芯片制造:当硅远离山谷

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来源:The Economist《Chipmaking:When silicon leaves the valley》

翻译:徐翰

半导体: 随着在一小片硅上塞进更多晶体管变得越发困难,人们正在寻求硅片的替代制造方法。

计算机产业是建立在沙子上的,因为沙子含有硅,而硅是制造微处理器芯片中使用的微型电器开关——晶体管的极佳材料。正是人类持续缩小这些晶体管的能力推动了相关产业的发展。第一个微处理器——英特尔的4004组件大约为10000纳米宽,约是人类头发的十分之一;而经过数十年的缩小,这家公司的最新产品只有22纳米宽,大约是50个硅原子的宽度。

对尺寸的痴迷源自于缩小晶体管后近乎魔法般的结果,更多的晶体管意味着更强大的硬件,而更小的晶体管开关其开关速度更快,因而可以执行更快的运算,功耗也更小。其结果正是过去50年里的主要趋势——计算机能力的爆炸。

缩小的速率遵循戈登•摩尔(英特尔的创始人之一)在1965年所观察到的“摩尔定律”:即给定区域的晶体管的数量每隔数年就会翻倍。检验定律的一种方式是观察晶体管的成本。1982年,当英特尔发布其80386芯片时,1美元可以买数千个晶体管,到2002年同样的价格可以买260万个,而到2012年,芯片通常携带10亿个晶体管,以美元计算价格下降到1美元买2000万个。

但旧魔法不再奏效。今年发生了一些前所未有的事情:一家硅谷的咨询机构Linley集团估算的尖端晶体管的价格将上升到1900万个/美元。现代晶体管已经如此微小以至于再进一步缩小它变得困难且昂贵,其获益也没那么大了。晶体管的微小性开始转而与它对着干:让芯片性能扭曲、限制芯片能够榨出的额外性能。

这并不意味着摩尔定律即将终结,至少目前还没有。但没有指数趋势可以永远持续下去,有些人认为硅晶体管的终结可能近在眼前。IBM沃森研究实验室的物理科学主任Supratik Guha说,“硅可能还会持续个三四年,之后就将碰壁了”。

工程师对于如何制造未来的晶体管有很多思路,新的研究论文也时常出现。许多人寻求重新设计晶体管本身以及改变其使用的制造材料以继续缩小它们,当这一可能性都不存在了,就将靠新的、奇特的方法来驰援。

快速开关

芯片制造商正在从物理学和经济学角度努力,并从物理学开始着手。就其所有的用途而言,晶体管是种简单的设备。电流从源极通过一个沟道而进入泄极,每个门极分配一个单独电压可以让电流被打开或者关闭,提供计算的基础。随着晶体管缩小到原子尺寸,沟道门的控制将变弱。现代晶体管有漏电流,即在关闭时也会有电流,这会浪费电力并产生热量,这必须用某种方式来处理。

一种解决该问题的办法是“向上制造”。2012年英特尔推出直立晶体管的芯片,沟道从芯片的其余部分升起,类似城市景观中的一座高楼,然后门包裹沟道的三个裸露面,以使其更好地实现功能。其余制造商也有类似计划,但发现很难掌握技术,全球最大的芯片制造商台湾半导体在2015年之前都不会有产品问世。

随着这些鳍状晶体管变得更小,它们也将遭受漏电流问题。如英特尔的零件研究部副总裁Mike Mayberry所言,下一符合逻辑的步骤是完全以门包围环绕沟道的所有4个侧面。这一“全包围门”晶体管是微小的、垂直堆叠线的形状,门更像是缠绕在线上而非如项链上的珠子那样。

这些晶体管在实验室内已经被造出来了,但大规模生产仍然有困难。一个类似的想法是把晶体管一个一个地叠起来形成三维芯片,而无须实际缩小晶体管本身。这有助于维持摩尔定律继续前行,但会加剧散热问题。

除了重新设计晶体管,另一选择是实用新型材料,如所谓的III-V族元素,它与硅很相近,其中的一些可比硅更有效地产生通过晶体管的电流,允许更低的电压、降低电力消耗以及延长电池寿命,芯片产业研究联盟中Sematech公司的Richard Hill称,预期性能提升20-50%是普遍的共识。

碳是许多研究人员的最爱,无论是微小卷起的纳米管还是平坦的、原子厚度的薄片石墨烯。如III-V族元素一样,电子可以轻易地在碳中流动。但碳也有个重大缺陷,纳米管的电学性能极大地依赖于其直径,这意味着制造过程必须完美无缺。而在某种方面而言石墨烯更糟,在自然状态下这一材料缺乏禁带!也就是说其导电性无法被关闭——对晶体管而言是个令人关注的问题。Hill博士说,一些研究团队在研究如何在石墨烯中制造禁带,但他认为其他材料(如硫化钼)的平面薄片天生带有禁带,也许会是未来一代超小器件的更好候选者。

