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中国的芯片之痛

有没有解药

芯片发展将会走向何方

文 / 汪诘

导语

当年我们连原子弹都独立自主地搞出来了,为什么一块小小的芯片,我们就会被卡脖子呢?

当前最强的安卓芯片–麒麟 9000

2020年9月15日,美国对华为的出口禁令正式生效。台积电、联发科、索尼、三星等厂商为华为生产的最后一批芯片,已经陆续完成交货。台积电的董事长刘德音已经证实,9 月 15 日之后,台积电不会再承接来自华为的新订单。

业内消息称,华为最新的 5 纳米工艺的新处理器——麒麟 9000,在台积电的总订单量是 1500 万颗,但是由于受到禁令时间的影响,台积电只完成了 880 万颗麒麟 9000 的生产。

从 28 纳米工艺的麒麟 910 芯片,到 7 纳米工艺的麒麟 990 芯片,麒麟系列芯片在 5 年时间里经历了 8 个版本和 4 次生产工艺的升级,成功地走到了全球芯片设计的最前沿。而最新款的麒麟 9000 芯片,作为全球唯一一款使用 5 纳米工艺并集成了 5G 的高端芯片,毫无疑问成为了当前最强的安卓手机芯片。

但是,就是这款最强芯片,由于受到出口禁令的影响,首次问世就成了绝唱。据说,麒麟 9000 处理器在设计的时候,最初的名字叫做麒麟 1020,只是麒麟系列芯片中很普通的一员。但是,来自美国的出口禁令让麒麟芯片在这里止步。于是,华为将麒麟 1020 直接改名为麒麟 9000。这里的寓意是,从 1000 到 9000 之间的路,华为要靠自己的努力走出来。

不论你之前是否知道麒麟 9000 的故事,我想,听我说完这些至少让你留下了这样一个深刻的印象:芯片制造太难了。我国以举国之力,居然还是会被美国人在芯片制造上卡了脖子。当年我们连原子弹都独立自主地搞出来了,为什么一块小小的芯片,我们就是搞不定呢?中国的芯片之痛到底有没有解药?未来的芯片发展将会走向何方?

芯片的原理

或许很多人会觉得芯片最擅长的是做 1+1=2 这样的数值计算,其实不然。支撑芯片底层的数学原理,是逻辑运算,而不是数值运算。即便是一个最简单的 1+1,芯片也不是天然就会计算,这需要通过设计相应的逻辑电路来实现。

数值计算的应用面很窄,除了计算本身,做不了其他的事情。但是逻辑运算用处可就太大了。我们现在看到的芯片,几乎可以做任何事情,近到身份证里的信息识别,远到已经飞出太阳系的旅行者 1 号探测器上的控制系统,我们能想到的几乎所有问题,用芯片都可以做到。人类现在正在努力地用芯片构造起一个虚拟的数字世界,这就是逻辑运算的威力。而逻辑运算依赖的,是二进制数。

最早看中二进制数潜力的,是数学家莱布尼茨[1]。莱布尼茨对于二进制数的普遍性和简洁性赞叹不已,他在自己的手稿里写道:“1 与 0,是一切数字的神奇渊源。”莱布尼茨认为:所有的逻辑推理,都可以被描述成严谨的数学运算,而二进制就是描述这些逻辑的数学语言。

但是,莱布尼茨的研究成果在当时并没有得到重视[2]。巴黎皇家学会就拒绝了莱布尼茨关于二进制的论文,拒绝的理由是:看不出二进制到底有什么用处。

一直到 1937 年,一名 21 岁的年轻人,在他的硕士论文里阐述了使用开关电路来执行逻辑功能的方法。后来,这篇论文被称之为“有史以来最重要的硕士论文”。这位年轻人,也成了“信息时代之父”,他就是克劳德·香农[3]

在香农之前,人们知道布尔代数,也知道开关电路的原理,但只有香农明确指出了二者之间的联系。香农还进一步证明,利用开关电路,也能逆向解决布尔代数问题。有了香农的理论作为基础,任何能够呈现出“开”和“关”两种状态的元器件,经过设计和组合之后,都可以用来表达任意的逻辑。

