電子供應(yīng)鏈中的所有利益相關(guān)者都依賴于他們買賣的復(fù)雜組件的可靠性。但隨著芯片技術(shù)的進(jìn)步，測試所有可能的質(zhì)量問題變得更具挑戰(zhàn)性。例如，蘋果的A17 Pro SoC擁有190億個晶體管和一個6核CPU，其中兩個高性能內(nèi)核采用了新的臺積電3納米技術(shù)。當(dāng)組件直接銷售或通過授權(quán)渠道銷售時，半導(dǎo)體制造商保證其芯片的性能。

10納米以下晶圓廠生產(chǎn)的新處理器出現(xiàn)了更多的質(zhì)量問題——有些在常規(guī)測試中很難檢測出來。制造商和原始設(shè)備制造商在最終用戶投訴后才發(fā)現(xiàn)，不得不更換整個設(shè)備并推遲生產(chǎn)。

一些小故障仍然是個謎。2015年，一群來自多倫多大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)家IEEE頻譜報告超過4%的谷歌云計算服務(wù)器被之前任何測試都沒有檢測到的錯誤擊中，導(dǎo)致服務(wù)器意外停止。

然后，在2020年，AMD發(fā)表了一份報告有證據(jù)表明，當(dāng)時最先進(jìn)的芯片比上一代同類產(chǎn)品的可靠性低5.5倍。越來越多的人一致認(rèn)為，隨著每一代半導(dǎo)體的出現(xiàn)，這個問題正在成倍增長，尤其是在最先進(jìn)的芯片中。

2021年，臉書和谷歌的研究人員發(fā)表了描述計算機(jī)硬件故障的研究，這些故障的原因不容易確定。他們認(rèn)為，問題不在于軟件，而在于不同公司生產(chǎn)的計算機(jī)硬件的某個地方。

“我們的冒險始于警惕的制作團(tuán)隊(duì)越來越多地抱怨累犯機(jī)器破壞數(shù)據(jù)，”谷歌工程師彼得·霍奇斯?fàn)柕略谝淮?a href="http://www.brongaenegriffin.com/v/" target="_blank">視頻已呈現(xiàn)在操作系統(tǒng)熱點(diǎn)話題（Hot Topics in Operating Systems）2021大會上。

Hochschild和他的團(tuán)隊(duì)推測，“性能和密度正在超過硅的可靠性，復(fù)雜性正在超過測試方法?！?/p>

摩爾定律與功耗

1974年，美國工程師和發(fā)明家羅伯特·h·丹納德與人合著了一部紙認(rèn)為隨著晶體管變得越來越小，它們的功率密度保持不變，因此功耗與面積成比例。

根據(jù)摩爾定律，晶體管數(shù)量每兩年翻一番，芯片尺寸保持不變，而Dennard scaling則表示，給定面積的總芯片功率在不同代的工藝中保持不變。

英特爾、AMD、臺積電和其他公司一直在利用這兩條定律制造更快、更小的處理器，從而實(shí)現(xiàn)了當(dāng)前的移動計算生態(tài)系統(tǒng)。當(dāng)前的筆記本電腦、平板電腦，尤其是智能手機(jī)，之所以成為可能，是因?yàn)樗鼈冊谙嗤拿娣e上封裝了更多的晶體管，而同樣的性能需要更少的功率。

不幸的是，對于半導(dǎo)體行業(yè)和原始設(shè)備制造商來說，Dennard scaling不再有效。“1974年，丹納德的標(biāo)度法則被發(fā)現(xiàn)，并一直保持了30多年，直到2005年左右，”克里斯蒂安·馬丁教授說奧格斯堡應(yīng)用科學(xué)大學(xué)的教授說：“在2005年之前，器件結(jié)構(gòu)大于65納米時，漏電流可以忽略不計?！?/p>

根據(jù)內(nèi)存制造商Rambus的說法，“業(yè)界普遍認(rèn)為，Dennard縮放定律在2005-2007年間的某個時候失效了。正如馬丁所證實(shí)的那樣，由于閾值和工作電壓無法再調(diào)整，因此不可能在保持各代產(chǎn)品功率包絡(luò)不變的同時實(shí)現(xiàn)潛在的性能提升?！?/p>

事實(shí)上，正如馬丁所展示的那樣，在相同的芯片面積下，后Dennard縮放導(dǎo)致每代功耗增加2倍，芯片計算資源的使用減少。對于給定的芯片面積，每一代的能效只能提高40%。

收益率下降；耗電量增加了

摩爾第二定律，也叫洛克定律（以亞瑟·洛克命名）指出半導(dǎo)體制造廠也會隨著時間呈指數(shù)增長。

隨著密度和復(fù)雜性的增加，生產(chǎn)可用芯片的成本增加。一些半導(dǎo)體制造商正花費(fèi)數(shù)十億美元購買新工具，尤其是阿斯麥***。

此外，由于Dennard擴(kuò)展已經(jīng)死亡，芯片設(shè)計人員必須創(chuàng)建更多的專用內(nèi)核來補(bǔ)償更高的功耗。這對于云計算和人工智能應(yīng)用尤其重要，在這些應(yīng)用中，電源使用效率（PUE）是效率和可持續(xù)性的最終衡量標(biāo)準(zhǔn)。

最近，華為推出了新的旗艦智能手機(jī)Mate 60 Pro，據(jù)報道，它包括由中國半導(dǎo)體制造國際公司（SMIC）明確開發(fā)的新5G麒麟9000s處理器。最初，華為沒有發(fā)布這款設(shè)備的全部規(guī)格，但是拆卸顯示其采用7納米技術(shù)。直到最近，人們還認(rèn)為沒有一家中國制造商擁有制造如此大規(guī)模芯片的工具。

“一些研究公司預(yù)測SMIC的7納米工藝成品率低于50 %，與90%或更高的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)相比，低產(chǎn)量將限制出貨量在200-400萬片左右，不足以讓華為恢復(fù)其以前在智能手機(jī)市場的主導(dǎo)地位，”路透社報道。

測試復(fù)雜的芯片需要新的工具

在對創(chuàng)新的不懈追求中，半導(dǎo)體行業(yè)已經(jīng)達(dá)到了前所未有的里程碑，芯片使用5納米和3納米內(nèi)核。然而，這種顯著的進(jìn)步也帶來了令人擔(dān)憂的副作用：芯片故障率不斷上升。

在這種情況下，對前沿半導(dǎo)體進(jìn)行全面、持續(xù)的可靠性測試的需求從未像現(xiàn)在這樣明顯。從過去的失敗中吸取的教訓(xùn)，如谷歌、AMD、臉書和其他公司所強(qiáng)調(diào)的，強(qiáng)調(diào)了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的緊迫性。

審核編輯：黃飛