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汽车大芯片,巨变前夜


  来源: 半导体行业观察 时间:2024-06-25 作者:浅浅
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整体芯片尺寸减小。使用芯粒可避免单片设计方法增加芯片尺寸(面积)。在过去五年中,复杂芯片的芯片面积不断增大,几乎达到极紫外光刻的掩模版极限,即 858 平方毫米。对于数据中心使用的 GPU,这个问题变得尤为突出,因为更大的芯片尺寸允许容纳更多晶体管,从而可以增强计算能力和处理能力。请记住,工艺的良率受缺陷密度(单位面积缺陷数量)的限制,较大的芯片更有可能包含一个或多个缺陷,因为它们覆盖的面积更大。即使一个缺陷也会导致芯片无法正常工作。从长远来看,较小的芯片尺寸可以提高良率,从而降低成本。


虽然这种效应是芯粒的一个重要优势,但汽车芯片预计在 2030 年代中期之前不会达到这样的尺寸。相反,对于汽车垂直行业来说,乐高原(Lego principle)则更为重要。


乐高原则(或由标准实现的模块化芯片设计)允许汽车 OEM 混合搭配现有设计池或库中的组件,以满足其特定需求。该原则的好处包括能够重复使用组件。由于汽车行业的制造量低于其他细分市场(例如,每年汽车产量接近 1 亿辆,而智能手机出货量接近 15 亿部),因此定制重复使用组件将提高目标芯片设计的成本效率。其他好处包括加快新芯片的上市时间,通过选择真正需要的组件提高可扩展性,以及为加速器等专用芯片提供更多供应商选择。


调查显示,汽车半导体价值链中的大部分受访者(61%)表示,通过混合搭配或乐高原理设计最佳芯片的灵活性是业界采用芯粒的主要动机。降低总运营成本和提高单个 IP 组件的产量被视为基于芯粒的设计的重要优势,但影响较小(19%)。


生态系统对于 Chiplet 的成功至关重要。这些生态系统促进了标准化,并营造了鼓励 Chiplet 在不同垂直行业(例如数据中心和汽车)采用的环境。


UCIe 标准是标准化领域最重要的进步之一。自 2022 年 3 月发布第一个标准 (UCIe 1.0) 以来,我们成立了一个汽车工作组,为标准的修订做出了针对汽车的贡献。


除了标准化之外,新兴生态系统在促进其采用方面也发挥着作用。例如,由独立纳米电子研发中心 Imec 赞助的汽车芯粒联盟聚集了 50 多家汽车半导体价值链参与者,讨论和交流汽车芯粒设计进展的想法。


Chiplet 技术尚属新兴技术。OEM 必须考虑使用 Chiplet 的挑战,尤其是在考虑系列部署时。


汽车就绪性(Automotive readiness):为了满足汽车就绪性,芯片设计必须满足所有必需的设备和制造规范(例如 AEC-Q100 和 IATF 16949),并能承受恶劣环境,包括振动和温度。与汽车制造相比,数据中心当前的用例提供了更稳定的环境和更少的挑战。


互连标准化(Interconnect standardization):如前所述,生态系统参与者应考虑制定一个共同的标准,以便可以组合设计。目前,行业内的大型参与者正在组建不同的联盟和标准。一个全球性的、被广泛接受的标准对于实现乐高原则的理念至关重要。


采用新的开发模式和开放性(Adoption of new development paradigms and openness):为了确保成功采用芯粒,价值链上的各参与者(知识产权、代工厂、集成设备制造商和封装)可以寻求新的合作模式。虽然所有参与者都认为这是关键要素,但可能难以及时实现。这在一定程度上是由于知识产权方面的挑战以及有关责任的悬而未决的问题,例如确定哪一方将负责芯片的整体可靠运行,而各方都提供其构建模块。从验证和确认的角度来看,价值链参与者认为混合搭配的“商店”芯粒创建方法是不切实际的。


价值链中的大多数高层领导预计,未来十年内,芯粒将得到更广泛的采用。在调查中,48% 的行业领导者预计,汽车应用的芯粒将在 2027 年至 2030 年之间出现,而 38% 的行业领导者则预测将在 2030 年至 2035 年之间出现。只有 8% 的人预计该技术将更快地发展,即在 2025 年至 2027 年之间。考虑到汽车行业的整体增长和发展时间,这种延迟并不令人意外。


此外,预计芯片的过渡将是渐进的。虽然乐高原则很有吸引力,但第一批芯片设计很可能是同质的。在这些设计中,知识产权模块将来自同一供应商,并使用专有或既定标准,例如外围组件互连快速 (PCIe)。下一步很可能是使用来自外部一方的构建块进行设计,这也有助于解决责任问题。真正的异构设计,具有真正的多供应商或多技术节点大小组合,很可能在 2030 年代中期及以后出现。


基于芯片的设计的重要性显而易见,因为它们允许芯片在计算需求增加时绕过现有界限,同时保持成本效益。一旦芯片生态系统和标准得以实现,利益相关者就应该量化当前应用场景的收益和机会。


融合芯片和芯粒对整个汽车半导体价值链参与者的影响


关键词:芯片,汽车半导体,人工智能    浏览量:839

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