这正是芯片制造的理论基础。有了这个理论基础,我们就知道,用任何有开关结构的元器件,都是可以制造芯片的。我们可以拿水龙头来举个直观的例子。水龙头拧紧的时候,水流不过去,就可以代表 0,也就是“关”的状态,把水龙头打开,水流过去了,就可以代表 1。如果把大量的水龙头通过各种管道连接在一起,也可以完成与芯片一样复杂的计算工作。

最早的时候,我们使用笨重的继电器来制造计算机。现在,我们的手机里已经用上了 5 纳米工艺的顶级芯片。但是,如果把这些顶级芯片放大来看,里面的逻辑电路与那些笨重的继电器计算机的电路,并没有什么本质的不同。

这么多年来,我们所做的事情,就是不断地把这些电路做得更小。在芯片制造领域,我们经常说的 14 纳米、7 纳米和 5 纳米,指的就是制造芯片时的工艺水平。让同样大小的面积上,能装得下更多的逻辑电路,这就是我们的目标。

说到这里你可能会想问,为什么非要把芯片做到那么小、那么密集呢?我们可不可以干脆把芯片做得大一些,这样就用不着那么高级的光刻机,同时还能把更加复杂的逻辑电路设计进去,这不是一举多得的事儿吗?

这个想法挺好,但是遗憾的是,这么做不可行。

我们还拿水龙头芯片来举例子。首先,水龙头“开”或者“关”需要时间。水龙头做得越小,当水龙头这个开关打开或者关闭的时候,0 和 1 的状态切换得也就越快。如果水龙头的个头很大,那么打开水龙头之后,水就需要用比较长的时间才能从阀门流过去。另外,如果水龙头能够造得很小,那么连接水龙头的管道也会相应地变短,这也进一步降低了计算响应的时间。电路中的电子流动,也是需要时间的,元器件越大,计算速度也就越慢。

把元器件的密度提高,不仅能够提高运算速度,还能降低芯片的功耗。你试想,很细的水管加上小号的水龙头,与很粗的水管加上大号的水龙头,哪个消耗的水更多呢?把水换成电也是一样的道理。而且,如果我们把芯片造得很大,也会浪费更多的原材料,也就是晶圆。这在成本上是很不划算的做法。在国防军事方面使用的芯片对成本不太敏感,但如果应用在商业上,芯片越小,同样的晶圆上,就可以切出更多的芯片。可以这么说,同样运算能力的芯片,做得越小,生产成本就越低。

英特尔的创始人戈登·摩尔曾经预言,芯片上可以容纳的晶体管数量,大约每经过 18 个月就能增加一倍,芯片的性能也能增加一倍。这就是著名的摩尔定律。如果把一个元器件的尺寸缩小到原来的 0.7 倍,比如从 7 纳米缩小到 5 纳米,那么这个元器件的面积就缩小到原来的 0.49 倍,也就是差不多二分之一。因此,5 纳米的下一个目标就是小于 3.5 纳米。通过制造工艺的升级,把尺寸缩小到原来的 0.7 倍这件事情,在芯片产业发展的早期是可以做到的。这也是摩尔定律可以成立的基础。

但是,凭借经验我们就能知道,把元器件持续缩小,这肯定是不可持续的。目前,台积电的 5 纳米芯片代表着人类芯片制造的最高水平。在低于 5 纳米的尺度下,量子隧穿效应就会逐渐显现出来。量子隧穿效应的宏观表现,就是漏电。明明开关是关着的,但是电子却能够跑过去。应该显示 0 的地方,就会错误地显示出 1 来。目前,比较可行的技术叫做环绕栅晶体管。我们把阻挡电子通过的元件,叫做栅极。栅极做得越严密,就越能够有效地阻止漏电的发生。这个技术是 3 纳米以下技术结点的必经之路,也是当前台积电和三星公司激烈争夺的技术焦点。

图:3 纳米芯片制造工艺

目前科学家认为,环绕栅晶体管技术的理论极限是 1 纳米。我们有信心能够顺利实现 3 纳米的芯片制造工艺,但是 2 纳米和 1 纳米的工艺,就有很多不确定因素存在了。现在谁也不知道人类能不能把芯片的尺度做到 3 纳米以下,这里面很可能存在我们无法突破的科学原理上的瓶颈。

芯片该怎么制造呢?

