總編對話 | 英特爾研究院副總裁宋繼強：摩爾定律是一面創新旗幟，仍在繼續

半導體行業綜研|Semiconductor industry|

2022-06-28 14:48:15 0

到Intel 18A時，英特爾在制程工藝上能夠回到業內*地位。

來源：中國電子報

編者按：摩爾定律是由英特爾創始人之一戈登·摩爾提出的，其核心內容為：集成電路上可以容納的晶體管數目大約每18個月便會增加一倍。幾十年來，英特爾也一直是摩爾定律最堅定的捍衛者，緊緊追隨著摩爾定律的發展。但隨著芯片內晶體管密度越來越高，摩爾定律的延續變得愈發困難，這也成為了業內面臨的共性問題。近日，中國電子報總編輯胡春民采訪了英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強，就此問題展開了深入討論。

摩爾定律仍能以一定節奏延續

胡春民：有人說當前摩爾定律已經到達了極限。若想延續摩爾定律，需要更具顛覆性的技術創新和突破，英特爾對延續摩爾定律有什么建議？

宋繼強：摩爾定律不僅僅是物理定律，也是對于半導體未來技術以及經濟發展的預測。在表述上，是指在一定尺寸內的半導體晶體管密度，以各種各樣的方式實現提升。同時，它還有另一個特點，即半導體的性能達到平均水平后，半導體的價格也會以一個指數級的方式下降。因此，從整體上看，摩爾定律其實是通過預測半導體指數級提升的方式，來推動半導體產品的性價比。

摩爾定律發展歷程（來源：英特爾公司）

由此可以看出，摩爾定律并不是一個技術定律或者物理守則，而是半導體領域專家對產業發展方向的大膽預測，并且把它視為一種信念。當然，光有信念不夠，還要去執行、去推動它的發展，需要通過實際的技術進步和生產工藝的提升來推動摩爾定律相關技術的落地。

幾十年來，英特爾既是摩爾定律的提出者，也是守護者和推動者。在過去的二十年中，摩爾定律已經多次被傳停滯，甚至是要終結。但事實上，每次有這樣的困難時，都意味著半導體技術的發展遇到了巨大的技術挑戰，導致短期內沒有合適的半導體技術來推動摩爾定律按原本的節奏發展。但每當大家認為摩爾定律要失效時，也總會出現一些新的技術，并應用到產業的發展中，推動摩爾定律繼續前行。例如，2008年高K（介電常數）電介質的金屬柵極技術的出現，突破了芯片在32nm工藝制程的卡點。此外，3D FinFET架構的出現，幫助芯片制程成功突破28nm工藝制程。

英特爾晶體管的創新里程碑（來源：英特爾公司）

但是，隨著芯片制程進入到5nm、3nm，很多工藝結構的設計已經開始接近于原子層面，對設計的精度、良率都有很高的要求，也使得技術的突破變得更加困難。因此，如今的芯片微縮，將更加依賴光刻機技術以及新的架構設計方法。

首先，在光刻技術方面，需要大大提升光刻機的精度，使其能光刻更細微尺寸的芯片。其次，在芯片尺寸縮小的同時，若想有效提升芯片性能，需要新的架構設計方法。如今，業內認為全新的GAA（Gate All Around）的架構設計方式，能夠有效提升先進制程芯片的性能。英特爾以GAA為根基，設計出RibbonFET架構。在英特爾芯片制程進入埃米后（例如Intel 20A制程工藝），將會采用RibbonFET架構。

對于半導體行業而言，摩爾定律如同一面旗幟，若遵守它，就能夠用各種創新來達到相應的技術水平。此外，摩爾定律的發展也并非憑一己之力便可達成，需要產業鏈上下游一起合力推動。如果大家都相信摩爾定律能夠發展下去，那么它仍然能夠以一定的節奏延續。

制程工藝的先進性要綜合評判

胡春民：摩爾定律的延續通常基于制程工藝的推進。業內已經有代工企業實現了5nm、4nm的量產并走向更微小的制程。英特爾在制程工藝上和其他廠商有哪些不同？為什么要堅持這種路線？

宋繼強：從90年代后期起，不同廠商對制程工藝節點的命名方式已不再統一。此前，由于人們可以比較精確地測量出晶體管柵極的長度，企業往往會用晶體管柵極的長度作為某一代芯片制程的名稱。但是，在芯片微縮的進展放緩后，晶體管柵極長度的縮小不如從前明顯，但人們依舊希望在芯片制程的命名上體現摩爾定律的延續。因此，在進入21世紀后，各個廠商的命名規則便出現了不一致的情況，有的廠商依舊采用柵極長度命名，有的則采用其它的特征尺寸來命名，從而強調其可以將制程做得更小的能力。

