利扬芯片公司简介(A16仿生芯片简介)

觉得芯片是耻辱，不去宣传的公司。看P60和P60pro 的详细参数，芯片介绍的极其复杂。其他家简单的一句芯片，在华为这里被拆分成了CPU核数、CPU主频、GPU、NPU。但不出意外就是一个是满血版8+，一个降频版8+。虽然这次的发布会挺有科技含量的，但余承东发布会的表现确实不如以前意气风发了。唉，没办法，谁不想用个4nm麒麟的9100集成5G基带的手机呢？#畅聊数码新品#

#腾讯为何要造芯片# 【腾讯造“芯”详解 ：造什么样的芯片、为什么造芯片】#腾讯要造什么样的芯片# 11月3日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯正式公开了公司在芯片方面的动作：针对AI计算的“紫霄”芯片，用于视频处理的“沧海”芯片以及面向高性能网络的“玄灵”芯片，都已经取得了实质性的进展。其中，“紫霄”目前已经流片成功并顺利点亮。腾讯从QQ起家，成立以来都是围绕软件生态在进行拓展，迈入芯片行业，从“软”到“硬”，称得上是业务布局的一次重要探索。腾讯要造什么样的芯片？腾讯为何要造芯片？腾讯公司副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏介绍称，随着云计算行业的发展，软硬一体化的趋势越来越明显，软件定义硬件势不可挡。芯片是硬件中核心的部分。沙利文及头豹研究院总监李庆表示，软硬一体是AI的趋势，算法的支撑必须靠底层芯片的能力依托，而现有的都不足以匹配AI的算法模型应用。不仅是腾讯，华为、阿里在做AI芯片，这是在做AI平台的企业必然要走的方向。（贝塔）腾讯造“芯”详解：造什么样的芯片、为什么造芯片 | 每日经济新闻

芯片制造工厂FAB是怎么运作的？1. 芯片制造厂，业内叫FAB。一般人是真不知道，这工厂怎么回事，所以会有很多误解。我们不用着急说中美芯片斗争会如何，了解业界常识就能明白多了。2. 我不是专业的，但是通过学习搞清楚了很多事，介绍一下常识，这还是可以做到的。本来很多行业就是如此，专家知道专门知识，社会公众多少知道些常识。但是芯片比较神秘，主要是细节太多，公众需要了解的常识实在太多，后基本等于不知道什么常识了。以前公众连兴趣都没有，现在一些人还真有兴趣了，但是又不知道怎么来了解，忽悠太多。其实就随便看看，跟对了人，看惯了就明白了。主要还是很多误解，需要我们爱学习爱总结的人来说说。3. 芯片的核心问题，就是芯片制造。以前人不关心，只看芯片设计，现在斗的都是制造了。FAB厂，就是战斗核心前沿，有必要了解一下。一个FAB，其实就是“自动化”生产芯片的工厂，关键在于自动化。以前中国70年代、80年代等于手工制作芯片，90年代才半自动，肯定搞不定现在几十纳米那么小的晶体管了。必须得靠机器自动化。我们是可以的，已经有了很多个自动化的FAB，进步很大。4. FAB处理的叫晶圆，6寸8寸12寸，过程中和结束后都叫wafer，一片片的。搞完了，一片wafer上几百几千个做好的芯片单元叫die，送去封装厂切开来加盖，这才叫chip芯片，一般人见过的是chip。FAB就是把没有结构的硅片，做出无数个晶体管变成die。这些硅片，就是几个一起，装在图一图二的装置里，叫foup，前开式晶圆传送盒FOUP(Front Opening Unified Pod)。可以拿夹子夹一个出来，处理完一个环节，又放回foup。5. FAB厂，一条线就是一个大房子，上面有“天车”，吊着foup跑来跑去。吊到一个“机台”上，就放下来，夹出来，送进机台处理一下，完了放回foup，天车又移动到下个机台。可能有30或者50个机台，它不是流水线摆成一条直线的，而是5*6，7*7平面摆放。所以天车是会拐弯的。把机台跑完了，foup里面的一批wafer就处理好了，运走送去测试封装。大致就是这么一个流水线过程，和制造业工厂流程原则上挺像，但是要求要高得多。6. 机台上面，有茫茫多的机器，全是自动化机器。基本是外国的，现在慢慢引入国产机器，但是绝大部分还是外国的。光刻机就有很多台，高档抵档搭配，因为诸多光刻环节要求不同。每个机器都特别专业，和其它行业不通用，主要难度在这。几十个机台，有一个出事了，这批wafer就可能完蛋了，几十万美元没有了。所以良率特别难搞，和一般制造业很不一样。7. 因为自动化，所以人就是看机器运作，分两伙人。一伙是进到FAB里面，穿得很严实，无尘车间的，在里面直接操作机器的，素质要求低一些，不需要太懂（也不太可能搞懂），但是也要懂机器操作看数据。还有一伙人就是懂芯片制造流程的，特别复杂，学习任务没完没了。这伙人一般不进FAB车间，而是在边上的研发楼里。任务是维持运营，出事了（不可能不出事），就分析数据，根据知识给出解决办法。正常的时候就想办法提升良率和工厂效率，这伙人是FAB运营的核心。他们很辛苦，因为出事了就要加班，没事还得学习，是很苦逼的，所以看见吹牛逼的就火大想骂人。8. FAB运作好，要求人员、机器、材料、法规、环境，五要素都不错，后达到90%多的良率赚大钱。关键是要求很变态，环境就必须无尘。人员要很多，都要懂无比复杂的制造流程，知识劳动力密集，而且机器也要极多。资本投入极大，晶圆耗材药水等材料也要求极高。处理流程，也就是rule法规，要求也很严格。所以真的很难把FAB办好。#芯片简介#

