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        1. 工業云

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          一顆5nm芯片總成本超2900元,不是誰都能玩得起的

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          來源:雷鋒網 時間:2020-09-28 15:01:50 訪問:940 次

          臺積電2nm制程研發進度超前,業界看好其2023年下半年風險試產良率就可以高達90%。這對于業界而言既是好消息,也是壞消息。好的是,當下AI和手機等芯片可以憑借先進制程獲得更好的能效比,進行更多創新。壞的是,先進制程芯片的成本給無晶圓芯片設計公司帶來了巨大的壓力。

           

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          喬治敦大學沃爾什外交學院安全與新興技術中心(CSET)的兩位作者編寫的一份題為《AI Chips: What They Are and Why They Matter》的報告,借助模型預估得出,臺積電每片5nm晶圓的收費可能約為17,000美元,是7nm的近兩倍。

           

           

           

          該報告同時估計,每片300mm直徑的晶圓通常可以制造71.4顆5nm芯片,這讓無晶圓芯片公司的制造成本達到每顆238美元(約為1642元)。

           

           

          不僅不如,通過對半導體行業和AI芯片設計的調查,作者通過模型不僅估算出5nm芯片238美元的制造成本,還提出了每顆芯片108美元的設計成本以及每顆芯片80美元的封裝和測試成本。

           

          這使芯片設計公司為每顆5nm芯片支付的總成本將高達426美元(約為2939元)。

           

          5nm之后“高貴”的先進制程

           

          市場研究機構International Business Strategies (IBS)給出的數據顯示,28nm之后芯片的成本迅速上升。28nm工藝的成本為0.629億美元,到了7nm和5nm,芯片的正本迅速暴增,5nm將增至4.76億美元。三星稱其3nm GAA 的成本可能會超過5億美元。

           

           


           

           

          設計一款5nm芯片的總成本將高達近5億美元,那平均到每顆芯片的成本有多高?CSET在報告中的模型類比了英偉達P100 GPU,這款GPU基于臺積電16nm節點處制造,包含153億個晶體管,裸片面積為610 平方毫米,相當于晶體管密度25 MTr/mm2。

           

          由此計算,直徑300毫米的硅晶片能夠生產71.4顆 610平方毫米的芯片。

           

          假設5nm GPU的芯片面積為610平方毫米,并且晶體管密度比P100 GPU高,達到907億個晶體管。下表中是用模型估算的臺積電90至5nm之間的節點晶體管密度。在90至7nm范圍內的節點,模型使用具有相同規格的假想GPU,包括晶體管除晶體管密度,假想的5nm GPU與假設節點關聯。

           

           

          CSET的成本模型使用的是無晶圓廠的角度,包含建造工廠的成本、材料、人工,制造研發和利潤等。芯片制造出來后,將外包給芯片測試和封裝(ATP)公司。

           

          當然,使用更先進的制程節點芯片設計公司也會有相應的成本增加。最終看來,芯片設計成本和ATP成本之和等于總生產成本,得出每顆5nm芯片支付的總成本將高達426美元成本的結論。

           

          之所以先進制程芯片的成本不斷增加,不可忽視的是半導體制造設備成本每年增加11%,每顆芯片的設計成本增加24%,其增長率都高于半導體市場7%的增長率。

           

          2018年的時候,臺積電CEO魏哲家就打趣地說,臺積電預計在5nm投資了250億美元,各位就知道以后價格是多少了!

           

          并且,隨著半導體復雜性的增加,對高端人才的需求也不斷增長,這也進一步推高了先進制程芯片的成本。報告中指出,研究人員的有效數,即用半導體研發支出除以高技能研究人員的工資,從1971年到2015年增長了18倍。

           

          換句話說,摩爾定律延續增加大量的投入和人才。

           

          為了支撐先進制程,臺積電十年內研發人數增加了三倍,2017年研發人員將近6200人,比2008年多了近兩倍,這6200人只從事研發,不從事生產。

           

          先進制程的高成本如何影響半導體和AI發展?

           

          半導體市場以超過世界經濟3%的速度增長。目前,半導體產業占全球的0.5%經濟產出。對于半導體產業而言,先進的制程和高性能芯片驅動著行業的進步,晶體管成為關鍵。

           

          晶體管尺寸減小使每個晶體管的功耗也降低,CPU的峰值性能利用率每1.57年翻一番,一直持續到2000年。此后,由于晶體管尺寸減小放緩,效率每2.6年翻一番,相當于每年30%的效率提升。

           

          報告中指出,臺積電聲稱的節點進步帶來的速度提升和功耗降低,從90 nm和5 nm之間以恒定比例變化,但趨勢趨于平穩。三星兩種指標在14 nm和5 nm之間都有下降趨勢,但缺少大于14 nm的節點處的數據。

           

           

           

          不過,由于半導體設備、研發等成本持續增加,這也讓大量晶圓代工廠無法參與先進制程的生產和競爭,比如,GlobalFoundries就不生產14 nm以下的芯片。

           

          下表給出了每個工藝節點量產的時間以及代工廠的數量,可以看到,隨著制程的向前推進,晶圓代工廠數量越來越少。目前先進的制程工藝代工廠僅剩臺積電、三星和英特爾。

           

           

          雖然代工廠越來越少,但業界對于先進制程的需求并沒有減少。AI芯片就對先進制程有不小的需求,最先進的AI芯片比最先進的CPU更快,且具有更高的AI效率算法。AI芯片的效率是CPU的一千倍,這相當于摩爾定律驅動下CPU 26年的改進。

           

          這要求晶體管持續改進,晶體管的改進仍在繼續,但進展緩慢。得益于FinFET晶體管的發明,英特爾在2011年推出了商業化的22nm FinFET,業界也基于FinFET將半導體制程從22nm一直向前推進到如今的5nm。

           

          到了2nm,臺積電和英特爾都采用GAA(Gate-all-around,環繞閘極)或稱為GAAFET維持先進制程的性能提升。魏哲家透露,臺積電制程每前進一個世代,客戶的產品速度效能提升30%- 40%,功耗可以降低20%-30%。

           

          但高昂的成本和性能提升的幅度減少,讓AI公司在計算上花費的時間和金錢更多,進而成為AI發展的瓶頸。

           

          報告指出,AI實驗室的訓練的費用非常高,估算AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero和AlphaStar模型的訓練成本每個為5000萬到1億美元之間。

           

           

          值得關注的是,由于CSET當前正在關注AI和先進計算的進步所帶來的影響。該報告稱,美國政府正在考慮如何控制AI技術,但由于AI軟件、算法和數據集不是理想的控制目標,因此硬件成為了重點。

           

          未來,有多少AI芯片功能能夠用得起先進制程?AI在全球的發展又會受到怎樣的限制?

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