很多人都知道制造芯片需要用到光刻机,顾名思义,就是用激光在硅片上刻上电路。其实,真实情况远比你的想象要复杂得多得多。光刻仅仅是芯片制造过程中的一个重要的环节而已。除了光刻,还有蚀刻、离子注入、热氧化、气相沉淀、退火、分子束外延等很多种工艺流程。每一种工艺流程,都需要在纳米级的精度里操作才行。

以 5 纳米的加工工艺来举例,这种工艺需要 80 多块光刻掩膜版,经历 4000 多个步骤,而且每一步都需要超高的准确和稳定性,这样才能生产出合格的芯片来。

真实的芯片制造过程,与 3D 打印比较相似。最终完成的芯片,并不是刻在晶圆上的平面作品,它上面的元器件有着明确的立体结构。

比如说,在芯片上制造一个晶体管出来,就需要经历下面这些步骤:

  1. 先用掩膜版遮住不需要光刻的区域后进行光刻

  2. 动用离子注入技术,在刚刚通过激光刻掉保护层的位置注入磷原子,制造出 N 型半导体

  3. 使用干蚀刻技术,把将来需要注入硼原子的位置刻出来

  4. 用热处理的方法,在硅片表层形成一层薄薄的二氧化硅

  5. 用分子束外延技术,让二氧化硅薄膜层外面,长出一层多晶硅

  6. 结合湿蚀刻技术、光刻技术和掩膜版反复操作,制作出细节的结构

你可别以为做出精细结构就结束了,后面还有化学气相沉淀、物理气相沉淀。光刻、蚀刻等方法还会反复用上很多遍,最终才能完成这样一个最基础的晶体管的制造,而一颗芯片里有几十亿甚至上百亿颗晶体管。

芯片制造过程中的每一种工艺,都对精确度有着极高的要求,任何一个工艺不过关,都没办法生产出合格的芯片来。而且,每一种工艺的精确度都是在实践中一点一滴地摸索出来的。想要生产芯片不仅仅需要投入资金,更需要投入足够的时间。

我可以拿学习数学的过程来给你打个比方。一名小学一年级的学生,如果直接给他讲微积分,无论你讲得多么有技巧,小学生也没办法理解。因为数学知识向下依赖,环环相扣,如果前面的知识没学扎实,后面的知识就怎么也学不会。

芯片制造差不多也是这样,如果我们还没有搞定 10 纳米芯片的生产,那么就很难攻克 5 纳米的生产工艺。这正是芯片制造不同于修路造桥和制造盾构机的地方。

我们的机会在哪里?

目前,在生产光刻机的厂家中,荷兰的 ASML 公司一家独大。ASML 之所以能够一家独大,并不是因为这家公司有多么领先,这是全球化协作的结果。即便是 Intel 公司这样的巨头,也不可能在设计、生产过程的所有环节都做到世界第一。

ASML 公司的高端光刻机中,包含着超过 10 万个零部件,其中 90% 的零部件都依靠进口。我国作为制造业大国,当然也承担了一部分零部件的生产工作。不过,在 ASML 最核心的 17 家供应商中,有 4 家中国台湾企业,3 家日本企业,1 家德国企业,剩下的都是美国企业。显然,对于大陆地区的企业来说,在光刻机最核心的部件上还缺乏足够的竞争力。这才是美国有机会卡我们脖子的原因。而我们刚才提到的美国以外的核心供应商中,只要有一家和我们结成战略盟友关系,签订类似同攻同守的协议,那么 ASML 也不敢对我们禁售。遗憾的是,我们现在没有。

图:光刻机

因此,在光刻机这个领域,其实我们并不需要从头到尾自己完整地掌握制造技术,事实上也不太可能。我们只需要在一些核心部件的制造技术上有所突破,让下一代光刻机离不开中国供应商的关键技术,那么,我们就能加入国际协作,摆脱被卡脖子的命运。

虽然,我们已经不可能通过每 18 个月把芯片上晶体管的数量增加一倍的方法来提高芯片的性能,但是仍然有很多已经证明可行的方法,让芯片的性能持续提升。这也是我国可以寻求重点突破的点。

