前言：

今年國際固態(tài)半導(dǎo)體電路會(huì)議（ISSCC）剛剛落下帷幕,。從其中研究成果看到下一步的投入方向，從中可以探究整體半導(dǎo)體行業(yè)的未來發(fā)展動(dòng)向,。

各國入選論文數(shù)量的變化

2022年ISSCC共收到投稿論文651篇,，其中200篇獲得錄用。

從ISSCC 2022入選論文數(shù)量上來看,，遠(yuǎn)東地區(qū)首次超過北美,。

從錄用論文的來源國和地區(qū)看，美國以69篇繼續(xù)領(lǐng)跑,，韓國有41篇,，而僅有7篇的日本位居第五。

日本獲得錄用的論文數(shù)量僅占3．5％,，與上一年小幅下降,，前沿領(lǐng)域研究的落后可能波及日本的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭力。

比較而言,，我國絕大部分來自學(xué)術(shù)界,；而日本、韓國,、北美則會(huì)有很多公司,，這是我們應(yīng)該重點(diǎn)加強(qiáng)的。

入選論文兩篇以上的企業(yè)／大學(xué)／研發(fā)機(jī)構(gòu),，我國有六家：其中清華大學(xué)一家就貢獻(xiàn)了9篇論文,。

三星：移動(dòng)端NPU覆蓋AI算法多面需求

三星工程師分享了即將推出的3nm GAE MBCFET芯片的制造細(xì)節(jié)，三星已經(jīng)為MBCFET注冊(cè)了商標(biāo),。

雖然三星目前尚未披露其所有特性,，但三星在ISSCC上討論了如何使用新型晶體管來提高SRAM性能和可擴(kuò)展性。

近年來,，SRAM的可擴(kuò)展性一直落后于邏輯的可擴(kuò)展性,。同時(shí),，現(xiàn)代片上系統(tǒng)將SRAM的負(fù)載用于各種高速緩存，因此提高其可伸縮性是一項(xiàng)至關(guān)重要的任務(wù),。

三星的移動(dòng)端NPU目前已經(jīng)使用在其4nm Exynos SoC中,。

其NPU可以覆蓋INT4、INT8和FP16幾種精度,，這些計(jì)算精度基本上能覆蓋移動(dòng)端人工智能算法所有的需求,。

例如INT4針對(duì)較為簡單的網(wǎng)絡(luò)；FP16針對(duì)較為復(fù)雜對(duì)于精度要求更高的網(wǎng)絡(luò),。

該NPU有高性能模式和低功耗模式兩種工作模式,，從而滿足移動(dòng)端不同應(yīng)用場(chǎng)景之間的切換。

覆蓋了手機(jī)芯片在日常應(yīng)用中的痛點(diǎn),，其優(yōu)化的方向有非常明確的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,，已經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)的打磨。

SK海力士：基于GDDR接口的DRAM存內(nèi)計(jì)算

SK海力士在DRAM存內(nèi)計(jì)算研究中,，使用了將計(jì)算單元集成在DRAM存儲(chǔ)芯片中的架構(gòu)并完成了4Gb AiM芯片,；

通過DRAM控制器，該DRAM既可以做存內(nèi)計(jì)算,，又可以當(dāng)作正常的DRAM來使用,。

AiM相對(duì)傳統(tǒng)的GPU＋HBM2在常用機(jī)器學(xué)習(xí)模型中可以實(shí)現(xiàn)高達(dá)10倍的性能提升。

GDDR6 AiM的工作電壓為1．25V,，低于現(xiàn)有產(chǎn)品的1．35V工作電壓,。

GDDR6－AiM 與 CPU ／ GPU 的組合，其有望在某些場(chǎng)景下達(dá)成16倍的計(jì)算速度,，預(yù)期可在機(jī)器學(xué)習(xí),、高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)計(jì)算 ／ 存儲(chǔ)中得到廣泛的應(yīng)用,。

本次新推出的這款內(nèi)存,，將采用 TSV 硅通孔工藝制造，單顆最大容量可達(dá) 24GB,。目前這類產(chǎn)品在服務(wù)器 CPU 中有應(yīng)用，與處理器核心緊密封裝在一起,，實(shí)現(xiàn)高速率,。

臺(tái)積電：SRAM＋下一代存儲(chǔ)器打造差異化IP

SRAM一向是半導(dǎo)體工藝的一個(gè)重要基準(zhǔn)，因此臺(tái)積電抓住下一代SRAM IP將對(duì)于鞏固其代工廠龍頭地位有重要作用,。

本次由臺(tái)積電作為唯一作者機(jī)構(gòu)在ISSCC上發(fā)表的SRAM論文是基于其5nm工藝,，其64kb的IP可以實(shí)現(xiàn)在不同計(jì)算精度（INT4–INT8）下實(shí)現(xiàn)非常高的計(jì)算密度（55．3－221．2 TOPS／mm2）和能效比（70–254 TOPS／W）。

在下一代存儲(chǔ)器方面,，臺(tái)積電也在和臺(tái)清大,、佐治亞理工等高校合作發(fā)表了多項(xiàng)新技術(shù),，涉及RRAM、STT－MRAM,、相變存儲(chǔ)器等多種新存儲(chǔ)器,。

