IBM眼里的芯片未来

来源：内容编译自「IEEE」，谢谢。

回到2014年，当时的行业正在笼罩在摩尔定律即将终结的阴影下。彼时，IBM着手进行了一项雄心勃勃的，耗资30亿美元的项目——“ 7nm and Beyond ”。这项为期五年的研究项目的大胆目标是，随着减小芯片尺寸的物理学共同打击计算技术，该技术将如何在未来继续发展。

六年后，摩尔定律不再是一部和从前一样的定律。戈登·摩尔（Gordon Moore）的观察（后来是整个行业的观察）表明，芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番，这种规律现在看来已经成为过去式了。但是，我们仍然需要计算方面的创新，“7nm and Beyond”项目已经帮助满足了这一持续的需求。

“寻找新的设备架构以实现设备的微缩，以及寻找新的材料以实现性能差异的工作将永远不会结束，” IBM高级逻辑与存储技术研究，半导体和AI硬件部门的主管Huiming Bu说 。

尽管芯片行业可能不会像过去那样受到摩尔定律的束缚，但是“ 7nm and Beyond”项目已经带来了重要的创新，尽管最近一些芯片制造商似乎在很多方面都表示沮丧年份。

这种挫败的一个例子是两年前GlobalFoundries决定中止其7纳米芯片的开发。

早在2015年，即“ 7nm and Beyond”项目的一年，IBM宣布了其首款7纳米测试芯片，其中由ASML提供的 极紫外光刻（EUV）是一项关键技术。尽管使用EUV的痛苦不断增加，结果是最富有的芯片制造商是唯一继续进行其缩小规模的制造商，但此后，它不仅成为7纳米节点的关键实现技术，而且成为了关键的实现技术。Huiming Bu说，它适用于5纳米及以上的节点。

“在2014-2015年的时间窗口中，整个行业对EUV技术的实际可行性存在很大的疑问，” Bu说。“现在这不是问题。现在，EUV已成为主流推动者。当时，我们基于EUV交付了第一款7纳米技术，这有助于建立对我们行业中EUV制造的信心和动力。”

当然，EUV已经启用了7纳米节点，但是IBM的目标是超越此范围。IBM认为，实现超越FinFET的规模扩展的芯片基础元素将是纳米片晶体管，有些人甚至认为这可能是摩尔定律的最后一步。

纳米片似乎是FinFET架构的替代品，并有望实现从7纳米和5纳米节点到3纳米节点的过渡。在纳米片场效应晶体管的体系结构中，电流流经被晶体管栅极完全围绕的多个硅堆叠。这种设计大大减少了在关闭状态下可能泄漏的电流量，从而允许在开关打开时使用更多电流来驱动设备。

Bu说：“ 2017年，业界对FinFET之后的新器件结构会是什么保留疑问”。“三年之后，整个行业正在追逐纳米片技术，并认为他们将成为FinFET之后的下一个器件结构。”

晶体管和开关已经取得了一些关键的进展，但是“ 7nm and Beyond”项目也使人们对如何将所有这些晶体管和开关之上的布线发展到未来有了一些重要的见解。

IBM研究员Daniel Edelstein说：“我们的创新之一就是尽可能扩大铜线 ”，Edelstein进一步指出：“与往常一样，最困难的部分只是在对这些极其微小和高大的沟槽进行图案化，并用铜填充它们而没有缺陷。”

尽管使用铜存在挑战，但Edelstein认为该行业不会在不久的将来从铜转向更奇特的材料。Edelstein表示：“对于今天正在制造的产品，铜肯定不会走到尽头。”

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他补充说：“几家公司表示他们打算继续使用它。因此，我无法确切告诉您何时中断。但是我们已经看到，所谓的阻力交叉点一直在推向未来。”

尽管芯片尺寸，架构和材料推动了“ 7nm and Beyond”项目的许多创新，但Edelstein和Bu都指出，人工智能（AI）在它们走向计算未来的方式中也起着关键作用。。

“随着AI，大脑启发式计算和其他类型的非数字计算的出现，我们开始在研究级别开发其他设备，特别是新兴的存储设备，” Edelstein说。

Edelstein指的是新出现的存储器设备中，诸如相变存储器（或 “ 忆阻器，” 与一些其他引用它们），这被认为作为模拟计算设备。

这些新的存储设备的出现为思考传统数据存储之上的潜在应用提供了一种复兴。研究人员正在构想具有30年历史的磁阻随机存取存储器（MRAM）的新角色，自MRAM首次亮相以来，IBM一直在致力于这一工作。

“ MRAM终于有了足够的突破，不仅可以制造，而且还满足了与SRAM竞争系统缓存所需的各种要求，这最终是一个圣杯，” Edelstein说。

去年，芯片设备制造商应用材料公司（Applied Materials）向客户提供了实现这种改变的工具，这证明了将MRAM和其他非易失性存储器（包括RRAM和相变存储器）直接嵌入处理器的证据。

Bu表示，IBM将继续追求新设备，新材料和新计算架构以实现更好的电源性能。他还认为，将各种组件集成到整体计算系统中的需求开始推动异构集成的全新世界。

Bu补充说：“构建这些异构体系结构系统将成为未来计算的关键。这是受AI需求驱动的新创新策略。”

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