對(duì)電子供應(yīng)鏈中的所有利益相關(guān)者而言，他們都很依賴自己買賣的復(fù)雜元器件的可靠性。但隨著芯片技術(shù)的發(fā)展，對(duì)芯片質(zhì)量問題的測試變得更具挑戰(zhàn)性。例如，蘋果公司的A17 Pro SoC擁有190億個(gè)晶體管和一個(gè)6核CPU，其中兩個(gè)高性能內(nèi)核采用了臺(tái)積電的新型3納米技術(shù)。

半導(dǎo)體制造商在直接或通過授權(quán)渠道銷售組件時(shí)要保證自己芯片的性能。

10納米以下的處理器出現(xiàn)了更多質(zhì)量問題，其中一些問題很難通過常規(guī)測試檢測出來。制造商和原始設(shè)備制造商(OEM)在最終用戶投訴后才發(fā)現(xiàn)問題，這迫使他們不得不更換整個(gè)裝置并推遲生產(chǎn)。

一些故障仍然是個(gè)謎。比如，2015年，來自多倫多大學(xué)的一些計(jì)算機(jī)科學(xué)家在IEEE Spectrum雜志發(fā)布報(bào)告稱，超過4%的谷歌云計(jì)算服務(wù)器，受到了之前任何測試都未檢測到的錯(cuò)誤，這導(dǎo)致服務(wù)器意外停止。

隨后，AMD在2020年發(fā)布了一份報(bào)告表示，有證據(jù)表明，當(dāng)時(shí)最先進(jìn)芯片的可靠性，比上一代同類產(chǎn)品低了約5.5倍。越來越多人認(rèn)為，芯片每迭代一次，面臨的問題會(huì)成倍出現(xiàn)，該現(xiàn)象在最先進(jìn)工藝的芯片上尤為明顯。

2021年，F(xiàn)acebook和谷歌的研究人員都發(fā)表了研究報(bào)告，描述了不易查明原因的計(jì)算機(jī)硬件故障。他們認(rèn)為，問題不在于軟件，而在于計(jì)算機(jī)硬件。

谷歌工程師Peter Hochschild在“2021年操作系統(tǒng)熱點(diǎn)話題(HotOS)”會(huì)議上發(fā)布的一段視頻中說：“生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)抱怨機(jī)器破壞數(shù)據(jù)的情況越來越多。”

Hochschild和他的團(tuán)隊(duì)推測，“性能和密度正在超過芯片的可靠性，復(fù)雜性正在超過測試方法。”

摩爾定律和功耗

1974 年，一位美國工程師和發(fā)明家Robert H. Dennardl聯(lián)合撰寫了一篇論文，該論文指出，隨著晶體管體積變小，其功率密度保持不變，因此功耗與面積成正比。

摩爾定律指出，晶體管數(shù)量每兩年翻一番，而芯片尺寸可以保持不變，因此登納德縮放定律指出，給定面積的總芯片功率在不同工藝世代之間保持不變。

英特爾、AMD、臺(tái)積電等公司，一直在利用這兩條定律來制造速度更快、體積更小的處理器，從而促成了當(dāng)前的移動(dòng)計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)。目前的筆記本電腦、平板電腦，尤其是智能手機(jī)，都是通過在相同的面積上封裝更多的晶體管來實(shí)現(xiàn)，在相同性能下需要更少的功耗。

遺憾的是，對(duì)于半導(dǎo)體行業(yè)和OEM來說，登納德縮放定律已不再有效。奧格斯堡應(yīng)用技術(shù)大學(xué)的Christian M?rtin教授說：“納德縮放定律是在1974年形成的，并一直沿用了30多年(2005年左右)。從2005年開始，大于65納米的器件結(jié)構(gòu)的漏電流可以忽略不計(jì)。”

根據(jù)內(nèi)存制造商Rambus的說法，“業(yè)界普遍認(rèn)為，登納德縮放定律在2005-2007年間崩潰了。正如M?rtin所證實(shí)的那樣，由于閾值和工作電壓無法再縮放，無法再保持一代又一代產(chǎn)品的功率包絡(luò)線不變，并同時(shí)實(shí)現(xiàn)潛在的性能提升。”

事實(shí)上，正如M?rtin所展示的那樣，登納德縮放定律發(fā)展到后期，在相同芯片面積下，每一代芯片的功耗會(huì)增加2倍，而芯片計(jì)算資源的使用率則會(huì)下降。在芯片面積一定的情況下，能源效率每一代只能提高40%。

產(chǎn)量下降，功耗上升

摩爾第二定律又稱洛克定律(以Arthur Rock命名)，指出半導(dǎo)體制造廠的投資成本也會(huì)隨著時(shí)間的推移呈指數(shù)增長。

隨著密度和復(fù)雜性的提高，生產(chǎn)可用芯片的成本也在增加。一些半導(dǎo)體制造商正花費(fèi)數(shù)十億美元購買新設(shè)備，尤其是ASML的光刻設(shè)備。

此外，由于登納德縮放定律已經(jīng)失效，芯片設(shè)計(jì)人員必須創(chuàng)建更多專用內(nèi)核來補(bǔ)償更高的功耗。這對(duì)于云計(jì)算和人工智能應(yīng)用尤為重要，因?yàn)殡娫词褂眯?PUE)是衡量效率和可持續(xù)性的最終標(biāo)準(zhǔn)。

今年9月，華為推出了全新旗艦智能手機(jī)Mate 60 Pro，據(jù)稱該機(jī)搭載了中芯國際自主研發(fā)的全新5G麒麟9000s處理器。最初，華為并未公布該設(shè)備的完整規(guī)格，但拆解顯示該設(shè)備采用了7納米技術(shù)。

一直到最近，大家還認(rèn)為沒有一家中國制造商，擁有制造這種先進(jìn)芯片的設(shè)備。

而路透社報(bào)道稱：“一些研究機(jī)構(gòu)預(yù)測，中芯國際的7納米工藝良品率低于50%，而行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為90%或更高，低良品率將把出貨量限制在200-400萬片左右，不足以讓華為重新奪回昔日智能手機(jī)市場的主導(dǎo)地位。”

需要新工具來測試復(fù)雜的芯片

在不懈追求創(chuàng)新的過程中，半導(dǎo)體行業(yè)已經(jīng)達(dá)到了前所未有的里程碑，芯片內(nèi)核已達(dá)5納米和3納米。然而，這一令人矚目的進(jìn)步也帶來了令人擔(dān)憂的副作用——芯片故障率也在不斷攀升。

在這種情況下，對(duì)尖端半導(dǎo)體進(jìn)行徹底和持續(xù)的可靠性測試的必要性比以往任何時(shí)候都更明顯。從過去的失敗中吸取的教訓(xùn)，例如谷歌、AMD、Facebook 和其他公司所強(qiáng)調(diào)的失敗，強(qiáng)調(diào)了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的緊迫性。