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我为什么越来越看好FD-SOI

2018-12-28
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来源:内容来自「 SIMIT战略研究室」,作者 陈栋,谢谢。


以互联网为特征的信息技术革命依赖传统CMOS半导体芯片技术,适应有线电源和大功率终端机的市场形态,大大促进了人类20世纪中期以来的信息社会发展。随着新兴技术的崛起,如AI、IOT,这些新兴技术需要一种低耗能、体积小、高效率能满足电池供电的芯片技术,显然,成熟的传统CMOS半导体技术高耗能、体积大、成本高将成为新兴技术进一步规模化发展的桎梏。


其中AI推理及机器学习,由于未能解决功耗、延迟/稳定性和成本等问题,正处于向边缘化的方向发展。同样IOT基于电池供电设备的应用也存在芯片能耗瓶颈。

 

图1、芯片技术瓶颈正推AI向边缘化方向发展


从而需要一种全新的芯片技术来支持AIOT的发展, FD-SOI能利用衬底偏压(body bias)提供广泛的性能以及功耗选项,兼具低功耗、近二维平面、高性能、低成本的特点,特别适用于电池供电的消费性电子,有望成为替代CMOS大规模应用于新兴技术AIOT,助力新兴技术力量崛起。

 

图2、FDSOI衬底偏压对能效的影响


其中,以“万物互联”为理念的IOT和人工智能AI对网络传输性能的要求较高,基于4G技术发展而来的5G技术同样依赖芯片技术的进步,FDSOI同样可助力5G技术的发展,进一步促进AIOT的规模化应用。其中,AI更能作为连接设备的催化剂,有望进一步推动IOT的大发展。

 

图3、未来FDSOI在5G中应用广阔


从当下面向IOT芯片的应用来讲,恩智浦(NXP Semiconductors)、意法半导体(STMicroelectronics),三星(SAMSUNG),格罗方德(Globalfoundries),SOITEC等均在FDSOI领域积极探索。


2017年初,欧洲半导体厂商恩智浦(NXP Semiconductors)、意法半导体(STMicroelectronics)研发FDSOI技术,其中NXP更是宣称其最低功耗的通用型应用处理器i.MX 7ULP全面采用FDSOI技术。

 

图4、NXP最低功耗的通用型应用处理器i.MX 7ULP全面采用FDSOI技术


LATTICE基于FDSOI技术的持续在先FPGA低功耗及其学习推理(从1mW到1W),构建紧凑且高性能的AI器件硅片,且不违反占位面积或热管理限制,而且有效降低了成本。

 

图5、LATTICE下一代FPGA低功耗机器学习推理


而主要FDSOI代工厂商中,Globalfoundries是研发FDSOI技术最领先的厂商,推出的12nm FD-SOI工艺技术12FDX是目前市面上最先进的FD-SOI制造工艺,随着上下游加入的厂商越来越多,有望逐渐形成完整FDSOI生态,填补FinFET所未能满足的市场技术需求。

 

图6、Globalfoundries的22FDX构建FDSOI生态


地域技术兴起趋势及其市场需求决定技术力量集聚,FDSOI技术起源于欧洲,但随着新兴技术西风东渐,FDSOI技术也渐兴于东方。Globalfoundries在亚洲市场的FD-SOI技术伙伴包括台湾处理器IP供货商晶心科技(Andes),以及中国的瑞芯微(RockChip)、上海复旦微电子集团(Shanghai Fudan Microelectronics Group),以及湖南国科微电子(Hunan Goke Microelectronics)。其中,2017年10月,晶心与Globalfoundries最近宣布,晶心的32位CPU核心AndesCore™已经采用后者的22纳米FD-SOI技术(22FDX),FD-SOI的基体偏压(body bias)提供广泛的性能以及功耗选项,特别适用于电池供电的消费性电子。Globalfoundries指出:“22FDX对物联网、主流行动通讯、RF链接与网络等应用,是优化性能、功耗与成本的结合”,晶心科技同样指出:“FDSOI将有助于超低功耗应用,如物联网、手机、低功耗5G,以及电池供电的消费性电子装置”,作为股东方的联发科(Mediatek)的IOT芯片月同样采用了晶心科技的IP。

 

图7、晶心科技使用Globalfoundries的FDSOI技术的32位芯片AndesCore™芯片


上海复旦微电子将在2018年采用Globalfoundries 的22纳米FD-SOI技术(22FDX)设计开发服务器、AI与智能物联网装置产品。瑞芯微将采用该制程设计超低功耗Wi-Fi智能SoC以及高性能AI处理器,国科微则计划在新一代物联网芯片上采用22FDX。


Globalfoundries与三星(Samsung)都在试图把数据处理、链接性与内存等功能,整合于FD-SOI单芯片上;Globalfoundries表示其22奈米FD-SOI平台已经可以支持eMRAM技术,为广泛消费性与工业应用提供嵌入式内存提供嵌入式内存方案。


应用的拓展离不开FDSOI晶圆技术研发的丰硕成果,SOITEC进展最快。


2018年,作为FDSOI晶圆供应主力军的SOITECT以其定义的核心业务“加速为电子行业提供优化衬底”所新研发的FDSOI衬底优化的晶圆剥离技术Smart-CutTM技术和SOI晶圆的革命性晶圆键合最为知名,将晶体材料中的超薄单晶硅层从供体衬底转移到其他衬底上的技术,为当今大部分SOI晶圆所采用,更将FD-SOI“利用基体偏压(body bias)提供广泛的性能以及功耗选项”推向新台阶。

 

图8、SOITEC研发的FDSOI衬底优化的Smart-CutTM技术

 

图9、Smart-CutTM技术形成的“与绝缘层整合”


优化后的FDSOI衬底,功耗范围大大扩展,产品线扩展到:RF-SOI、power-SOI、FDSOI、POI、光学SOI、成像SOI,性能提升的同时,应用产品线大大丰富,充分展示了FD-SOI广阔应用前景,特别是基于这些产品线下可能的混合型芯片技术,性能比较高,将有助于AIOT在自动驾驶领域的广泛应用。


图10、Smart-CutTM技术应用领域


值得一提的是,随着国内AIOT技术的快速发展,面向AIOT应用的FDSOI产业生态也逐渐形成。

 

图11、国内FDSOI生态系统


当然,业界当下仍然对FD-SOI晶圆硅片的成本和供应有所顾虑。Planar技术,导致FD-SOI的晶圆衬底比硅晶片昂贵一些。但如果从制成品的成本和性能来看,28nm FDSOI比28nm bulk CMOS晶圆(28nm或22nm)可提供多30-50%的性能,22nm FD-SOI又比14nm FinFET成品晶圆成本降低20-30%,但由于具备射频、体偏压和集成优势,又能够提供几乎相同的性能。从与FinFET技术对比而言,FDSOI当下更关注那些低功耗、性能灵活(能够从休眠模式到高速计算灵活切换)、集成模拟/RF/混合信号的应用。最好的例子是三星能够为无晶圆厂同时提供这两种类型的解决方案:用于物联网、人工智能、低功耗计算和5G应用的FD-SOI,以及用于极高性能但高成本的FinFET。


当然,对FinFET技术而言,它追求的是绝对高性能,但设计难度和制造成本却在不断攀升中,限制了AIOT的规模化应用,快速发展的FDSOI技术有望成为最优解。


今天是《半导体行业观察》为您分享的第1810期内容,欢迎关注。

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