助力百度昆仑 AI 芯片量产！三星 Foundry 的 SAFE 平台到底有何优势？

助力百度昆仑 AI 芯片量产！三星 Foundry 的 SAFE 平台到底有何优势？

• 来源:网络
• 更新日期:2020-07-10

摘要：毫无疑问，台积电目前是晶圆代工市场的老大，其最新的 5nm 工艺已经量产，并且独家拿下了苹果 A14 处理器的订单。不过，近两年三星也在不断的发力晶圆代工业务，不仅投入大笔资金建设

毫无疑问，台积电目前是晶圆代工市场的老大，其最新的 5nm 工艺已经量产，并且独家拿下了苹果 A14 处理器的订单。不过，近两年三星也在不断的发力晶圆代工业务，不仅投入大笔资金建设先进的晶圆厂，同时也在工艺制程上加速的追赶。

虽然，目前三星在市场份额上与台积电有着很大的差距，但是技术上的差距正在缩小。去年，台积电的创始人张忠谋在接受媒体采访时也表示， 台积电跟三星的战争绝对还没结束，我们只是赢了一两场 battle ( 战役 ) ，整个 war ( 战争 ) 还没有赢。

7 月 10 日上午，在 2020 世界人工智能大会期间的 万物智联 · 芯火燎原 人工智能芯片创新主题论坛上，三星电子高级副总裁 Moonsoo Kang 介绍了三星 Foundry 是如何通过提供最佳的 Silicon ( 硅 ) 解决方案来帮助 AI 芯片实现的。同时，他也介绍了三星 Foundry 在晶圆代工领域的概况及最新的进展。

▲ Moonsoo Kang 是 Samsung Foundry 市场战略团队负责人，负责与工艺技术、设计 IP 和封装解决方案有关的 Samsung Foundry 的战略规划和路线图

众所周知，近年来人工智能技术发展迅猛，而对于人工智能来说，算力是极为重要的关键因素之一。而对于人工智能计算来说，最开始的载体是通用型 CPU，因为其相对于 AI 计算来说，非常的灵活。但是随着 AI 对于算力要求的越来越高，GPU 开始成为了 AI 训练的首选计算架构，因为其相比 CPU 来说，更加的高效。而现在，相比 GPU 更加高效的定制型 AI 芯片开始逐渐成为了 AI 计算架构的首选。

目前，CPU 仍占据当今数据中心 AI 推理 ( Inference ) 应用市场的主导地位，同时在数据中心 AI 训练应用市场，GPU 则占据着主导地位。但是，根据研究机构的数据显示，预计到到 2025 年，定制型 AI 芯片将占据数据中心 AI 推理应用市场 40% 的份额，在数据中心 AI 训练应用市场，AI 芯片的份额将达到 50%。

在半导体芯片领域，我们可以看到的另一个趋势则是，高端制程的逻辑工艺变得越来越昂贵，先进工艺的硅片制造成本越来越高，这也使得先进技术节点的芯片设计成本也随之迅速增加。此外，并非采用先进的工艺，所有 SoC 内部的模块都能以相同的方式体验高级技术节点的好处。基于此，将传统的 SoC 芯片分解成分为多个小芯片 ( Chiplet ) ，每个小芯片可以根据不同的需求选择不同的制程工艺，然后通过先进的封装技术将其封装在一起，这将使得芯片变得更加的高效和经济。

基于这两大趋势，Samsung Foundry 也针对性的提供了相应的工艺、IP 和封装技术来助力 AI 行业。

Moonsoo Kang 首先介绍了 Samsung Foundry 在开发硅片先进制程技术方面的历史。比如，在行业中率先在 32/28nm 工艺上引进了 High-K 金属栅极技术；随后又在 Foundry 行业中领先推出第一款采用 FinFET 晶体管结构的 14nm 工艺芯片；第一款基于 EUV 光罩技术的量产 7nm 芯片；三星还全球率先在 3nm 技术中引入全环栅极晶体管技术 ( Gate-all-around transistor，简称 GAA ) 。

Moonsoo Kang 表示，硅晶体管多年其就已从平面 ( Planar ) 演变到立体的 FinFET，来实现更好的面积和电压减缩，现在为了进一步改善并克服 FinFET 的短通道效应，Samsung Foundry 引入了全环栅极的新型晶体管架构（GAA），借助这项新技术，可以进一步降低晶体管的工作电压，从而实现更节能的计算，这对于 AI 应用至关重要。同样，对于 GAA 器件，器件宽度会随着纳米片 ( Nano sheet ) 通道的垂直堆叠的增加而增加，因此可以实现性能提升的同时，而不会造成面积损失。这项技术可较小的硅片面积中实现更低的能耗和更多的计算能力，作为差别化的技术开发。

