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雖然現在全球都面臨缺芯的局面，但是這並沒有影響到蘋果推出自研晶片的節奏。 近日，有報導稱蘋果自研M系列晶片的第二代產品M2晶片已實現量產，未來的全新MacBook Pro將有望搭載。 據爆料，蘋果M2晶片可能採用台積電5nm工藝製程，配備12個內核，包括8個性能內核和4個省電內核，最快將在今年7月出貨，並應用於新版Mac產品上。 事實上關於M2晶片此前就有報導，在去年的WWDC 2020上，蘋果CEO庫克在接受媒體采訪時表示，要花兩年的時間擺脫對英特爾晶片的依賴，在2022年將Mac產品線全部更新為Arm架構自研晶片。 一旦M2推出，意味著離庫克定下的目標不遠了，蘋果Mac新產品或將全部採用M2晶片。 蘋果方面曾表示，M1晶片的CPU性能相比英特爾的晶片高出85%，圖形處理器的性能是英特爾的兩倍，而M2的性能預計將比M1性能提高25%。 去年蘋果在發布M1晶片時，一同推出了搭載這款晶片的MacBook Pro和Mac mini，而在今年蘋果春季發布後，M1晶片還被應用到了iPad Pro、台式機上。 蘋果推出採用Arm架構的M1晶片，確實為蘋果創造了更多的利潤。 不僅成本有所降低，而且因為M1晶片帶來的低功耗、高性能讓蘋果PC產品出貨量在2021年一季度表現出色，同比大漲111.5%，這也使得蘋果堅定了推出自研晶片的決心。 相信在蘋果推出M2晶片後，其將給蘋果帶來更強的性能表現，預計搭載M2晶片的蘋果產品將更具有競爭力。 來源：快科技

首個2nm製程晶片，竟然是IBM先發布的。 沒錯，不是已經研究出3nm技術的台積電，也不是已經量產5nm晶片的三星，而是IBM。 據IBM官方表示，這種技術能在指甲蓋大小（150mm?）的晶片上安裝500億個電晶體。 相比於7nm晶片，這種技術預計將提升45%的性能、並降低75%的能耗。 不過，這並不意味著IBM就具備量產2nm晶片的能力，因為這項技術是在它位於紐約州奧爾巴尼（Albany）的晶片製造研究中心做出來的，但量產還涉及許多其他技術。 由於IBM自己沒有10nm製程以下的晶圓廠，因此要想這個2nm工藝實現量產，可能還需要找其他晶圓廠代工。 這麼看來，距離我們真正用上2nm晶片，可能還需要幾年的時間。 那麼，2nm晶片到底怎麼做出來的？ IBM的2nm，什麼技術？ 此前，業界普遍採用FinFET （鰭式場效應電晶體）結構，但在5nm節點後，這種結構難以滿足電晶體所需的靜電控制，出現嚴重的漏電現象。 三星率先採用了名為GAA（gate-all-around，環繞式柵極）的電晶體技術，對3nm製程晶片進行研發，IBM的2nm製程所採用的技術，也同樣是GAA。 其中，GAA分為納米線結構（下圖左三）和納米片結構（下圖右一，MBCFET是三星商標）兩種，這次IBM採用的就是納米片結構。 相比於納米線結構，納米片結構的長寬比較高，接觸面積更大，但也更難控製片與片之間的刻蝕與薄膜生長。 從圖中可見，IBM的2nm晶片中，納米片共有三層，每片納米片寬40nm，高5nm，間距44nm，柵極長度12nm。 嗯？？？ 沒錯。這里IBM的2nm早已經不指柵極長度（MOS管的最小溝道長度），而是等效成了晶片上的電晶體節點密度。 密度越大，晶片的性能就越高。至於2nm，只是一個命名方式而已。 這個晶片的密度達到了333MTr/mm?，即每平方毫米容納3.3億個電晶體。 作為對比，台積電的5nm晶片密度為171.3MTr/mm²，三星的5nm晶片密度則為127MTr/mm²。 除此之外，IBM的2nm晶片，這次還採用了不少其他技術： 底部電介質隔離（bottom dielectric isolation），用於減少漏電、降低功耗 內層空間乾燥處理（inner space dry process），用於精準門控 EUV光刻技術，用於圖案化薄膜或大部分晶片部件 對於這次研究的突破，IBM混合雲研究副總裁Mukesh Khare表示： 沒什麼障礙是我們不能突破的。隨著技術成熟，還會有更多突破出現。相比於困難，我看到的反而是創新的動力和前進的機會。 不過，這並不意味著2nm晶片實現了量產。 實驗室做出來≠量產 一個工藝從實驗室出來，到大規模量產，過程中需要晶片代工廠不斷提升晶圓良率。 晶圓良率，指完成所有工藝步驟後，測試合格的晶片的數量與整片晶圓上的有效晶片的比值。 因此，晶圓良率決定了晶片的工藝成本。 要是一個工藝的晶圓良率上不去，量產可能反而會導致晶片虧損。 而目前，IBM的2nm晶片還停留在實驗室階段，只是製造出來而已。 除此之外，也還需要考慮光刻機等工具的進展。 比較有意思的是，IBM現在是沒有大規模量產晶片的能力的，更可能將這項工藝交給三星等晶片製造商代工（目前已與英特爾和三星簽署聯合開發協議）。 IBM雖然曾經也是晶片製造商之一，卻在2014年將自己的晶圓廠出售給了格羅方德（據說IBM還向格羅方德交了15億美元，才把晶圓廠塞給它）。 那麼，目前幾家晶片廠商的進展具體如何呢？ 從量產情況來看，台積電和三星均已實現了5nm量產。 而從製造工藝來看，IBM直接實現了2nm的飛躍，台積電目前研發出3nm製程，預計今明兩年實現量產。 三星目前也在研發3nm製程的晶片。至於英特爾，則還在7nm晶片上掙扎，量產預計要等到2023年。 不過，從圖中也能看出，各廠商對於晶片的命名標準並不一致。 對於IBM的這次突破，市場分析公司IDC的研究主管Peter Rudden表示： 這可以被看成是一個突破，畢竟對於某些廠商來說，7nm就已經是個巨大的挑戰了。 同時，這也向IT行業傳遞了一個信號，即IBM仍然是一家硬體廠商巨頭。 不過，也有網友表示，這並不意味著IBM的進程就超過了台積電：「關鍵在於大規模量產，然而，IBM現在還沒有自己的晶圓廠。」 讓我們期待一波2nm製程晶片量產的消息。 來源：快科技