先介绍一个简单的芯片制造技术：盖房子建导线大楼前面的FAB介绍见我上一个贴。1. 终于可以聊具体的芯片制造技术了，很有意思的。我觉得好懂的入门技术，就是用导线把晶体管连接起来。芯片设计就是上亿个晶体管放在一层，然后导线把晶体管连接起来组成逻辑电路。导线结构很复杂，就聪明地做成立体的，每层布置一些导线，可能几层到十几层。做芯片就是盖大楼，一层层盖起来。2. 先把下面的晶体管层造出来（很复杂先不说），再来个Contact层直接接触晶体管三个引脚，这算大楼第一层。之后就是盖导线大楼了，每层导线之间的绝缘层。绝缘层挖洞，一些导线从上层通到下层。3. 这个导线是很细很密集的，不可能是一条条贴上去的。它是“薄膜沉积”，在绝缘层上沉积形成一层完整的金属膜，然后再“蚀刻”，把不要的金属切掉，留下的就是安排好的这层导线。这就涉及了四大模块技术的两个了。薄膜沉积，英文Thin Film Deposition，模块简称TH。蚀刻，Etching，模块简称ETCH。4. TH就是铜铝金属，溶液沉积出金属薄膜，然后用化学药水抛光，搞成平整的一层。这个是整个wafer一起做的，效率高。但是ETCH有些难度，怎么知道要用药水把哪些地方的金属腐蚀掉？这个就需要光刻（Lithographic，模块简称LITH）来引导，其实光刻全部的作用都是来引导ETCH，凡是搞ETCH几乎都要LITH来规定发力范围。这也说明，光刻机不是只对晶圆用一次，而是几十次。光刻精度各有不同，所以产线上机台会有多种高低搭配的光刻机。5. 那么LITH是如何引导ETCH的？这就是光刻胶的作用。在上面涂上一层光刻胶，光线打上去就会和照相底片一样变化。关键是有光罩（mask），把图案打到光刻胶上。一个芯片会有几十个mask，贵的就是这个，一个mask就上百万。光刻机对mask完成LITH，光刻胶图案就定好了那里要切掉，哪里保留。这时用特别药水，把光刻胶上被光打了的部分溶掉（也有反的去掉没打到的部分），就把下面的金属层露出来了。然后再上别的药水，把露出来的金属腐蚀掉。也可能不是药水，物理办法蚀刻。金属腐蚀掉了，再把光刻胶给清洗掉，导线层就漏出来了。6. 做了金属层，再在上面做个绝缘层。也是TH沉积出绝缘层，但是要挖洞让上层导线过。这个挖洞也是用LITH+ETCH做的。总之就是不断TH+LITH+ETCH，中间各种光刻胶、化学药水往上倒腾，抛光、清洗。后就一层又一层，整个芯片导线大楼就盖完了。这些步骤虽然多，但是算比较容易的，因为导线分了很多层，可以降低难度，用的光刻机也是中抵档的。7. 这每层与下面的层还要“对准”，打洞和切割金属薄膜的位置要准确。这就是芯片制造里的一个核心问题，光刻环节要负责对准。看明白金属导线大楼的制造方法，其实造芯片会明白多了。就是几大模块，不停地组合起来造薄膜、挖洞切割，几十个process都是这样，几乎都要TH+LITH+ETCH，但是配的光刻胶、蚀刻化学药水有很多种，薄膜沉积的物质也很多种。8. 能看懂这个金属导线大楼的搭建方法么？是不是不难懂？年轻学生可以了解下这些有趣的技术，然后去芯片厂找工作，收入不错的，比以前高多了。#芯片简介#