但是如同那些在大片硅盘上制造芯片的晶圆厂所认知的那样,从实验室到工厂还有很长的路要走,因为一个器件在物理上合理并不意味着其生产的经济性。Mayberry先生预计,新技术对具有标准硅晶体管和奇特新型器件的杂化芯片的整合可能会较为缓慢。

即使是渐进的方式也会推动价格上涨。现代晶圆厂贵得让人想哭:英特尔最近取消的一处传言成本就高达50亿美元。Linney 集团的Linney Gwennap说,如果运算速度至关重要,客户也许会愿意为新奇的高速芯片支付更多,但对像中档智能手机而言的很多产品这没有多大意义。最早到2020年之前,所有的大型芯片制造商计划继续缩小其电路,但是如果那是以迅速上升的生产成本为代价,则经济规律将赶在物理规律之前迫使摩尔定律退出舞台。

即使这真的发生了,也并不是更快计算机的终结。Gwennap博士说,“50年的摩尔定律已经壮大了这行业,闷声发了大财”。数十年不断加快的硬件已经使得企业从软件及更聪明的编程方式中获得性能提高。更有效地使用现有晶体管也是可能的。许多现代芯片都是多面手,能干任何任务但无一擅长。设计来做少量任务的专门硬件也可以显著提速,这一方式已经在超级计算机中采用,如最初设计用于视频游戏的快速动作图像芯片。

变得模糊

未来也许有可能建造一个没有任何类似传统晶体管的电脑。最有名的方法是量子计算,利用量子力学的模糊性进行快速计算,但至少目前炒作得言过其实。建造量子机制产品替代传统计算机十分困难,即使可以,其速度优势也将受到极大限制,它们只在极少数(当然十分有用的)任务上快过传统计算机,比如搜索未排序的信息或者是找到巨大数字的因子,对其他任务而言,它们也许没多大优势。

也有其他利用量子效应的方法。有几家公司(包括英特尔)正在研究所谓自旋电子学,即亚原子粒子的自旋(一种量子性质,与经典的旋转概念无关)来实施计算。自旋电子学功耗低,也具有其他优势。给定一定数量零件,一些自旋电子学器件也许可以比传统芯片做出更有逻辑的工作,这使我们可以以更少的器件建造机器。英特尔的Mayberry博士说,一个典型的加法器(一种现有芯片的子组件)是由30个独立的晶体管建造出的,自旋电子学晶体管可以只需要5个,则给定区域可以配备更多地计算能力。

最雄心勃勃的想法可以总称为 “神经形态计算”。由计算机科学家Carver Mead在上世纪80年代首次提出,从生物学找灵感。IBM的Guha博士说,生物大脑从根本上就与硅计算机不同。计算机是电子设备,而大脑是电和化学的混合。大脑的基本信息处理单元是神经元,可以连接到数千个其他神经元,而一个典型的晶体管只能连接到少数晶体管。晶体管每秒可以打开、关闭数十亿次的速率,神经元的速率则慢约100万次。神经元可以飞速地制造和取消连接,使大脑自己适应一个任务,而大多数硅芯片的布线是固定的。

涉及到纯数值计算的时候,生物大脑并不如传统计算机,但是它们擅长其他有用的任务,如模式识别。Guha博士补充说,与现代计算机相比,它们具有令人震惊的功耗效率。一个很好的对比是在2011年美式文字游戏Jeopardy!中击败所有挑战者的IBM著名的沃森电脑。沃森由90台高度制订的计算机建造,放置在一个特殊的空调房间里,具有几十千瓦功率。相比之下,被这台机器击败的大脑之一——Ken•Jennings的大脑重量才几磅,功率约20瓦——都由玉米片和三明治提供。

向大自然学习的问题是人类还不明白其微妙之处。尽管经过几十年的研究,但没有人真正知道大脑是如何工作的,这使得我们很难将它的奥妙应用到技术中来。但神经形态计算的支持者可能会从其他方面得到帮助。脑科学是一个热门话题,有大量的研究经费涌入。两大新项目——欧洲的10亿欧元(14亿美元)人类脑计划(Human Brain Project)和美国类似的SyNAPSE倡议——承诺的经费甚至更多。如果这些项目如期实现,那么今天的奇迹,即在硅片上编织杰作也许有一天会看起来像被它取代的手摇式机械计算器一样笨拙和原始。

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