比如说,新型的环绕栅晶体管[4],它的晶体管在芯片上的结构直接由原来的纵向结构变成了横向结构。这就避免了晶体管两极与基底的接触,进一步减少了元器件尺寸缩小后发生漏电的可能性。未来的 3 纳米芯片架构,很可能就会采用这种环绕栅晶体管技术。

再比如说,我们还可以在设计层面自上而下地提升芯片的性能。以华为最新发布的麒麟 9000 芯片为例,我们来说说如何在设计层面上让芯片变强。

麒麟 9000 芯片是 2020 年 10 月 22 日发布的,用的是最先进的 5 纳米工艺。它光 CPU 就有 8 个核心,GPU 有 24 个核心,还有一个双核的 NPU。这个 NPU 的全称是嵌入式神经网络处理器,特别擅长处理视频、图像和各种多媒体类的数据。比如从视频里识别出一个演员来,用 NPU 来处理就特别合适。

所以你看,这个麒麟 9000 芯片已经不仅仅是一个芯片了,它已经由一系列的芯片组成了一个复杂的信息处理系统。这种方案的名字被称为——SoC(系统级芯片)。华为是第一家把 NPU 整合到 SoC 中的芯片设计公司,目前华为也是人工智能芯片设计的领跑者。

随着芯片在物理层可挖掘的空间越来越小,芯片设计在产业中所占的比重正在越来越高。令人欣慰的是,华为这支国家队在芯片设计这个领域,已经追平了第一梯队的发达国家,甚至在某些方面,我们还有所领先。

从麒麟 9000 这样的顶尖芯片就可以看出,提升芯片性能的关键其实是从通用芯片到专用芯片的转变。在麒麟 9000 中,通用芯片,也就是 CPU,有 8 个核心。但是,专用芯片 GPU 和 NPU,加在一起有多达 26 个核心。这充分说明,芯片底层的逻辑电路,在解决不同问题时性能差异极其巨大。面对特定的任务,专用水平越高,效率也就越高。

我们拿修路这件事儿来打个比方。通用芯片(CPU)就好像一个一个的工人。工人什么都能干,可以挖坑、搬运,还可以把路面夯实。但是,比起专用的机器来,工人的效率就太低了。论挖坑,工人比不上挖掘机。论搬运,工人比不上吊车卡车。论夯实路面,工人也比不了压路机。挖掘机、吊车比人拉肩扛提高了多少效率,这不言而喻。GPU 和 NPU 这些专用芯片,就是为了手机中大量的图形、图像、视频和人工智能算法等专用任务而设计的。它们处理这类专用任务的速度,比 CPU 直接处理要快数千倍之多,而 CPU 只要做好进程的调度工作就好了。

芯片产业的技术奇点是什么?

专用化,这是未来芯片最重要的发展趋势。只要某种算法的应用场景足够多,我们就可以为这种算法专门设计一种芯片,从而大幅度地提升芯片的性能。GPU 和 NPU 这类芯片,在未来只能算是半通用的芯片。因为,它们虽然处理了它们擅长处理的数据,但是并没有为特定的算法进行优化。如果进一步专用化,它们的性能还能得到较大的提升。

当然,让台积电这样的芯片制造公司小批量地生产专用芯片,这显然不现实的。所以可以大胆地猜想:未来的芯片市场很可能会出现进一步的分工。台积电这样的生产企业会专注于生产一种可以二次架构的芯片。然后,这些芯片将被华为海思这样的企业进一步整合,根据实际需要进行烧录,变成性能强大的专用芯片,然后再组合成 SoC 系统提供给市场使用。

可以二次架构的芯片很可能就是芯片产业的技术奇点。生产型的企业可以把精力专注于芯片的底层元器件,把晶体管的尺寸降到更低,努力挑战芯片的物理极限。而设计型的企业则可以结合算法,专注于专用芯片的设计和生产,通过专用芯片来进一步挖掘芯片的性能。

万物皆可“芯片”?