觉得很少有人认真介绍芯片、光刻，下一次试着讲述光刻。

芯片厂，工艺整合工程师，职业介绍。(1)。芯片智道芯片厂工艺整合工程师，芯片智造process integration engineer。主要负责提升工艺技术，芯片产品质量，整合诸多各部门资源等。芯片锅来说就是起到一个桥梁的作用。芯片不仅是客户与品圆代工厂的桥梁，还是研发与工艺，工艺各部门之间的纽带。芯片智艺整合工程师和工艺工程师，相比较来说，芯片智能对某个特定工艺理解不深，但对于上下游，芯片智造的街换和整体的把握很深刺，在广度上更胜一筹。芯片智说ie的日常工作是什么样的？芯片智中pic要略微比PE和日好一些，相对进Fab的机会要少。相比较而言，进Fb倒不是主要的。芯片智以分析数据和写报告的工作为主。pie可以比较少进Fab，pie虽然也会比较忙，但接触到辐射，化学药品的机会要少很多。对于pie来说，芯片智生产线上所有制程才是关键的，需要采用统计制程管理，监控及提高良率。pie的发展前景大吗？pie工程师的职业发展路线。课经理》，部门经理。如果是跨部门发展，有一个扎实的PIE基础的话，可往上游岗位去。芯片爱工程师，产品工程师，销售工程师，往设计公司里面也可以。芯片智道果自身也有一些设计的背景，果自身也有一些设计的背景，可以做IC设计。芯片智着是设计公司里面做运营或者产品屏幕前的，你想做pie吗？人闲事少工资高的那种。

