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iPhone 12背后,5纳米芯片秘辛

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2020年10月15日 18:19

编者按:本文来自微信公众号“智物科技评论”(ID:IntellegentThings),作者 智物科技评论,36氪经授权发布。

苹果iPhone 12率先引领发布5纳米芯片,一周之后,华为mate 40也将采用5纳米制程的海思麒麟9000,两个月之后,vivo x60将会采用三星的Exynos 5纳米芯片。5纳米芯片究竟意味着什么?

苹果发布iPhone 12系列手机,是全球首款采用5nm工艺芯片的手机。BBC的报道分析,为了在5纳米芯片制程的优势,苹果不惜包下台积电三分之二的5nm产能。

在发布会上提起A14芯片,苹果CEO库克难掩得意,称其为“史上最快的智能手机芯片”并“领先竞争对手几代”。

而事实来看,苹果领先不了多久,可能也就是几天。几天之后,华为mate 40将会同样采用5纳米制程的芯片,余承东早就说了,那颗芯片才是行业最领先,领先对手几个身位的存在。

芯片工业的进步和竞争在毫厘之间

作为全球首款正式上市的5nm手机芯片,苹果A14芯片集成了118亿个晶体管,比A13芯片晶体管数量增加了近40%,这得益于5纳米的制程优势。

苹果介绍,相比上一代,这颗芯片的CPU处理和图像处理速度提升了50%,其神经网络机器学习模型处理速度提升最高达80%。

5纳米芯片有什么好处?苹果在推介iPhone 12的时候介绍,可以让用户在剪辑4K高清视频、拍摄超高画质照片和玩手游时会更加流畅。比如苹果在iPhone 12发布现场演示的《英雄联盟》。

这可能对于5G网络来说非常重要,毕竟,现在5G特色的应用几乎没有。视频是可能的方向之一。

同时,5纳米芯片还能让手机功耗更低。这对iPhone 12可怜的电池配置来说,比较重要。

5纳米争锋,ASML魅影

BBC用一句话来形容纳米——每一秒钟,头发生长出的长度,是十亿分之一米。

同前几代的芯片制程进步一样,5纳米芯片工艺意味着芯片当中的晶体管进一步缩小,整颗芯片可以封装进去数十亿个晶体管,其晶体管上通断开关只有25个原子宽。

采用了5纳米制程工艺的A14、海思麒麟9000、Exynos的计算能力更强。这是iPhone 12、华为mate 40以及vivo x60比其他手机更聪明的基础。苹果A14 芯片当中,大约每平方毫米1.71亿个晶体管。

2016年,苹果、华为等率先采用了7纳米的工艺,当时,业内曾经断言,5纳米将不会很快到来。改变进程的,是时下中国舆论界的大明星——荷兰光刻机公司ASML。

ASML行业内毁誉参半

ASML开创的极紫光工艺,使得在硅片上更加精细化地蚀刻电路称为可能。BBC在其报道中称,一台ASML的光刻机的售价在1.23亿美元。

价格高企,但是对于台积电、中芯国际、三星这些芯片制造业公司而言,仍然划算,其关键原因在于提升了良率。

BBC原因一位行业分析人士的话称,ASML光刻机所做的事情,类似于在火星表面用纸飞机去撞击邮票,在如此小尺度上,精确度是关键。

ASML的这种工艺相当于将“画笔”从原有的记号笔换成了细线笔,只不过这支特殊的笔用的不是墨水,而是微弱的光。

ASML公司解释,“用高能量的工业级激光照射到一滴融化的锡上,可以将其汽化并使它产生等离子体,等离子体就会发出紫外线光。这个过程每秒进行5万次,因此5万滴锡就能产生足够的紫外线光。我们再用平面镜去捕获光线,将光投射到掩膜,随后用透镜固定,编码成芯片设计图,最后照射到硅片的光敏涂层,芯片布线就被雕刻完成。”

听起来似乎并不复杂,但到目前为止,只有两家芯片代工厂实现了5nm工艺的量产,一家是台积电,另外一家是三星。

台积电是这次上市的苹果A14芯片独家制造商,也是海思麒麟9000的制造商。三星的首款5nm芯片Exynos 1080将于12月上市,vivo X60将会率先采用。

更智能的智能手机

随着芯片技术的发展,更多的晶体管被塞进芯片中,更多的“计算”任务现在可以本地处理,无需网络就可以完成语音转录、照片中人物的识别,包括有些AI任务也可以在智能手机上运行,帮助手机更好的感知周围环境,与世界发生交互。

本地处理能力非常关键,尤其是涉及到一些个人隐私等等的数据运算。但是,本地处理能力提升,也意味着硬件功耗的提升。

极紫光工艺EUV,已成大众话题

采用更小的晶体管可以用更低的功耗来运行,也意味着它们的运行速度会更快。台积电就表示,在相同功率下,其5nm工艺下的晶体管运行速度比7nm快15%。

这也将有助于整体芯片的设计,设计人员可以有更多空间去加专用加速器。BBC援引行业专家的话称,“针对图像处理、音频信号处理、视频编码等特定任务,可以设计加速器来实现任务加速或降低功耗。”

苹果的A14芯片完成机器学习任务的速度比A13快10倍。5纳米芯片可以应用的领域不只是手机,还包括智能眼镜、智能手表、自动驾驶等等领域,这些都需要变得更聪明。

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