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FD-SOI为功耗、性能而设计

供稿:中国工控网 2016/5/23 16:51:59

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  恩智浦和之前的飞思卡尔为什么转向FD-SOI工艺?

  芯片制造的重点永远是成本。从28nm HKMG工艺转换到14nm FinFET工艺,将会增加50%的成本,这个代价值得吗?虽然FinFET能实现令人印象深刻的性能数据,但是,对面向物联网、嵌入式和汽车应用的应用处理器来讲,除了关注性能数据之外,还需要考虑以下事项:

  什么时候需要高性能,它的使用方式是什么?

  什么时候最需要考虑节能效果?

  RF和模拟特性是怎么被集成的?

  芯片会在什么样的环境条件下运行?

  总体制造风险有多大?

  事实上,恩智浦和之前的飞思卡尔公司在SOI上都有着极深的专业知识。在过去十年中,飞思卡尔曾经基于部分耗尽SOI工艺开发了20多款处理器,恩智浦在高电压应用中一直是部署SOI技术的先行者,也拥有几十个基于SOI工艺的产品线。所以,我们大家都很清楚SOI将怎么帮助我们取得功耗和性能上的战略平衡。FD-SOI只是已经应用许久的SOI技术的最新技术,这次的设计流程和基板CMOS工艺几乎完全相同,但是却可以采用超薄的SOI晶圆,同时还有一些诸如负偏压的额外好处。

  当总结了新的i.MX处理器需要考虑的所有因素之后,很显然,FD-SOI非常适合这款新处理器。

  FD-SOI:为功耗、性能而设计,且不止于此

  对于我们的设计师而言,下面就是为什么FD-SOI是针对不断变化的市场需求带来的工程挑战的正确解决方案的原因。

  在功耗方面,你可以降低供电电压(Vdd)-这样一来便可以少消耗一些电能-同时保持同样优异的性能。再加上FD-SOI所具备(而FinFET所不具备)的动态反向偏压技术(正向负偏压可以提高性能,反向负偏压可以降低漏电),你可以实现相当大的工作范围。

  通过大幅度降低漏电,反向负偏压(RBB)可以让您在非常低的电压和宽温度范围内实现良好的功耗-性能特性。这一点对物联网产品特别重要,因为物联网产品的应用场景是,在短时间的高性能应用活动之后便长时间处于非常低功耗的静态模式下。我们可以通过正向负偏压(FBB)技术满足这些高性能要求,同时因为我们可以动态地实施负偏压技术,所以我们可以在线实时地指定物联网产品规格以满足变化的工作负载需求。

  物联网设备一般都具备较多的模拟和射频组件,它们无法像芯片的数字组件那样实现工艺尺寸的等规模缩减。此外,模拟和射频组件对电压变化非常敏感。同时,一个非常重要的要求是,在数字组件部分进行大负荷且突然的信号开关操作时,芯片的模拟和射频组件部分不会受到数字部分的影响。我们的模拟/射频设计工程师所考虑的主要因素包括增益、匹配、多变性、噪声、功耗和抵抗力。之前他们使用专门的技术来达到这些要求,现在有了FD-SOI技术,他们的工作变得容易多了,并且可以实现更优越的模拟性能。

  在射频方面,FD-SOI大大简化了将WiFi、 Bluetooth或Zigbee等RF模块集成到一颗SoC内的工作。

  软错误率(SER)是另外一项非常重要的考量因素,特别是SoC存储器阵列的大小和密度在不断增加时。随着工艺节点的推进,基板工艺得到的软错误率更加恶劣,而FD-SOI则可以在每次几何尺寸缩减时提供甚至比之前工艺尺寸更好的SRR可靠性。实际上,与基板工艺相比,28nm FD-SOI的抗软错误性能能够提高10到100倍。

  一直以来,我们的工艺发展战略都是利用代工厂标准工艺,将之根据我们的目标应用进行调整适配,并重点关注性能和功能的差异化技术。我们通常会复用自家80%的技术平台,并拥有自己的知识产权(IP)。这一次,通过考察移植现有平台技术的难易性、IP,并分析硅片尺寸和成本,显然,FD-SOI这个选择很正确。

  在制造方面,FD-SOI这个方案的风险也更低。集成变得更简单,而且周转时间(TAT)快得多。28nm FD-SOI是一种平面工艺,所以复杂度更低,并能利用我们自有的已经得到应用的28nm平台。在整个设计周期内,我们与代工合作伙伴三星公司密切合作,他们给我们提供了出色的支持,并且很快就达到了极好的良率水平,对我们快速扩张我们的i.MX处理器的应用来说,这当然是至关重要的。

 


审核编辑(王雪)
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