因此，芯片制程的數值大小，對于如今的半導體制程工藝而言，已經沒有太大的參考意義。在衡量芯片性能方面，其他數值同樣具有參考意義，例如芯片中晶體管的情況也是衡量芯片性能的重要指標，即晶體管能達到怎樣的密度等。這些技術水平甚至比納米數值更具有說服力。

可見，若想衡量半導體制程工藝的先進性，需要結合許多方面的指標來綜合評判，而不是僅僅通過幾納米的數值一概而論。對于英特爾而言，在推進工藝制程方面一直堅持嚴格要求、穩步前進，不一味追求速度。例如，英特爾的14nm、14nm+、14nm++、10nm、10nm+等制程工藝，實際上每個加號都代表了一次工藝上的提升，有的是10%的提升，有的是20%的提升。有時候友商會把這種提升直接當成一個新的制程節點發布，但英特爾沒有。

英特爾最新制程工藝路線圖（來源：英特爾公司）

英特爾在14nm到10nm的推進過程中遇到了一些困難，相比友商慢了一些。目前英特爾在最先進的制程工藝節點上，大概比友商慢了一年到一年半左右。所以，英特爾提出了IDM 2.0的新戰略，目標是在4年內推進5個制程工藝節點。在這個戰略下，當英特爾推進到Intel 20A時，制程工藝大概能夠與業內*水平齊平，甚至能稍微強一些。到Intel 18A時，英特爾在制程工藝上能夠回到業內*地位。而這并非空穴來風，是以各種精確的指標進行衡量后得出的。

胡春民：Intel 18A和Intel 20A在數字上的差別看上去很小，兩者在技術上會有怎樣的優化和進步？

宋繼強：二者之間的差距，主要體現在RibbonFET架構性能上的提升，這一架構將會在Intel 20A出現時正式現身，到Intel 18A時會變得更加完善，從而進一步優化芯片性能，在供電方式、開關速度控制、功耗等方面均會進行優化，并在此后的工藝上持續提升。

先進工藝芯片的開發流程，涉及上千個步驟，還需要以非常高的良率去量產芯片，實屬不易。架構設計很難一步到位，需要不斷地優化升級。晶體管可以視為一塊塊樂高，每一小塊均可以打造不同的架構產品。有些架構可以打造高性能計算，有些架構在注重性能的同時，也能實現更低功耗。同時，不同的性能需求對晶體管測試的場景也有不同的要求。在搭建的過程中，需要不斷對架構進行測試，從而推動架構的持續優化，實現技術的持續進步。

新架構是延續摩爾定律的重要方式

胡春民：如今，部分代工廠商轉向了GAA架構以推動更先進制程的研發。英特爾在架構創新突破上和其他企業有哪些不同？

宋繼強：GAA是一種晶體管搭建的結構方式，是用柵極包住兩邊的溝槽鰭片的結構。這是一種通用的架構，但各家對于具體的晶體管結構設計是各有所異的。

英特爾全新RibbonFET晶體管（來源：英特爾公司）

英特爾在GAA晶體管上實現了創新架構RibbonFET，RibbonFET架構可以讓一個柵極同時包住多個用于電流導通的構槽。同時，溝槽鰭的設計可以根據不同需求，去拉寬或者收窄，從而在整個設計上變得相對靈活，多片的鰭可以被一個柵極完全包住，在拉高尺寸的同時不占用過多的平面尺寸。鰭在加寬的同時，也能保證電流的通過量足夠大，且不會增加整體結構的尺寸，這也是英特爾在架構設計上的獨特之處。

如今整個行業都很看好GAA機構，紛紛開始將其用在晶體管的結構設計中，但能否實現芯片的量產最為關鍵，如今看來也很有難度。

先進封裝將推動摩爾定律延續

胡春民：封裝曾被視為集成電路領域技術含量相對比較低的環節，如今業內提出了先進封裝概念，包括3D堆疊等技術，并將其視為推進摩爾定律發展的關鍵。先進封裝技術如何推進摩爾定律的發展？英特爾在這方面有哪些突破？

