7奈米EUV晶片量產後,台積電與三星電子決戰於5奈米 - 工程師
By Frederic
at 2019-04-16T09:32
at 2019-04-16T09:32
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7奈米EUV晶片量產後,台積電與三星電子決戰於5奈米
http://bit.ly/2KDqeZP
三星電子計劃在2019年6月推出Exynos 9825,這是一個採用7奈米EUV工藝生產的應用處理
器(AP),應用於即將推出的Galaxy Note 10旗艦機。
相對於傳統的氬氟(ArF)技術,EUV微影技術可以以更短的波長繪製更精確的半導體電路圖
形。三星電子解釋說,與目前的10奈米製程相比,7奈米EUV製程可以減小晶片尺寸約40%
,提高功率效率約50%。
其實,我國台積電為延續7奈米製程領先優勢,已於2019年3月底按既定時程正式量產以支
援極紫外光(EUV)微影技術的7奈米加強版(7+)製程,而全程採用EUV技術的5奈米製程也將
在2019年第2季進入風險試產,預計 2020 年量產。至於,3 奈米晶圓預計 2020 年開工
興建、隔年試產,並在 2022 至 2023 年間進入量產,台積電將持續擔任全球半導體業的
領頭羊。
台積電正為華為(Huawei)量產應用處理器麒麟985,採用7奈米的EUV製程,應用於華為
Mate 30智慧手機。華為應用處理器麒麟985,可能在今年上半年推出。然而,市場猜測,
台積電7奈米量產的產品先於三星電子,但台積電不會將EUV設備應用於整個製程,而只應
用於少數幾個產品製程。也就是說,台積電擁有選擇採用EUV與不採用EUV版本製程的彈性
,也就是訂價策略會成為台積電的優勢。
隨著7奈米EVU晶片量產開出後,前段製程的戰場已經從7奈米發展到5奈米。尤其,台積電
5奈米製程可能用於蘋果的A14應用處理器。
還有,市場也注意到輝達(Nvidia)的動態,也可能影響代工產業未來的命運。目前7奈米
EUV大客戶,包括:蘋果、三星電子的行動部門、高通、華為和AMD,但有能力跨入小於10
奈米製程的先進代工廠並不多。輝達已表示:「今年沒有推出7奈米圖形處理器(GPU)的計
畫。」。到2020年底產量穩定時,輝達可能會採用台積電的5奈米製程,若選擇三星代工
才可能有機會縮短與台積電的差距。
其實,未來下世代AI晶片的重大突破關鍵,並非是演算法而是硬體設計,也就是晶圓製程
的再進化。例如,英偉達正在探索三條主要前進的道路:開發更特殊用途的晶片;減少深
度學習期間所需的運算;嘗試使用類比而非數位晶片架構。至於,英特爾也提出AI硬體重
要性正不斷在AI領域中提高,提出“邊緣人工智慧”將變得更有效率,還有支持透過雲端
處理的AI之數據中心,能夠在完全靈活的可編程晶片架構上處理更廣泛的學習任務。
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Figures/2019/market/ic_15476a_20190416.png
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http://bit.ly/2KDqeZP
三星電子計劃在2019年6月推出Exynos 9825,這是一個採用7奈米EUV工藝生產的應用處理
器(AP),應用於即將推出的Galaxy Note 10旗艦機。
相對於傳統的氬氟(ArF)技術,EUV微影技術可以以更短的波長繪製更精確的半導體電路圖
形。三星電子解釋說,與目前的10奈米製程相比,7奈米EUV製程可以減小晶片尺寸約40%
,提高功率效率約50%。
其實,我國台積電為延續7奈米製程領先優勢,已於2019年3月底按既定時程正式量產以支
援極紫外光(EUV)微影技術的7奈米加強版(7+)製程,而全程採用EUV技術的5奈米製程也將
在2019年第2季進入風險試產,預計 2020 年量產。至於,3 奈米晶圓預計 2020 年開工
興建、隔年試產,並在 2022 至 2023 年間進入量產,台積電將持續擔任全球半導體業的
領頭羊。
台積電正為華為(Huawei)量產應用處理器麒麟985,採用7奈米的EUV製程,應用於華為
Mate 30智慧手機。華為應用處理器麒麟985,可能在今年上半年推出。然而,市場猜測,
台積電7奈米量產的產品先於三星電子,但台積電不會將EUV設備應用於整個製程,而只應
用於少數幾個產品製程。也就是說,台積電擁有選擇採用EUV與不採用EUV版本製程的彈性
,也就是訂價策略會成為台積電的優勢。
隨著7奈米EVU晶片量產開出後,前段製程的戰場已經從7奈米發展到5奈米。尤其,台積電
5奈米製程可能用於蘋果的A14應用處理器。
還有,市場也注意到輝達(Nvidia)的動態,也可能影響代工產業未來的命運。目前7奈米
EUV大客戶,包括:蘋果、三星電子的行動部門、高通、華為和AMD,但有能力跨入小於10
奈米製程的先進代工廠並不多。輝達已表示:「今年沒有推出7奈米圖形處理器(GPU)的計
畫。」。到2020年底產量穩定時,輝達可能會採用台積電的5奈米製程,若選擇三星代工
才可能有機會縮短與台積電的差距。
其實,未來下世代AI晶片的重大突破關鍵,並非是演算法而是硬體設計,也就是晶圓製程
的再進化。例如,英偉達正在探索三條主要前進的道路:開發更特殊用途的晶片;減少深
度學習期間所需的運算;嘗試使用類比而非數位晶片架構。至於,英特爾也提出AI硬體重
要性正不斷在AI領域中提高,提出“邊緣人工智慧”將變得更有效率,還有支持透過雲端
處理的AI之數據中心,能夠在完全靈活的可編程晶片架構上處理更廣泛的學習任務。
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Figures/2019/market/ic_15476a_20190416.png
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at 2019-04-17T03:09
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