作者moonshade (一隻歐拉貓)
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標題Re: [請益] 晶片大小除速度外，功能有差嗎？
時間Fri Sep 24 07:46:01 2021
稍微補充
※ 引述《o03213 (小老鼠的天空)》之銘言：
: 1.晶片小除了速度快外,也比較不耗電,也因為體積小
: 有助於穿戴式3c產品的發展,手機手錶都是,你可以把晶片塞到不同的地方
: 去做應用
還有增加核心的數量，塞更多東西進去晶片裡面
: 2. 90,65,45,32奈米能做到一樣的事嗎？
: No,這些數字代表線寬,越小表示運算速度越快(同樣的邏輯架構下)
理論上是，但有時候哪裡沒弄對產生其他問題
反而沒變快，所以物理(不是名稱)上類似的製程
總是有一家做得比較好
: 3. 3奈米物理極限了嗎？
: N16以下後都是FINFET架構,所以雖然說是3奈米,但其實是結構改變
: 已經不算是什麼物理極限了
: 線寬的追求,是需要扎實的技術堆疊,每一個世代,都是為下一個世代做準備
: 所以梁孟松說,半導體不存在彎道超車,我個人是認同的
: 每一個FAB就像是一個超大型的資料庫,不斷生產調整,這些大量的數據
: 就是真正的know how,公司的資產,但基本上是難以複製的
這個寬度的極限主要是光罩產生的，光會繞射所以太細
沒有辦法做出想要的形狀，之前有公司例如TI不幹了就是
認為已經達到極限做不下了，以後會變成低成本代工，
但是後來還有浸潤光罩的玩法，看過台雞的專利就覺得那個
能想出來非常神，絕對不是低成本的代工玩得出的東西
總之現在已經沒甚麼人敢出來嚷嚷說多少奈米是極限了，
就算以後真的要用電子束(e-beam/EBI)應該也是會繼續做下去，
當年也沒有人想到產值會到這個程度，所以以後甚麼
可能都會發生
但是這些先進製程其實都是因為手機產業推動的，早期
是個人電腦，也許有一天大家對於手機的要求像個人電腦
固定了，快也沒有太大意義的時候，也許這種製程推進
就會慢下來也說不定，但下一個需要高密度晶片的產品
一定會出現，也許是手持的AI晶片或是在手持裝置上的
GPU(這兩個可能是同一種東西，ML硬體界還沒統一)，
反正總是會新產品出現
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1F：推 alphish : 大腦植入記憶晶片阿 就快要有了 09/24 07:58
2F：推 mdkn35 : AIGPU 再炒一波 09/24 08:02
3F：推 doranako : 99光罩 09/24 08:06
4F：推 pp520 : 電子負電會互斥，所以沒辦法作太細，所以電子束很 09/24 08:10
5F：→ pp520 : 難成為主流 09/24 08:10
6F：推 gracefeather: 電子束的throuput太低了，很難商用 09/24 08:18
7F：推 Alderamin : 泡水雞你看這樣 還真的還是沒啥人能做出來 09/24 08:39
8F：推 k798976869 : 差不多極限了 現在都只是往上疊然後喊個最小的地方 09/24 08:40
9F：推 ljsnonocat2 : 原子大小是極限呀 總不可能做得比原子小? 09/24 08:51
10F：推 aegis43210 : 多重電子束現在主要拿來檢測晶圓缺陷 09/24 08:54
11F：推 cavabien : 以前喊的極限是平房的極限, 現在都改建大樓了, 材 09/24 09:08
12F：→ cavabien : 料都由磚頭換鋼筋水泥了 09/24 09:08
13F：推 seouit : 多功能手錶眼鏡？ 09/24 09:12
14F：→ FreedomTrail: 體積、速度、功耗，是積體電路所追求的 09/24 09:13
15F：推 aegis43210 : 目前極限就是i皇喊出來的18A，電晶體密度約400Mtr/m 09/24 09:18
16F：→ aegis43210 : m^2 09/24 09:18
17F：推 kqalea : ebeam 是沒有辦法中的辦法～晶片貴十倍你能嗎？ 09/24 09:49
18F：→ kqalea : 基本上等新材料革新啦～奈米之爭到3nm結束了 09/24 09:50
19F：→ kqalea : 後面生產成本增加遠大於面積功耗gain 09/24 09:51
20F：推 bigwhite327 : 因為現在喊的線寬都只是等效線寬阿 09/24 09:56
21F：推 blades : 新產品就是刀劍神域 09/24 10:00
22F：→ VicLien : 會遇到量子效應 那就是物理極限 除非運算方式改變 09/24 10:00
23F：→ VicLien : 以前的頂多是當時製程技術極限 09/24 10:00
24F：→ wr : 讓你的智慧手錶能跑原神不好嗎 09/24 10:02
25F：→ kuma660224 : 以後都整合成異構處理器 在手機上 09/24 10:33
26F：→ kuma660224 : CPU/GPU/AI/相機處理/編碼解碼 09/24 10:34
27F：→ kuma660224 : 4G5G....都同一顆晶片 09/24 10:34
28F：→ kuma660224 : 再下代就是連嵌入記憶體都整合 09/24 10:35
29F：→ kuma660224 : 整合省下不只空間 還有功耗 09/24 10:36
30F：→ kuma660224 : 電子訊號不用跨晶片跨匯流排傳輸 09/24 10:36
31F：→ kuma660224 : 越整合就越省電 但越需要先進製程 09/24 10:37
32F：→ kuma660224 : 這製程不只微縮 也含先進封裝 09/24 10:37
33F：→ kuma660224 : 立體堆疊 甚至晶片內水道散熱 09/24 10:38
34F：→ kuma660224 : 平面微縮也許有極限 但立體沒極限 09/24 10:39
35F：推 tobbaco : 所以台積電的先進封裝很重要啊 09/24 10:39
36F：→ kuma660224 : 線寛微縮若減緩 就會往層數拉起來 09/24 10:39
37F：→ kuma660224 : 晶片變少 總面積就是變小而更省電 09/24 10:40
38F：推 ian41360 : e-beam有夠慢，當學生用過寫平方公分的面積要用小 09/24 11:26
39F：→ ian41360 : 時算 09/24 11:26
40F：→ ian41360 : 還是從封裝下手比較實在，同樣面積塞更多CPU 09/24 11:27
41F：推 good5755 : 3d封裝不會影響散熱嗎？應該有極限吧 總不可能無限 09/24 11:38
42F：→ good5755 : 往上疊 09/24 11:38
43F：推 aegis43210 : 錢有極限，立體沒極限 09/24 12:08
44F：推 k1k1832002 : 立體還是有限制吧 尤其手機 09/24 12:12
45F：→ baka1412 : 電子腦 09/24 14:05
46F：推 jamesho8743 : 效能永遠都不夠 沒有在嫌快的 只是看有沒有應用去 09/24 14:17
47F：→ jamesho8743 : 消耗這多出來的效能 09/24 14:17
48F：推 qoo55253 : 現在在朝其他製程邁進吧 finfet效能提升不大了 09/24 14:38
49F：→ eywin : 浸潤光罩 你認真的嗎 09/24 18:50