一分钟看懂芯片制造，原来你也可以。芯片又称集成电路、微电路，是半导体元件产品的统称，芯片制作完整过程包括芯片设计、晶片制作、封装制作、测试等几个环节。通俗而言，芯片就是一种集成电路，由大量的晶体管构成，不同的芯片有不同的集成规模，日常使用的手机、电脑、家电、乃至汽车等等都有不同种类芯片的存在。芯片虽然是高科技产物，但简单来说，整个制造流程普通人也可以看懂，如图所示：第一步：铸锭生产；第二步：晶圆切割；第三步：晶圆研磨；第四步：光刻胶；第五步：曝光；第六步：显影；第七步：蚀刻、掺杂、剥离、抗蚀剂；第八步：涂层；第九步：金属填充；第十步：CMP化学机械抛光；第十一步：晶源切割，晶源封装。芯片制造是一层层向上叠加的，高可达上百次叠加。每一次的叠加，都必须和前一次重叠，重叠误差要求是1~2纳米。而晶圆从传送模组放置在晶圆平台上，会产生一定的机械误差，而精密机械的误差是微米等级（1微米=1,000纳米）。每次曝光之前，必须针对每片晶圆做精密的量测，截取到晶圆每一个区块纳米等级的微小误差。在曝光阶段实时校正，达到纳米等级的准度。光刻机以极高的加速度进行扫描曝光，在不到0.1秒的时间，又要急停并回头往反方向扫描，这么大的力量如果不做控制，会让整机产生振动，是不可能达到成像的。作为芯片生产过程中关键设备的光刻机，有着极高的技术壁垒，有“半导体工业皇冠上的明珠”之称，代表着人类文明的智慧结晶。据ASML官方介绍，ASML也一直在追求光刻机的速度，目前先进的DUV光刻机，每小时可以完成300片晶圆的光刻生产。换算一下，完成一整片晶圆只需要12秒，这还得扣除掉晶圆交换和定位的时间，实际光刻时间要更短。一片晶圆的光刻过程，需要在晶圆上近100个不同的位置成像电路图案，所以完成1个影像单元（Field）的曝光成像也就约0.1秒。要实现这个成像速度，晶圆平台在以高达7g的加速度高速移动。F1赛车从0到100km/h加速约需要2.5秒，而晶圆平台的7g加速度，若从0加速到100km/h只要约0.4秒。DUV是深紫外线，EUV是极深紫外线。从制程工艺来看，DUV只能用于生产7nm及以上制程芯片。而只有EUV能满足7nm晶圆制造，并且还可以向5nm、3nm继续延伸。中国自主研发的光刻机在设备国产化方面有了许多重大突破，包括双工件台、物镜系统、浸没系统和光源系统等等。双工件台由华卓精科负责，上海微电子也能提供整机装备，光源系统有望通过中科院的高能同步辐射光源设备来解决。在国产光刻机领域，先是中科院的高能同步辐射光源设备，然后是中科科美的两大镀膜装置，分别可以解决国产光刻机在光源以及光学镜头的需求。由中科院高能物理研究所参与承建的高能同步辐射光源设备，已经实现安装。***关注我，关注《昆羽继圣》，关注文史科普与生活资讯，发现一个不一样而有趣的世界***#在头条看世界##科普##我来科普##科普有料##科普一下##我要上 头条##头条##数码迷##数码爱好者##数码新鲜事##数码迷#

近日，在龙芯业绩说明会上，公司透露了新的AI芯片进度。国产AI芯片战局又添一支新势力。据介绍，龙芯自研AI芯片为GPGPU，目前已经基本完成相关IP研发，正在开展全面验证。预计新品将于2024年第一季度流片。龙芯自研AI芯片没有走ASIC路线，而是直接挑战高难度GPGPU，显示了龙芯对自身技术能力的信心，同时也是顺应当下通用人工智能潮流的必然之选。相比其他AI芯片，GPGPU能适应更广泛的AI计算需求，具备全精度计算能力，软件与开发工具的生态开放度也更加友好，可以快速扩展应用场景适配范围，当下，以ChatGPT掀起全球热潮的大模型训练场景，完全还是GPGPU的主力战场，根据数据类型、算法模型、参数数量需要不断调整优化训练算法，只有GPGPU能够支持。国内AI芯片领域走GPGPU的品牌属于少数派，由于ASIC架构相对简单，技术门槛相比GPGPU更低一些，更多厂商选择ASIC切入AI芯片市场，华为昇腾就是其中的代表之一。昇腾系列有910与310两款产品，分别对应AI训练与逻辑推理应用。虽然ASIC不支持双精度浮点运算，但在单精度与半精度浮点运算上，在专门优化后，部分应用性能表现出色，并且功耗有明显优势。但ASIC功能特指性强，编程开放度低是软肋，难以适应当下快速变化的AI算力需求。昇腾凭借自身技术能力与生态号召力，能在一定程度上为特定场景或应用进行针对性优化，弥补ASIC应用场景窄的先天问题，但其他技术实力与生态影响力不足的厂商，就只能在专属领域发展，应用局限性难以突破。