據媒體報導，來自新墨西哥大學計算基因組學與技術實驗室(CGaT)主任Jeremy Edwards和他在加州帕洛阿爾托Centrillion Technologies和西維吉尼亞大學的同事開發了一種晶片，它可以為COVID-19等病毒提供了一種更簡單、更快速的基因組測序方法。 他們的研究題為「SARS-CoV-2臨床樣本的高精度晶片重測序」，成果最近已發表在美國化學學會的《Langmuir》上。 據了解，這種方法能對每個樣本的95%的基因組進行測序，准確率超99.9%。 來自新墨西哥大學化學和化學生物系的Edwards教授表示：「這項新技術可以更快、更准確地追蹤COVID和其他呼吸道病毒，包括新變種的出現。有了這個簡單而快速的檢測程序，科學家們將能更准確地跟蹤病情發展並更好地預防下一次大流行的發生。」 由於全球有超1.42億人感染病毒，警惕的檢測和接觸者追蹤是減緩COVID-19傳播的最有效方法。傳統的臨床檢測方法往往會產生假陽性或陰性，傳統的測序方法耗時且昂貴。這項新技術實際上將能消除掉所有這些障礙。 Edwards表示：「自從論文提交以來，該技術在精度和靈敏度方面有了進一步的發展。晶片技術是大規模病毒基因組監測和監測病毒變異的最佳技術。這項技術不僅可以幫助控制這種流行病還可以防止未來的流行病。」 來源：cnBeta

SK Hynix 官員在 4 月 28 日的電話會議上表示，盡管當前尚無具體的規劃，但公司正在討論擴展 8 英寸代工業務的各種方法。據悉，作為該公司為擴大製造業務而付出的努力的一部分，SK Hynix 旗下代工廠 System IC 將從韓國青州遷至中國，以保持價格競爭力。與此同時，SK Hynix 表示尚無大規模推廣 12 英寸晶圓代工或先進工藝的投資計劃。 利川工廠資料圖（來自：SK Hynix） 電話會議期間，有人詢問在從英特爾手中收購了 NAND 快閃記憶體業務部門之後，SK Hynix 是否會出售其在日本半導體公司鎧俠（Kioxia）的股份以籌集資金。對此，該公司一位官員回答道，SK Hynix...

