《前沿科技：芯片技术10讲》读书笔记

芯片技术

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

卓越工艺，进化巅峰

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0.2纳米。

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1纳米左右，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 vs 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

摩尔定律关心的核心问题是芯片整体性能

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

效率更高，性能更强

芯片发展难点

EDA软件和光刻机

最高端的工艺

“3+2”过程：芯片生产三个步骤：设计、加工和封测2指的是芯片加工需要的支持，芯片的制造设备和芯片加工所需要的高纯度材料

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

SoC（System-on-Chip）

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的封装里面只有一颗芯片，这颗芯片上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

“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，而且每个子芯片的加工工艺可以不一样，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

未来方向

新材料

新材料和新结构的工艺难度非常大，尤其是如果想要做出几亿，甚至几十亿个器件规模的集成电路，还要保证均匀性、可靠性，非常困难。目前在实验室小规模研究阶段。

采用碳纳米管或石墨烯等低维材料

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，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，可以根据软件进行动态调整，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:   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，换句话说就是上一次的运算结果会以电阻值的形式保存在这个电阻里，来影响我下一次的计算。