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汽車大芯片,巨變前夜


  來源: 半導體行業觀察 時間:2024-06-25 作者:淺淺
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整體芯片尺寸減小。使用芯粒可避免單片設計方法增加芯片尺寸(面積)。在過去五年中,復雜芯片的芯片面積不斷增大,幾乎達到極紫外光刻的掩模版極限,即 858 平方毫米。對于數據中心使用的 GPU,這個問題變得尤為突出,因為更大的芯片尺寸允許容納更多晶體管,從而可以增強計算能力和處理能力。請記住,工藝的良率受缺陷密度(單位面積缺陷數量)的限制,較大的芯片更有可能包含一個或多個缺陷,因為它們覆蓋的面積更大。即使一個缺陷也會導致芯片無法正常工作。從長遠來看,較小的芯片尺寸可以提高良率,從而降低成本。


雖然這種效應是芯粒的一個重要優勢,但汽車芯片預計在 2030 年代中期之前不會達到這樣的尺寸。相反,對于汽車垂直行業來說,樂高原(Lego principle)則更為重要。


樂高原則(或由標準實現的模塊化芯片設計)允許汽車 OEM 混合搭配現有設計池或庫中的組件,以滿足其特定需求。該原則的好處包括能夠重復使用組件。由于汽車行業的制造量低于其他細分市場(例如,每年汽車產量接近 1 億輛,而智能手機出貨量接近 15 億部),因此定制重復使用組件將提高目標芯片設計的成本效率。其他好處包括加快新芯片的上市時間,通過選擇真正需要的組件提高可擴展性,以及為加速器等專用芯片提供更多供應商選擇。


調查顯示,汽車半導體價值鏈中的大部分受訪者(61%)表示,通過混合搭配或樂高原理設計最佳芯片的靈活性是業界采用芯粒的主要動機。降低總運營成本和提高單個 IP 組件的產量被視為基于芯粒的設計的重要優勢,但影響較小(19%)。


生態系統對于 Chiplet 的成功至關重要。這些生態系統促進了標準化,并營造了鼓勵 Chiplet 在不同垂直行業(例如數據中心和汽車)采用的環境。


UCIe 標準是標準化領域最重要的進步之一。自 2022 年 3 月發布第一個標準 (UCIe 1.0) 以來,我們成立了一個汽車工作組,為標準的修訂做出了針對汽車的貢獻。


除了標準化之外,新興生態系統在促進其采用方面也發揮著作用。例如,由獨立納米電子研發中心 Imec 贊助的汽車芯粒聯盟聚集了 50 多家汽車半導體價值鏈參與者,討論和交流汽車芯粒設計進展的想法。


Chiplet 技術尚屬新興技術。OEM 必須考慮使用 Chiplet 的挑戰,尤其是在考慮系列部署時。


汽車就緒性(Automotive readiness):為了滿足汽車就緒性,芯片設計必須滿足所有必需的設備和制造規范(例如 AEC-Q100 和 IATF 16949),并能承受惡劣環境,包括振動和溫度。與汽車制造相比,數據中心當前的用例提供了更穩定的環境和更少的挑戰。


互連標準化(Interconnect standardization):如前所述,生態系統參與者應考慮制定一個共同的標準,以便可以組合設計。目前,行業內的大型參與者正在組建不同的聯盟和標準。一個全球性的、被廣泛接受的標準對于實現樂高原則的理念至關重要。


采用新的開發模式和開放性(Adoption of new development paradigms and openness):為了確保成功采用芯粒,價值鏈上的各參與者(知識產權、代工廠、集成設備制造商和封裝)可以尋求新的合作模式。雖然所有參與者都認為這是關鍵要素,但可能難以及時實現。這在一定程度上是由于知識產權方面的挑戰以及有關責任的懸而未決的問題,例如確定哪一方將負責芯片的整體可靠運行,而各方都提供其構建模塊。從驗證和確認的角度來看,價值鏈參與者認為混合搭配的“商店”芯粒創建方法是不切實際的。


價值鏈中的大多數高層領導預計,未來十年內,芯粒將得到更廣泛的采用。在調查中,48% 的行業領導者預計,汽車應用的芯粒將在 2027 年至 2030 年之間出現,而 38% 的行業領導者則預測將在 2030 年至 2035 年之間出現。只有 8% 的人預計該技術將更快地發展,即在 2025 年至 2027 年之間。考慮到汽車行業的整體增長和發展時間,這種延遲并不令人意外。


此外,預計芯片的過渡將是漸進的。雖然樂高原則很有吸引力,但第一批芯片設計很可能是同質的。在這些設計中,知識產權模塊將來自同一供應商,并使用專有或既定標準,例如外圍組件互連快速 (PCIe)。下一步很可能是使用來自外部一方的構建塊進行設計,這也有助于解決責任問題。真正的異構設計,具有真正的多供應商或多技術節點大小組合,很可能在 2030 年代中期及以后出現。


基于芯片的設計的重要性顯而易見,因為它們允許芯片在計算需求增加時繞過現有界限,同時保持成本效益。一旦芯片生態系統和標準得以實現,利益相關者就應該量化當前應用場景的收益和機會。


融合芯片和芯粒對整個汽車半導體價值鏈參與者的影響


關鍵詞:芯片,汽車半導體,人工智能    瀏覽量:12468

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