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【半导体】台积电A14工艺,曝光

【半导体】台积电A14工艺,曝光 人工智能产业链union
2025-12-07
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导读:台积电在其欧洲OIP论坛上展示的一张幻灯片清晰地阐述了其将于2028年推出的A14(1.4nm级,正面供电)制程工艺相比其前代产品N2(2nm级,正面供电)的优势。

缓慢但稳步前进。

台积电A14工艺性能与能效提升显著

在欧洲OIP论坛上,台积电展示了其计划于2028年推出的A14(1.4nm级,正面供电)制程工艺相较于前代N2(2nm级)的技术优势。数据显示,在相同功耗和复杂度下,A14可实现性能提升16%;在相同时钟频率和复杂度下,功耗降低27%。这一表现略优于此前公布的预期范围(性能提升10%-15%,功耗降低25%-30%),显示出该节点在性能方面的优化超出初始目标。

十年演进:从N7到A14能效提升达4.2倍

根据台积电提供的技术路线图,自2018年的N7节点至2028年的A14节点,跨越十年的技术迭代实现了在相同功耗下性能提升1.83倍、能效提升4.2倍的成果。尽管摩尔定律面临挑战,台积电仍通过持续优化维持技术进步节奏。每一代主要工艺节点平均带来约30%的功耗下降,而性能提升幅度为15%-18%,表明其技术发展方向更侧重于能效优化。

值得注意的是,该路线图仅列出主流节点,未包含N3B、N3P、N2P等中间升级版本,也未详述针对特定应用优化的N3X、N2X及A16等工艺,可能弱化了阶段性技术进展的实际价值。

智能EDA工具成PPA优化关键助力

除制程升级外,先进电子设计自动化(EDA)工具正成为提升芯片性能、功耗与面积(PPA)的重要手段。Cadence Cerebrus AI Studio 和 Synopsys DSO.ai 等AI驱动的自动化布局布线(APR)工具,利用强化学习技术探索更优设计方案,适用于多种工艺节点。

据资料显示,通过优化APR流程可节省5%的功耗,结合金属层方案优化还可额外提升2%的性能,整体功耗降低可达7%,接近一次工艺节点间升级所带来的节能效果。虽然实际收益因设计而异,但智能EDA工具在释放先进制程潜力方面的作用日益凸显。

来源:编译自tomshardware

*免责声明:本文由作者原创。文章内容系作者个人观点,转载仅为了传达一种不同的观点,不代表对该观点赞同或支持,如有异议,欢迎联系半导体行业观察。

【声明】内容源于网络
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人工智能产业链联盟,旨在汇聚全球人工智能领域的创新力量,共同推动人工智能技术的研发、应用与产业化。联盟以基础技术、人工智能技术及人工智能应用为核心,打造了一个完整、高效、协同的人工智能生态链。
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