帶有存內(nèi)計(jì)算的SRAM和下一代存儲(chǔ)器也就成為了臺(tái)積電能提供帶有差異化IP的一個(gè)重要機(jī)會(huì)。

作為全球最大的代工廠,，臺(tái)積電在人工智能領(lǐng)域的投入在本屆ISSCC上主要體現(xiàn)為帶有存內(nèi)計(jì)算的片上存儲(chǔ)器IP,，包括SRAM和下一代存儲(chǔ)器（RRAM，STT－MRAM）等,。

AMD：應(yīng)用3D V－Cache新技術(shù)

游戲CPU銳龍7 5800X3D即將上市,，AMD在ISSCC 2022國際固態(tài)電路會(huì)議上詳細(xì)解讀了這項(xiàng)令游戲性能大漲15％的新技術(shù)。

AMD在L3級(jí)別使用了共享環(huán)形總線設(shè)計(jì),，CCD中的每個(gè)核心都可以訪問整個(gè)L3緩存,，從而進(jìn)一步提升性能。

代號(hào)Milan－X的EPYC霄龍?zhí)幚砥饕彩褂昧?D V－Cache技術(shù),，CCD被減薄處理,，而后應(yīng)用臺(tái)積電的SoIC技術(shù)將V－Cache“面朝下”放置在CCD上。

此外CCD上還會(huì)有一層Support Silicon讓它擁有和IOD相同的高度,，這樣CPU的封裝尺寸不會(huì)發(fā)生變化,，相應(yīng)的散熱設(shè)計(jì)也無需進(jìn)行調(diào)整。

IBM：量子計(jì)算的獨(dú)特性決定芯片反向

目前量子計(jì)算技術(shù)面臨的核心問題還是在實(shí)證物理階段的困擾,，在理論物理階段已經(jīng)基本成熟,。

但進(jìn)入實(shí)證物理階段的時(shí)候，需要的是讓這個(gè)難以琢磨以及極為不穩(wěn)定的量子糾纏能夠成為一種可掌握的穩(wěn)定性技術(shù),。

IBM在ISSCC上發(fā)表的研究中指出,，量子計(jì)算的主要目的并不是取代傳統(tǒng)通用計(jì)算機(jī)，而是在一些專門的問題中：

如質(zhì)因數(shù)分解,，化學(xué)相關(guān)模擬計(jì)算,、優(yōu)化問題等獲得遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)算法的處理速度，這是由于量子計(jì)算的獨(dú)特特性所決定的,。

IBM研制出超過100個(gè)量子比特的計(jì)算機(jī),，表明這項(xiàng)技術(shù)具有可拓展性，從而有足夠的計(jì)算能力來解決有趣的問題,，這是通往更強(qiáng)大機(jī)器的鋪路石,。

谷歌：研發(fā)Sycamore量子計(jì)算芯片

谷歌在其論文中指出，控制和讀出芯片將會(huì)是量子計(jì)算機(jī)跨向下一步（即進(jìn)一步增加量子位數(shù)）的關(guān)鍵,。

也可以說當(dāng)量子計(jì)算機(jī)成為主流時(shí),，相關(guān)的控制和讀出芯片也可望會(huì)成為一個(gè)新的芯片品類市場(chǎng)。

谷歌在資源庫中提供了豐富并且重要的內(nèi)容,。其中之一是 OpenFermion,，與量子化學(xué)的內(nèi)容相關(guān),。

第二個(gè)是建立在 Google 經(jīng)典計(jì)算硬件上的量子TensorFlow。其張量處理器（TPU）就是運(yùn)行在這一系統(tǒng)上,，并處理量子模擬和機(jī)器學(xué)習(xí)等問題,。

Chiplet集成芯片：一場(chǎng)關(guān)于維度的戰(zhàn)爭

經(jīng)過ISSCC 2021 Chiplet的小冷靜期，終于ISSCC 2022的Chiplet論文迎來了大爆發(fā),。

兩大CPU廠今年基于Chiplet的爆款產(chǎn)品：英特爾的Ponte Vecchio和AMD的3D－VCache（Zen3） 都在ISSCC上展示了技術(shù)細(xì)節(jié),。

這兩款芯片都實(shí)現(xiàn)了真正意義上的3D芯片，從維度上超越了2．5D的CoWoS 和Fanout封裝技術(shù)：采用硅inerposer或者RDL外沿層技術(shù)實(shí)現(xiàn)多層平面互連,。

阿里達(dá)摩院也實(shí)現(xiàn)了基于Hybrid Bonding的近存計(jì)算引擎,，可用于推薦系統(tǒng)。

復(fù)旦大學(xué)提出了面向2．5D封裝的可擴(kuò)展存算一體架構(gòu),，通過Chiplet技術(shù),，達(dá)到流片后的再度靈活配置特性，支持不同尺度的終端學(xué)習(xí)場(chǎng)景,。

結(jié)尾：

未來已來,，而大廠仍未掉隊(duì)。存算已經(jīng)每一類存儲(chǔ)器的爭奇斗艷的舞臺(tái),，基于數(shù)字方法和近數(shù)字方法開始取代了前兩年大行其道的模擬計(jì)算,，而傳統(tǒng)存儲(chǔ)器大廠臺(tái)積電、三星和海力士仍是主角,。隨著量子計(jì)算的深入而深知,，谷歌、IBM等各大廠商也在不斷進(jìn)化其自研芯片,。