宋繼強：先進封裝將會成為延續摩爾定律的一個重要技術方向。此前，人們通常把目光焦距在芯片里的晶體管設計，致力于如何把單獨的die（獨立的功能芯片）做好，包括如何優化結構、改善供電等。在封裝方面，傳統的封裝在die之外的帶寬、功耗以及連線的間距差別很大，導致在同一個芯片系統里的die之間無法集成，也難以提升芯片的性能。

英特爾封裝技術的創新里程碑（來源：英特爾公司）

因此，僅通過傳統封裝的方式，很難有效提升芯片性能，但這一系列問題在先進封裝中得到了有效解決。例如，采用先進的混合鍵合技術，能夠把在封裝中的間距尺寸降到10微米以下。因此，采用先進封裝技術，芯片中的特征尺寸差別能夠縮小很多，相互間連接的電阻、連線長度的功耗也會隨之下降，可以達到聯合優化的效果，從而有效提升芯片性能。

在先進封裝中，除平面封裝外，還可采用3D封裝的方法提升芯片性能。3D封裝把計算單元和計算單元封在一起，使芯片密度大幅提升。

3D封裝技術的出現，意味著在芯片的平面方向將不再占用更多尺寸空間，而是通過豎直堆疊的方式向上延伸，雖然效果會更好，但技術難度也會隨之提高。首先，連線之間傳輸的信號速度會變快；其次，運算器的功耗也會變大。因此，在3D封裝領域中，功能密度的提升、功耗的降低等，是未來需要優化的方向。

Foveros是英特爾推出的3D封裝技術，包括已經推出的Foveros omni和Foveros direct技術。這些技術均是在豎直方向上，對計算單元進行有效連接，能夠順暢地供電，也不需要在芯片以及die上打孔，從而節省寶貴的平面資源。

胡春民：在先進封裝方面，大企業針對異構集成、芯粒等技術，開展了哪些合作？

宋繼強：先進封裝在2D集成時，各個芯片或芯粒之間可以用主流的方式來進行互聯，但在2.5D以及3D的異構集成中，用主流的方式連接會變得相對困難，需要統一的互聯標準。因此，英特爾發起了UCIe（通用芯粒互連技術）聯盟，意在制定統一、公共的互聯標準。UCIe聯盟包含了芯片設計廠商、封測廠商等半導體產業鏈中各個環節的廠商，使得各產業鏈之間形成互聯互通的關系，有利于標準的制定。

UCIe聯盟的成立，不僅使英特爾能夠與其他廠商共享技術和接口，還能夠有效推動產業鏈上下游伙伴，一起形成更優的產業互聯技術，推動產業發展。

胡春民：在異構集成技術領域，中國企業如何更好地參與？

宋繼強：如今中國企業都在積極參與異構集成技術的發展。UCIe聯盟已經有幾家中國的企業。異構集成也是中國半導體產業著重研究的技術領域之一，產學研各個方面都十分重視。例如，中國科學院院士劉明去年就提到了混合鍵合技術；清華大學教授、國際歐亞科學院院士魏少軍也在今年3月份的一個大會上特別提到了異構集成，并表示以三維混合鍵合技術為代表的微納系統集成，將是未來半導體延續摩爾定律的主要手段。由于傳統封裝領域和先進封裝領域之間還有很大的技術鴻溝，中國若想更好地發展異構集成技術，需要結合學界和業界兩方面的能力來共同推動發展。

異構計算使芯片設計更加靈活

胡春民：異構計算對摩爾定律延續能起到怎樣的作用？

宋繼強：如今人們更加關注異構計算技術，是由于異構計算能夠在已有的芯片制程基礎上，不通過縮小芯片制程的方式，只通過計算架構的設計創新優化芯片性能。在未來的芯片設計中，將既有傳統的標量計算架構，也會有矢量架構，甚至還會有矩陣運算等架構。將這些架構整合后，能更有效地利用底層芯片資源，發揮更高效的計算能力，從而有效提升芯片性能。

英特爾全新x86內核架構：能效核、性能核（來源：英特爾公司）

隨著數字化轉型的加速，各行各業對算力的需求越來越*，只用常規的芯片架構來處理這些數據是遠遠不夠的。采用多種架構組合的方式，能夠根據不同的功能來匹配適合的架構進行數據處理，使工作變得更加高效。英特爾CPU就采用了異構計算技術，芯片內既含有能效核E-core（Efficient Core），也含有性能核P-core（Performance Core），兼顧了芯片中的能效和性能，在提升芯片性能的同時，還能根據客戶需求進行靈活的調整。