根据三星此前公布的数据显示，三星电子已经成功攻克了 3nm 和 1nm 工艺所使用的 GAA 工艺技术，其将在 2021 年推出基于 3nm GAA 工艺，相比现有的 7nm 工艺来说，可实现芯片面积减少 45%，功耗降低 50% 或性能提高 35%，预计将于 2022 年开启大规模量产。

此外，三星还拥有特殊工艺技术来提供差别化的解决方案。比如开发了 28nm FD-SOI 工艺，并提供了嵌入式非易失性存储器解决方案，包括 eFlash 和 eMRAM。并且三星还正在 18nm 节点上开发第二代 FD-SOI 技术。此外，三星还在 FD-SOI 工艺上提供 eNVM 解决方案，以实现最终的低功耗应用。

我们的 FD-SOI 技术为节能解决方案提供了平台，并且，借助嵌入式非易失性存储器 ( 如 eFlash 和 eMRAM ) ，有可能实现模拟类型的内存计算，与传统的基于数字逻辑的计算架构相比，其功耗更低、面积更小、处理速度更快。Moonsoo Kang 介绍到。

但是，仅仅依靠先进的靠硅制程技术并不一定能提供出色的芯片，要制造出具有竞争力的芯片，还需要其他优秀的设计 IP 组合。

对此，Samsung Foundry 提供了全套的设计 IP 来支持 AI 和 HPC 应用以及移动应用，比如，各种内存接口 IP（例如 HBM2/2e，GDDR6，DDR5/4 和 LPDDR5/4）、最高速度可达 112G 的 Serdes IP、高速接口（例如 PCIe，MIPI 和 USB）、Die-to-die 接口串行和并行类型。

Moonsoo Kang 表示，这些 IP 并非都是由我们的 IP 合作伙伴或 Samsung Foundry 内部开发，并经过所有测试和硅验证的。

此外，封装技术也是 Samsung Foundry 的技术解决方案的一部分。正如前面提到的，随着异构整合、Chiplet 的发展，先进封装技术正成为推动芯片产业发展的关键技术。Samsung Foundry 提供并继续开发各种针对 AI 产品优化的封装解决方案。

比如，可提供使用硅片和 RDL 中介层 ( interposer ) 连接逻辑和高带宽存储器，或逻辑和逻辑芯片的 2.5D 水平方向集成解决方案。该 2.5D 集成解决方案可从 4 个 HBM 集成进一步扩展到 6 和多于 8 个 HBM 集成。此外，Samsung Foundry 还提供 3D-TSV 芯片堆叠集成解决方案，其中一个芯片位于另一个芯片的顶部，以实现极高的带宽。随着焊盘间距小至 10um，3D 集成解决方案将进一步扩展到晶圆对晶圆键合和芯片对晶圆技术。

对于 AI 芯片来说，性能尤为重要，但是功耗也是一个关键，尤其是对于耗电量巨大的数据中心类型的 AI 芯片而言。因此需要提供优秀的电源完整性 ( PI ) 解决方案。

随着计算能力的提高，开关噪声或功率纹波成为关键问题，作为一种解决方案，晶体管附近的高密度硅电容器可以减少电源噪声并提高 PI。Samsung Foundry 提供了各种电容器解决方案来帮助增强 PI，具有高电容密度的集成堆栈电容器 ( Integrated Stack Capacitor ) 可以集成在硅片中介层内部或作为分立芯片。集成的堆栈电容器可以显著改善输电网络的峰值阻抗和电压降（如下图片所示）。还提 Samsung Foundry 供 MIM ( 金属绝缘体金属 ) 电容器和 EPS ( 嵌入式无源基板 ) ，以进一步增强电源完整性。

以上，我们介绍了 Samsung Foundry 的硅工艺技术，设计 IP 和封装技术，但是，这些技术组件不只是作为离散组件提供，它们是一个完整且客户友好的生态系统，简称为 SAFE（Samsung Advanced Foundry Ecosystem），可提供 一站式 解决方案。

Moonsoo Kang 表示，百度的昆仑 AI 芯片就是采用了三星 SAFE 平台，成功开发了出了同类最佳的 AI 芯片，该产品采用了 Samsung Foundry 的 14nm 逻辑工艺，SAFE 可靠的 IP 解决方案和设计方法和 HBM 一起构建在 2.5D 硅片中介层 PKG。

根据此前的资料显示，百度昆仑 AI 芯片基于三星 14nm 工艺，支持 PCIE 4.0*8，内建 HBM 内存、512GB/s 内存带宽，性能高达 260TOPS，功耗仅 150W。去年下半年百度昆仑 AI 芯片就已成功流片，目前已经成功量产，并应用于百度的智能云业务。

编辑：芯智讯 - 浪客剑

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