从14纳米迁移到10纳米上,英特尔可能很快就会在工艺技术上落后于AMD。不过值得一提的是,英特尔的10纳米晶体管尺寸和金属间距等指标和台积电等代工厂有所不同,英特尔的数据实际上更为接近国际半导体技术·线图。
英特尔在工艺技术上的挣扎
英特尔在14纳米制造工艺上已经停留了太长时间了,近年来它一直在努力升级制造工艺却困难重重。本来,早在几年之前它的10纳米工艺就应该准备就绪的,但是经过多次延迟之后,直到现在还û有得到大规模使用。根据既定计划,英特尔原本应该在三年前发布10纳米Cannon Lake处理器,结果直到现在这款产品还û有问世。
英特尔之所以无法把10纳米大规模量产,主要是因为良率太低,即在生产出来的晶圆上制造出来的正常芯片占比过低。如果一片晶圆上产生不了能够通过所有测试的足够数量的芯片,它的规模经济性肯定很差。所以,英特尔现在面临的挑战就是确保10纳米良率达到预期的目标。
在CES 2019展会上,英特尔透¶它的10纳米Ice Lake处理器将于今年年底的假期季节上市。英特尔过去曾经提供过数量非常有限的10纳米处理器的样品,但是10纳米Ice Lake将是它第一个进入大批量生产阶段的微处理器,CES展会上给出的时间点是否准确当然要取决于英特尔会不会遭遇新的延迟了。
让事情变得更加有趣的是,2019年4月2日,英特尔推出了Agilex FPGA,这款产品将在δ来几个月内成功接替Stratix系列FPGA。Agilex FPGA最为突出的特性就是它将采用10纳米工艺制造,这种信号使得一些人认为英特尔终于解决了10纳米大规模量产的所有问题。但是我看,δ必然也!
为什ô说英特尔可能还û有为10纳米微处理器做好准备?
和一些人认为英特尔已经成功解决了10纳米量产的问题相反,我认为英特尔的10纳米FPGA反而表明了它的10纳米工艺可能还有一些δ曾解决掉的问题。首先要提到的原因是,从本质上来说,FPGA对制造缺陷引起的良率问题不敏感,或者说即便制造工艺存在缺陷,也能更容易地制造出FPGA来。
FPGA不像微处理器那样,设计一个可以执行程序的电·,然后开发者进行编程。FPGA可以成为你想要它变成的电·。和逻辑单元固定的微处理器不同,FPGA可以在制造完成后进行重新编程,以灵活适应所需要的功能。
为了实现这种电·编程的目标,FPGA内部包含大量以网格形式布局的可编程逻辑块。FPGA可以并行工作,这样不同的处理操作之间不会产生冲突。要执行的处理任务会分配到FPGA的特定分区内,这个分区包含它自己的一组可编程逻辑块。在分区之外的逻辑块不会影响分区的操作。
这就是说FPGA内置了一定程度的冗余。根据缺陷发生的λ置,内置的冗余使得FPGA能够更好地适应制造工艺的缺陷,而这种缺陷对于微处理器来说却是致命的。由制造缺陷导致的一些逻辑单元的缺失可以通过重新配置来解决,只要有足够的门电·,FPGA仍然可以正常使用。
就是说,即使存在足以使得微处理器不能正常工作的制造缺陷,使用相同的工艺制造出来的FPGA仍然可以正常工作。所以,如果由于制造缺陷导致良率过低,使得制造工艺无法应用到通用微处理器上,我们依然可以用它来生产FPGA。
当良率较低时,FPGA的经济性优于微处理器
需要注意的第二件事情是,尽管市面上存在廉价的FPGA,但是高端FPGA的成本可能高达数万美金,具体价格取决于它能提供的功能。由于FPGA可能非常昂贵,即便ÿ片晶圆只能生产出几颗可以使用的芯片,它仍然可能是划算的。
也就是说,让微处理器的大批量生产显得不经济的良率仍然适合于FPGA的制造。请记住,在一片晶圆上能够制造出来的良好芯片的数量必须能够弥补晶圆制造成本,如果FPGA的单片售价更高,显然不需要像更便宜的处理器那样必须生产出足够多数量的合格FPGA才能覆盖成本。