汽车芯片进入5nm制程时代

厂商一直在追随甚至想超越摩尔定律,遇到的较大问题是芯片内部的晶体管漏电。进入深亚微米制造制程时代之前,动态功耗一直是芯片设计的焦点,而在深亚微米制程,动态功耗在总功耗中的比例越来越小,静态功耗比例则越来越大;进入纳米时代,漏电流功耗对整个功耗的影响变得非常显著。在90nm制程电路中,静态功耗可以占到总功耗40%以上。

为什么呢?原来集成电路每一代制造制程的进步都是由缩短CMOS晶体管的沟道长度实现的。不断缩短沟道长度使电源电压、阈值电压等制程参数随之按比例缩小,而短沟道效应(SCE)、、结反偏隧穿电流等漏电流机制越来越显著,引起芯片漏电流功耗的上升。另外,沟道长度越短,漏电流功耗增加越快。

在5nm制程之前,因为采用了当时创新的FinFET(鳍式场效应晶体管)来替代传统平面式晶体管,台积电、三星和英特尔都成功抑制了漏电流功耗。

 

2015年开始,高通切入智能座舱和自动驾驶市场,近年来凭借其SoC芯片的强大算力,其14nm骁龙820A座舱SoC已经拿下不少客户,甚至成了2020年不少中高端车型的标配。

2019 CES展上,高通发布基于台积电第一代7nm制程的第一款车规级数字座舱SoC骁龙SA8155,入局车载市场。其强大之处在于优秀的运算能力和协同匹配能力,高通将其定义为“一机多屏多系统”的解决方案。今年伊始曝光谍照的长城WEY全新车型将是头款搭载8155的量产车型。

 

那么,智能座舱和自动驾驶能否相提并论呢?答案是否定的,前者与后者高度相关,但不可等同。智能座舱主要包括高清显示、仪表、主动安全报警(驾驶员监控)、实时导航、在线信息娱乐、紧急救援、车联网以及人机交互系统(语音识别、手势识别)等。其主要作用在于通过改变人机交互方式,提升驾驶者和乘员体验,有助于将产品属性升级为服务属性。毫无疑问,人工智能(AI)将赋能人车交互的智能化升级。智能座舱在半导体技术的支持下还是比较容易一步步实现。

 

自动驾驶呢?应该没有马斯克说的那么容易在不久的将来就能实现。因为它涉及的问题实在是太多了。就说芯片的算力吧,不可与智能座舱同日耳语。据称,高通8155芯片CPU处理器和GPU图形处理器算力是同级产品的3-5倍。而CES 2020上发布基于5nm制程Snapdragon Ride自动驾驶平台核心SoC基础算力为10TOPS,其中单颗SoC支持NCAP标准下的L1/L2级自动驾驶,多颗SoC组合可以实现L4级自动驾驶,较大算力可达700TOPS以上。

 

2020年11月,华为智能驾驶专家电话会议纪要中关于芯片的讨论就很能说明问题:“自动驾驶未来需要大算力芯片,市场一是自动驾驶,二是智能座舱。智能座舱里也会有很多人工智能应用,比如语音识别,以前用科大讯飞的方案是在云端做,体验感很差。现在用智能座舱芯片,像高通或华为基本上都有七八个T算力,地平线也一样,其征程二也有大概6个T算力(实际上是4TOPS)。大算力计算芯片一定是一个大趋势,也是一个门槛……自动驾驶有三个核心要素,第一是数据,第二是场景,第三是算力。特斯拉已经远超国内的自己在那里吹牛逼的公司了。”

 

汽车芯片市场竞争激烈已是不争的事实,英特尔(Mobileye)、英伟达(NVIDIA)、AMD三大巨头都已入局,特斯拉更是先发制人开始自研自动驾驶芯片。眼下,为了标榜智能,汽车行业正在经历一场算力竞赛。比如,2019年4月特斯拉算力达到144TOPS,当时已比Mobileye增加了几十倍;近来,无论智己还是蔚来都宣称已经在用上千TOPS的芯片。

 

地平线创始人兼CEO余凯发问:“几百T、上千T的算力增长可以持续吗?”他认为:“毕竟有摩尔定律的物理上限在,1000T、2000T到5000T,如果按照现在摩尔定律的功耗标准,超过了10000T,这个车就是一辆燃烧的汽车,所以在技术上没有可持续性,而且在人工智能角度也不是那么有意义。”

应该说,汽车行业已进入“重新定义汽车”时代,不管是“软件定义汽车”还是“芯片定义汽车”,说的都有道理,因为软件必须建立在电子电气架构核心的计算能力上,芯片硬件是运行软件的基础。因此,芯片的算力支撑至关重要,但一味追求算力并无实际意义。

在拼马力的传统汽车时代,马力并不反映用户可感知到的汽车动力性能,而是破百秒数;在智能汽车时代拼算力,也不能代表用户可感知到的智能驾驶性能。以特斯拉公布的数据为例,与上一代英伟达芯片比,其算力增加了3倍,但其真实计算性能提升了21倍,为什么?因为其真实计算性能是以每秒“准确识别”了多少帧图像来衡量的,与FPS(每秒“传输”帧数)还是有一些差别。

5nm制程的挑战

再看5nm制程技术本身的挑战,不管是IT应用还是更严苛的汽车, 7nm之时,FinFET技术已基本走到尽头,下一步将由GAAFET接替。但由于技术风险和成本压力,头部代工厂在5nm时代仍不得不使用FinFET。结果就是芯片漏电流功耗暴增,几乎抵消了制程进步的红利。

据透露,英特尔已计划在5nm(接近台积电3nm制程)时切换到GAAFET,台积电则计划在3nm后再说,三星为了追上台积电,决定在3nm时就采用GAAFET。不过在GAAFET正式启用之前,芯片发热仍然是一个问题。因此,不管是5nm和已规划的3nm都存在新的可靠性挑战,尤其是汽车应用。

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