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10nm SRAM、10核心芯片亮相ISSCC

作者: 時間:2015-12-15 來源:元器件交易網(wǎng) 收藏

  一年一度的“國際固態(tài)電路會議”()將在明年2月舉行,幾乎所有重要的晶片研發(fā)成果都將首度在此公開發(fā)布,讓業(yè)界得以一窺即將面世的最新技術(shù)及其發(fā)展趨勢。三星(Samsung)將在 2016發(fā)表最新的10nm制程技術(shù)、聯(lián)發(fā)科(MediaTek)將展示采用三叢集(Tri-Cluster)架構(gòu)搭載十核心的創(chuàng)新行動SoC。此外,指紋辨識、視覺處理器與3D晶片堆疊以及更高密度記憶體等技術(shù)也將在此展示最新開發(fā)成果。

本文引用地址:http://www.bjwjmy.cn/article/284368.htm

  

三星將提供更多DRAM與快閃記憶體晶片細節(jié),其中最重要的是一款采用10nm FinFET技術(shù)制程的128Mbit嵌入式SRAM。根據(jù)ISSCC主辦單位表示,該元件具有“迄今最小的SRAM位元單元,”高密度(HD)型晶片尺寸約0.040μm,而高電流(HD)晶片版本的尺寸約0.049μm。該設(shè)計支援“整合型輔助電路,可分別改善HD與HC位元單元的最小操作電壓(Vmin)至130mV與80mV。

 

  三星將提供更多DRAM與快閃記憶體晶片細節(jié),其中最重要的是一款采用10nm FinFET技術(shù)制程的128Mbit嵌入式。根據(jù)主辦單位表示,該元件具有“迄今最小的位元單元,”高密度(HD)型晶片尺寸約0.040μm,而高電流(HD)晶片版本的尺寸約0.049μm。該設(shè)計支援“整合型輔助電路,可分別改善HD與HC位元單元的最小操作電壓(Vmin)至130mV與80mV。

  

The Linley Group微處理器分析師David Kanter表示,“相較于三星0.064μm2的14nm SRAM,10nm晶片版縮小了0.63倍,當然不盡理想;但相較于0.049μm2的英特爾(Intel)14nm SRAM,三星的記憶體單元則縮小了0.82倍,這是三星未在20nm與14nm之間微縮金屬規(guī)律的結(jié)果。”但Kanter預計英特爾的10nm SRAM尺寸應(yīng)該會更小。

 

  The Linley Group微處理器分析師David Kanter表示,“相較于三星0.064μm2的14nm ,10nm晶片版縮小了0.63倍,當然不盡理想;但相較于0.049μm2的英特爾(Intel)14nm SRAM,三星的記憶體單元則縮小了0.82倍,這是三星未在20nm與14nm之間微縮金屬規(guī)律的結(jié)果。”但Kanter預計英特爾的10nm SRAM尺寸應(yīng)該會更小。

  臺積電(TSMC)在今年初就宣布了10nm制程。據(jù)報導臺積電正為蘋果()下一代iPhone所用的處理器SoC加碼制程投入。三星與臺積電目前都是 iPhone SoC的主要供應(yīng)來源。

  全球最大的晶片制造商——英特爾已經(jīng)延遲推出10nm晶片的計劃了,原因在于不斷攀升的成本與復雜度導致實現(xiàn)這一目標所需的下一代微影技術(shù)持續(xù)延遲。盡管可能由于10nm晶片的某些關(guān)鍵層必須使用三重圖案而壓縮了利潤,但三星與臺積電并沒有什么選擇,如果他們想贏得的訂單的話——這可能是業(yè)界最大的一筆交易。

  除了三星的SRAM,臺積電還將在ISSCC中透露16nm FinFET制程的更多細節(jié)。英特爾則可能揭示在開發(fā)下一代晶片過程中日益增加的復雜度與成本等挑戰(zhàn)。英特爾制造部門總經(jīng)理William M. Holt表示:“由于我們不斷面對微縮帶來的挑戰(zhàn),人們越來越擔心與質(zhì)疑摩爾定律(Moore"s Law)在邁向未來時的生命力。”

  為了推動摩爾定律持續(xù)進展,創(chuàng)新的3D異質(zhì)整合機制以及新的記憶體技術(shù)將有足夠的潛力最佳化記憶體層,從而克服處理器性能、功率與頻寬等挑戰(zhàn)。”  3D堆疊超越摩爾定律挑戰(zhàn)

  

隨著晶片制造的成本與復雜度不斷攀升,業(yè)界廠商正積極探索3D堆疊技術(shù),期望以其作為提高性能或降低功率的替代方法。

 

  隨著晶片制造的成本與復雜度不斷攀升,業(yè)界廠商正積極探索3D堆疊技術(shù),期望以其作為提高性能或降低功率的替代方法。

  三星將揭露多達8個DRAM晶片的堆疊,可達到307Gbits/s的頻寬,較ISSCC 2014發(fā)表的128Gbits/s堆疊倍增了頻寬。三星并為該20nm晶片加入鎖相環(huán),從而簡化晶片測試。為了降低熱,該公司還采用“一種可衡晶片溫度分布的自適應(yīng)刷新方案。”