我们不妨畅想一下,一旦可二次架构的芯片技术被突破,会对芯片产业和我们的生活产生哪些影响。

脑洞

首先,芯片的生产将变得超大规模化。台积电这类生产企业的角色逐渐向生产商下沉,它们不再关心芯片的用途和功能,它们唯一关心的就是如何才能生产出能耗更低、性能更强而且价格更便宜的芯片产品。由于无需考虑设计需求,随着元器件的尺寸逐渐逼近物理极限,芯片的价格也会变得极为便宜。

另一方面,芯片设计公司将由算法公司逐渐主导。为算法而设计,才能更好地发挥出芯片的硬件资源。芯片设计领域将会变得百花齐放,不同的需求将会打破现在的巨头垄断式的模式,让更多优秀的设计公司加入到产业链中,形成更大规模的国际合作。卡脖子这类事情,在奇点到来之后,就再也不会发生了。

与超级高铁、太空旅行这样的技术相比,芯片的大发展可能不会有你期待得那么轰轰烈烈。芯片会在你身边,静悄悄地用“智能化”替换着“自动化”。

你的电水壶,可能会帮你把水温控制在一个范围里,它的原理就是在温度低于设定的时候烧水,温度高于设定的时候关闭。这叫做自动化。而安装了芯片的水壶,则不会在简单的烧水和停火之间切换,它会细致地控制加热,真的帮你把水温恒定在你设定的温度上。这叫做智能化。

卫生间里的水龙头依靠一个传感器和一个继电器,就实现了在你伸手的时候出水,离开的时候关闭。这叫做自动化。而安装了芯片的水龙头,就真正能对水龙头附近的物品进行判断,让你不会遭遇洗手过程中水龙头突然断水的尴尬局面。这叫做智能化。

芯片奇点到来后的两大趋势

趋势一,人们会努力寻找各种各样还没有装上芯片的事物,然后给它们装上芯片。比如说,我们的碗筷、衣帽当中都可能会被装上芯片。这些芯片不仅可以取代可穿戴设备,了解你的健康状况,更能帮助你适时调整服装的温度,确保你总是处于最舒适的温度之中。

趋势二,芯片的职能从记录信息、上传汇总,逐渐向着独立决策的方向发展。我们可以拿十字路口的摄像头来举个例子。现在的摄像头只会在车辆临近的时候拍下照片,然后传给交通控制中心。但摄像头自己却并不知道拍到了什么。而安装了芯片的摄像头,则可以实时监控路口状况,自主解决交通拥堵,并且把有价值的信息分门别类地转交给交通控制中心存档。

《未来科技体验馆》第一季的节目中提到过:5G 通讯的普及将会对物联网产生带动作用。而物联网并不是把传感器接入互联网并且上传数据那么简单。物联网设备必须有能力独立地处理自身收集到的信息,并且独立决策。而支持这一切的物理基础,正是强大而且廉价的芯片。

未来很可能会出现一个名叫“芯片设计师”的职业,这个职业不是指有能力设计出麒麟 9000 的科学家,他们更类似于程序员一样的普通工程师。芯片设计的技术门槛将会不断降低。同时,各个企业对专用芯片设计的需求则会越来越多。

芯片就像是一扇连接着物质世界和数字世界的大门,它的一面是传统的、可感知的,而另一面则是数字的、可计算的。在芯片的帮助下,我们每一个人,正在逐渐成为一个横跨物质世界和数字世界的新物种,而且,我们属于数字世界的那部分正在变得越来越多。正如不断追求数字化发展的浦发银行,它的服务正在从物质世界转向数字世界,用一种润物无声的方式,服务着已经一只脚迈进数字世界大门的我们

本文源自:科学有故事

信源

[1]https://en.wikipedia.org/wiki/Gottfried_Wilhelm_Leibniz#Symbolic_thought

[2]https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%88%88%E7%89%B9%E5%BC%97%E9%87%8C%E5%BE%B7%C2%B7%E8%8E%B1%E5%B8%83%E5%B0%BC%E8%8C%A8

[3]https://en.wikipedia.org/wiki/Claude_Shannon

[4]https://www.cirmall.com/tags/%E7%8E%AF%E7%BB%95%E6%A0%85%E6%9E%81%E6%99%B6%E4%BD%93%E7%AE%A1/

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