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投资30亿美元 IBM寻求突破芯片技术极限

发布时间:2017-01-02 10:24 所属栏目:52 来源:厂商投稿
导读:IBM今天宣布,将在未来5年投资30亿美元开展两项广泛研究及早期开发计划,以推动突破芯片技术极限,满足云计算和大数据系统的新兴需求。这些投资将推动IBM的半导体创新,从目前的有所突破,发展到更面向未来所需要的技术领先。

  【资讯】IBM今天宣布,将在未来5年投资30亿美元开展两项广泛研究及早期开发计划,以推动突破芯片技术极限,满足云计算和大数据系统的新兴需求。这些投资将推动IBM的半导体创新,从目前的有所突破,发展到更面向未来所需要的技术领先。

  第一项研究计划针对于“7纳米及以下”的硅技术,这将应对那些芯片制造上面的重要的物理工艺上的挑战,这些挑战已经威胁到了现有的半导体技术的进一步发展和制造能力的拓展。第二项研究计划集中于为后硅时代芯片开发出替代技术,IBM科学家和其他专家将采用完全不同的方法来实现这些技术,因为硅基半导体存在着物理极限。

  云计算和大数据应用又对系统提出了新的挑战,这是因为底层的芯片技术正面临着众多显着的物理极限。内存带宽、高速通信和设备功耗正逐渐成为日益关键的挑战。

  该研究团队将由来自纽约州Albany和Yorktown、加利福尼亚州Almaden以及瑞士苏黎世的IBM研究院科学家和工程师组成。不仅如此,IBM还将在众多新兴研究领域进行大规模招聘,这些领域包括碳纳米电子学、硅光子学、新内存技术,以及支持量子和认知计算的架构。

  这些团队将专注于在系统级性能和高能效计算方面进行研究并实现突破。此外,IBM将继续投资于纳米科学和量子计算。三十多年来,IBM在这两个基础科学领域一直是先行者。

  7纳米及以下技术

  IBM研究人员和其他半导体专家预测,虽然存在挑战,但半导体制程工艺有希望在未来数年里从目前的22纳米缩减到14纳米,进而缩减到10纳米。然而,如果需要在十年以后压缩到7纳米或更低,则需要在半导体架构方面进行巨大投资和创新,并需要发明新型制造工具和技术。

  “问题不在于我们是否将把7纳米技术应用到芯片生产制造过程中,而是我们如何做到、何时做到,以及以何种代价做到,”IBM高级副总裁、IBM研究院院长John Kelly博士指出。“IBM的工程师和科学家以及我们的合作伙伴都非常积极应对这个挑战,并已经开始着手处理必需的材料科学和设备工程问题,以满足新兴系统对云计算、大数据和认知系统的需求。这些新的投资将确保我们实现必要的创新,以迎接这些挑战。”

  “将芯片的制程工艺缩减到7纳米及以下正在成为一项严峻的挑战。这需要深刻的物理学和纳米材料专业知识。IBM是世界上仅有的少数几家能够开展这种层次的科学与工程研究的公司之一,”Envisioneering 集团技术总监Richard Doherty表示。

  通向“后硅”时代的桥梁

  硅晶体管,也就是芯片上传递信息的微型开关,一直在年复一年被制造得越来越细小,但它们正在接近物理极限点。它们越来越细小的尺寸现在已经达到了纳米级,但是由于受限于硅的性质和物理定律,这将阻碍其在性能上取得大的改进。在未来若干代技术之后,传统的硅晶体管大规模集成和芯片制程缩小技术,将不会在更低功率、更低成本及更高速处理器方面,实现业界已习以为常的突破和进展。

  目前几乎所有的电子设备都采用CMOS(CMOS,Complementary metal-oxide-semiconductor,互补金属氧化物半导体)技术,因此迫切需要与这种工程工艺相兼容的新材料和新电路架构设计,因为该技术已经接近于硅晶体管的物理极限。

  在芯片制程工艺低于7纳米时,挑战急剧增加,需要一种新的材料来推动未来的系统,也需要新的计算平台来解决目前无法或难以解决的问题。潜在的替代品包括:碳纳米管等新材料,以及包括神经形态计算、认知计算、机器学习技术甚至量子计算等非传统的计算方法。

  作为旨在突破传统硅基计算的领导者,IBM拥有超过500项专利,这些技术将推动7纳米及以下硅芯片的发展。而且,IBM的这些专利数量超过最接近的竞争对手的两倍以上。这些持续的投资将有助于加速在IBM云计算系统和大数据分析领域产生更多发明,并加快把它们投入生产开发。

  以下是若干探索性的研究突破,它们可能会导致重大进步,实现明显更小、更快、更强大的计算芯片。这些突破包括量子计算、神经突触(neurosynaptic computing计算、硅光子技术(silicon photonics)、碳纳米管(carbon nanotubes)、III-V族半导体技术(III-V technologies)、低功耗晶体管(low power transistors )、以及石墨烯(graphene)。

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  • 第1页:7纳米及以下技术
  • 第2页:量子计算与神经突触计算

(编辑:ASP站长网)

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