  海力士(SK Hynix)將展示256Gbit/s頻寬的DRAM堆疊,“可在堆疊的邏輯層……為記憶體核心處理指令解碼與偏置產(chǎn)生”,而不像以往設(shè)計是在記憶體層進行。此外,它還在負載過重的3D互連上采用較小擺幅訊號傳輸,以便降低功耗驅(qū)動互連。這種高密度的記憶體晶片將有助于實現(xiàn)高性能運算、加速器以及小型繪圖卡。

  三星另一款256Gbit的快閃記憶體晶片支援每單元3位元儲存,使用了48單元層的晶片堆疊。三星率先在快閃記憶體設(shè)計導入單晶片堆疊,展現(xiàn)無需更先進制程技術(shù)即可實現(xiàn)更密集晶片的發(fā)展路線。

  美光科技(Micron)的目標在于超越三星的技術(shù),最新的768Gbit的快閃記憶體晶片可在179.2mm2的面積上支援64KB頁緩沖,并藉由在陣列下方放置周邊電路實現(xiàn)最高密度NAND快閃記憶體。這種密集晶片將有助于推動固態(tài)硬碟(SSD)市場——據(jù)統(tǒng)計,這一市場預計將在2016年達到200億美元的市場規(guī)模。

  法國研究機構(gòu)CEA-LETI則將揭露晶片堆疊技術(shù),專為3D電路而打造的4×4×2異步網(wǎng)路晶片(NoC)采用了65nm制程。該晶片瞄準先進的蜂巢式網(wǎng)路設(shè)備,并以約0.32pJ/b的3D I/O供電電流實現(xiàn)最低的能耗,以及最高達326Mbits/s的高資料率。

  指紋辨識、機器視覺技術(shù)大躍進

  ISSCC2016還將亮相從指紋辨識到機器視覺與DNA測序等多項最新技術(shù)應(yīng)用。

  應(yīng)美盛(Invensense)與加州大學(University of California)攜手的團隊開發(fā)出利用110×56 PMUT陣列鍵合CMOS晶片的超音波指紋感測器,能以2.64ms提供431×582 dpi的影像,而功耗僅280uJ。“這款超音波指紋感測器能夠成像表面的表皮以及近表面的真皮指紋,使其不受汗?jié)n、防電子欺騙,因而能夠為行動裝置帶來高度可靠性且低成本的個人ID感測。”

  韓國與美國的研究人員將發(fā)表先進的機器視覺技術(shù)進展。韓國科學技術(shù)院(KAIST)將介紹“透過整合65nm多核心深度學習處理器而實現(xiàn)的最高準確度智慧眼鏡影音介面,”ISSCC表示,這款處理器可提供較上一代處理器(針對頭戴式顯示器應(yīng)用)更高56.5%的功效,以及較現(xiàn)有最佳圖形辨識處理器更高~2%的辨識率。

  美國麻省理工學院(MIT)的研究人員將發(fā)表“高效率的深度學習處理器,能夠靈活地映射先進的深層神經(jīng)網(wǎng)路。”這款65nm晶片是一款“深度卷積神經(jīng)網(wǎng)路(CNN)加速器,搭載了168個處理單元的空間陣列與可配置晶片上網(wǎng)路,可支援像AlexNet等先進CNN。相較于行動繪圖處理器(GPU),它的功耗更低10倍,而且僅需更少4.7倍的每畫素DRAM存取。

  MIT的研究人員還將介紹一款3D視覺處理器,利用來自飛行時間(ToF)相機的資料為視障者打造導航裝置,能以30fps的速率偵測安全區(qū)域與障礙物,而利用僅0.6V供電消耗8mW功率。這一類先進的視覺晶片將瞄準智慧眼鏡與顯示器應(yīng)用,根據(jù)市調(diào)資料顯示,這一市場預計將在2020年成長至1,200億美元的市場規(guī)模。此外,還可應(yīng)用于無人駕駛車與無人機。

  英特爾與加州大學研究人員將共同發(fā)表一款經(jīng)概念驗證的DNA測序晶片。這款32nm的晶片在CMOS讀取電路上整合了8,192畫素的奈米裂隙(nanogap)轉(zhuǎn)換器陣列,從而為DNA測序創(chuàng)造一種電化學生物感測技術(shù),同時還能具有高訊號雜訊比(SNR)。“現(xiàn)有的DNA測序解決方案通常不是使用難以微縮的光學感應(yīng)技術(shù),就是SNR低的分子感測方式,如今這種新途徑可望為整合于電子產(chǎn)品應(yīng)用的更小尺寸、更低成本DNA測序鋪路。”

  聯(lián)發(fā)科展示的首款三叢集、十核心CPU,搭載三個ARMv8a CPU叢集,以20nm高κ金屬閘制程為1.4GHz、2.0GHz與2.5GHz作業(yè)實現(xiàn)最佳化。相較于雙叢集架構(gòu)CPU,額外增加第三個叢集提高了40%的整體性能與功效。

  “單純地添加更多核心并不一定就能提高處理性能。”Kanter指出,“采用big.LITTLE的配置,就容易瞭解電管源理在什么時候時使用小核心以及何時用大核心。但問題是我不確定大小核心之間的間隔對于中間選項是否足以確認中間選項,以及電源管理如何利用這些核心。”



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