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衡量半导体工艺进步的最好方法（上）( 三 )


对于硅CMOS来说 ， 目前还处于实验室阶段 ， 但不会太久 。 十多年来 ， 工业研究人员一直在探索生产“单片3D IC”的方法 ， 这种芯片是一层又一层的晶体管叠加在一起 。 然而这并不容易 ， 因为硅加工的温度通常很高 ， 建造一层会破坏另一层 。 然而 ， 一些工业研究机构(比利时纳米技术研究公司Imec、法国的CEA-Leti和英特尔) 正在开发可以在CMOS逻辑- nmos和pmos中制造这两种类型的晶体管的技术 。
如今的非硅技术可以更早实现3D互联 。 例如 ， 麻省理工学院教授Max Shulaker和他的同事已经参与了依赖于碳纳米管晶体管层的3D芯片的开发 。 此技术可以在相对较低的温度下加工这些设备 ， 如此一来就可以比硅设备更容易地将它们多层叠加起来 。
另一些人则致力于在硅之上的金属互连层内构建逻辑或存储设备 。 其中包括由二硫化钨等原子薄半导体制成的微机械继电器和晶体管 。
大约一年前 ， 一群著名的学者聚集在加州大学伯克利分校的校园里 ， 提出了他们自己的衡量标准 。
这个非正式的小组包括了半导体研究领域的一些大名鼎鼎的人物 。 参加2019年6月会议的是伯克利的三位工程师: Chenming Hu, Tsu-Jae King Liu, and Jeffrey Bokor 。 Bokor是该大学电气工程系主任 。 胡是世界上最大的半导体制造商台积电的前技术总监 ， 今年他获得了IEEE荣誉奖章 。 刘是工程学院院长和英特尔董事会成员 。 来自伯克利的Sayeef Salahuddin也是在场的 ， 他是开发铁电装置的先驱 。
斯坦福大学的Philip Wong是台积公司的教授和企业研究副总裁 ， Subhasish Mitra发明了一项关键的自测技术 ， 并与Wong合作开发了第一台基于碳纳米管的计算机 ， James D. Plummer是英特尔的前董事会成员 ， 也是斯坦福大学任职时间最长的工程系院长 。 TSMC研究员Kerem Akarvardar和麻省理工学院的Dimitri Antonidis随后加入 。
Liu表示 ， 他们都感到自己所在领域对优等生 ， 尤其是美国学生的吸引力正在下降 。 这种信念背后的逻辑似乎很简单:如果你看到一个领域从现在起10年之内都不可能取得进步 ， 为什么还要花4到6年的时间来训练它?她表示 ， 当“我们实际上需要越来越多的创新方案来继续推动计算机技术的发展”时 ， 这种对顶尖学生缺乏吸引力的现象就出现了 。 ”
这些专家寻求一种能消除节点末日时钟的度量标准 。 他们认为 ， 至关重要的是 ， 这个度量应该没有自然终点 。 换句话说 ， 数字应该随着进步而上升 ， 而不是下降 。 它还必须是简单的 ， 准确的 ， 并且与改进半导体技术的主要目的相关——更有能力的计算系统 。
为了实现这一目标 ， 他们想要的不仅仅是像IRDS的GMT度量标准那样仅仅描述用于制造处理器的技术 。 他们想要的指标不仅要考虑处理器 ， 还要考虑影响整个计算机系统性能的其他关键方面 。 这可能看起来过于雄心勃勃 ， 也许确实如此 ， 但它与计算机的发展方向相吻合 。
如果我们打开Intel Stratix 10现场可编程门阵列的封装 ， 你会发现它不仅仅是一个FPGA处理器 。 在封装内 ， 处理器Die被一系列“chiplets”所包围 ， 其中值得注意的是 ， 包括两个高带宽DRAM芯片 。 一小片蚀刻着密集互连阵列的硅将处理器与存储器连接起来 。
计算机最基本的功能就是:逻辑、内存以及它们之间的连接 。 因此 ， 为了提出他们的新度量 ， Wong和他的同事选择了这些成分的密度作为参数 ， 分别称为DL、DM和DC 。 结合下标 ， 他们这个方法称为LMC度量 。
LMC度量的发起者表示 ， DL、DM和DC的改进共同对计算系统的总体速度和能源效率做出了主要贡献 ， 特别是在当今以数据为中心的计算时代 。 他们绘制了历史数据 ， 显示了逻辑、记忆和连通性的增长之间的相关性 ， 这表明DL、DM和DC的平衡增长已经持续了几十年 。 他们认为 ， 这种平衡隐含在计算机架构中 ， 而且令人惊讶的是 ， 它适用于各种复杂程度的计算系统 ， 从移动和桌面处理器一直到世界上最快的超级计算机 。 Wong表示 ， 这种均衡的增长表明 ， 未来也需要类似的改善 。


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