寬禁帶半導體暫時無法替代硅基半導體

胡春民：近期寬禁帶半導體技術被熱炒，一些碳基功率器件開始在汽車上應用。碳基半導體未來是對硅基半導體的替代嗎？

宋繼強：相比較于傳統的硅基半導體而言，寬禁帶半導體在一些功率器件中的應用較有優勢，但并不意味著它能替代硅基半導體，因為寬禁帶半導體的應用領域還十分有限，遠不及硅基半導體。例如，寬禁帶半導體并不適合用來做計算部件，無法在CPU領域應用。寬禁帶半導體是另一種技術方向，并不是硅材料的替代技術。

四大超級技術力量推動數字化進程

胡春民：英特爾CEO帕特·基辛格說過，當今時代的四大超級技術力量是無處不在的計算、從云到邊緣的基礎設施、無處不在的連接和人工智能。這四大技術對未來萬物互聯以及數字化發展都有很大的幫助。對此英特爾都有哪些布局？

宋繼強：這四大技術力量被英特爾視為數字化轉型的四個超級力量，也是英特爾重點布局的技術領域。無處不在的計算，意味著未來的萬物互聯技術將變得更加智能，使未來的計算不再僅限于手機、電腦等設備的連接，而是能將更多設備進行連接。這也意味著未來的常見設備，無論是植入式還是連接式，均需要加上計算能力。例如，會議室的桌子也能具備觸摸、交互、錄音等能力；墻壁甚至可以自動變成投影或者可交互的場景。

無處不在的計算力量可能只存在一個獨立的設備中，也可能存在于多個連接的設備中，但對于通信技術水平的需求非常高。在通信的過程中，設備需要從其他設備中獲取數據，或者獲得一些額外的計算資源。因此對于通信設備而言，需要*的連接，既需要有前端、后端一站式的連接——比如通過5G、Wi-Fi提供低延時、高通量的連接，也需要一些有線的連接，比如運營商的接入網與骨干網之間的連接等。

可見，無處不在的計算力量也需要無處不在的連接。為實現無處不在的連接，英特爾致力于通信技術創新，包括4G、5G甚至6G的網絡標準化定制技術。在運營商、服務商的體系中，英特爾有FlexRan軟件技術作為支持。在硬件技術中，英特爾能夠提供智能網卡、IPU等網絡加速技術的支持。

在從云到邊緣的基礎設施中，除了強大的硬件支持，還需要具備高度互通性的軟件，使硬件發揮出效力，并做好對硬件資源的協調和調度。因此，英特爾在軟件層面提供了不同種類的開發包，提供功能更加完善的軟件堆棧。

在從云到邊緣的基礎設施中，異構計算是關鍵技術。但異構計算單元的調度成為了新的挑戰，如何實現在異構計算單元調度完整的同時，達到降本增效的效果，需要產業界的協同探索。因此，英特爾與合作伙伴開啟oneAPI計劃，為異構計算提供統一的編程框架，覆蓋從云到端的邊緣計算，使開發者們能夠靈活調度計算資源。

如今的數據量呈指數上升，單憑人力難以處理。因此，人工智能技術成為了四大超級力量之一。在未來的數據中，除了數字化系統本身產生的數據外，還會有物理*折射到數字化領域的數據，包括但不限于人類日常的視覺、語音等數據。這些海量數據都需要AI算法來進行處理，并將其進行優化后與硬件連接。對數據進行有效整合，并保持垂直性，才能使人工智能真正發揮高效率優勢并提高生產力。

未來芯片的性能迭代與成本預期仍有據可依

胡春民：此前，在摩爾定律的發展過程中，總會出現一些具有特征性的規律，使得人們能按照此規律準確地預測出下一代芯片的成本、性能等各項指標。在后摩爾時代，芯片的性能迭代與成本預期，是否仍然延續同樣的規律？

宋繼強：規律會依舊存在，但不會是長期穩定的規律。這是由于此前的技術難點不高，在芯片迭代的過程中，規律性也相對穩定，人們也能夠提前很久預測出芯片技術的發展情況。但隨著技術難度越來越大，不定性因素增多，人們很難提前很久就預測下一代芯片技術的相關情況，往往在技術臨近推出時，才能得到確切信息。

例如，英特爾的Intel 18A芯片，現在還無法確切地知曉相關技術細節，需要等2023年Intel 20A即將發布之時，芯片制程正式進入到埃米之后，才能得知具體情況。Intel 18A芯片的研發，需要有2000多道工藝流程，在這個過程中會出現哪些變數，目前還難以定論。因此，如今的規律性雖然不如以前強，但是依舊存在。

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