現在的手機硬體圈有點像絕地求生的決賽圈，隨著時間的推移，圈子收縮得越來越窄，而參賽的廠商一個接一個地被淘汰。 曾幾何時，在廠商的新手機發布之前，人們總會對新機的 CPU 做百般的猜測，到底會是德州儀器、英偉達、英特爾，還是高通、聯發科等等。 但如今，隨著幾家廠商黯然離場，晶片市場變得無趣的多。主流 SoC 供應商幾乎用一隻手就能數清楚：兩頭爭霸的高通、聯發科，獨樹一幟的蘋果 A 系列，掙扎中的海思以及若即若離的三星獵戶座。 一直以來，「晶片決賽圈」都是在淘汰廠商，鮮有聽聞有後來者入局。 ▲ 圖片來自：9to5Google.com 不過在晶片的技術壁壘越來越高的同時，還是有一些野心勃勃的廠商想要攀上技術的高地。有傳言稱，將要打破這片沉悶氣氛的「鲶魚」，很有可能會是 Google。 Google 會是下一個晶片「玩家」？ 一直以來 Pixel 都被 Android 用戶稱之為 Google 的「親兒子」——它有原汁原味的 Android 原生系統、能領先其他 Andorid 手機搶先體驗最新的系統版本，以及由 Google 親自調教的成像系統。 現在，Google 有可能還要為這個「親兒子」換上一顆親手打磨的「芯」。 Google 的自研晶片有點像是尼斯湖里的水怪，久聞其聲卻不見其形。在...

網絡安全研究人員發現，高通旗下的驍龍晶片中有6個嚴重的潛在漏洞，使不少安卓裝置都暴露在危險當中。這些漏洞的代號分別為CVE-2020-11201、CVE-2020-11202、CVE-2020-11206、CVE-2020-11207、CVE-2020-11208以及CVE-2020-11209。它們都屬於DoS或者權限提升攻擊，攻擊者一旦得手就可以對目標裝置擁有全面控制。 仔細的來說，這些漏洞都是藏於驍龍晶片中的Hexagon數位訊號處理器里（下稱DSP）。DSP是負責控制安卓用戶以及驍龍處理器固件之間的實時請求的重要部件，例如將語音、視頻以及諸如GPS定位等的服務轉化為可以用於計算的數據。 發現這些漏洞的網絡安全機構Check Point在其Blog網誌表示，DSP中的缺憾可以被不法分子用來收集用戶的相片、視頻、逍話錄音、實時麥完風數據以及GPS定位、破壞目標裝置或者在裝置毫不知情的情況下植入惡意軟體。攻擊者只需要誘使用戶下載並且運行一個惡意的可執行文件就可以利用這些漏洞。 攻擊者得手後，可以在目標裝置上創造永久的DoS狀態，直至裝置被回復出廠設置；也可以引起DSP內核崩潰來重啟手機。Check Point表示，由於手機的防毒軟體是不會掃瞄Hexagon的指令集的，因此不法分子可以把惡意代碼隱藏在DSP其中。 Check Point在今年二月至三月時已經向高通報告了這些漏洞，而高通也在7月開發了一個修復修正檔。目前不知道其他OEM廠商有沒有在這個修正檔推送出去，起碼Google是還沒有的。因此Check Point也沒有把這些漏洞的具體技術細節公開。 ...

雖然特斯拉因為自燃事件讓很多人對其生產的電動汽車產生了一絲擔憂，不過特斯拉並沒有打算停下腳步。在今天特斯拉舉辦自動駕駛日活動中，馬斯克及各位高管展示了其公司對自動駕駛的研究情況。其中最吸引眼球的就是傳言已久的特斯拉自研自動駕駛晶片首次公開亮相，而且也公布了諸多細節。 圖片來自特斯拉，主板正面 晶片設計大神曾Jim Keller加盟特斯拉，領導自研AI晶片的開發，雖然Jim在2018年就離開了，不過這個項目並沒有中斷。在今天的自動駕駛日活動中，特斯拉也詳細介紹了由這款晶片組成的電腦及晶片細節。 圖片來自特斯拉，雙晶片獨立運行，可做冗餘，強大的數據感知處理性能 首先介紹了新款的自動駕駛電腦，在這款電腦的主板上搭載了兩塊全新的自研晶片，作為冗餘，可以獨立運算。每塊晶片周圍有四塊DRAM記憶體。同時配有冗餘電源保證供電。 在這兩塊晶片擁有完整的傳感器感知功能，包括雷達、GPS甚至是轉向角度等數據都能獲取感知到。 圖片來自特斯拉，晶片大圖 而重頭戲就是自研晶片了。首先是封裝大小，FSD晶片的封裝大小為37.5mm*37.5mm，面積約為1406平方毫米，同時採用BGA封裝，有2116個引腳。 圖片來自特斯拉，實際DIE面積260平方毫米 揭開晶片蓋，能看到實際晶片的DIE，實際面積也不小，為260平方毫米。 圖片來自特斯拉，DIE照片 特斯拉這次對晶片有比較詳細的解釋，可以看到晶片採用14nm FinFET工藝製造，面積為260平方毫米，有60億電晶體。 記下來特斯拉也詳細介紹了晶片各個功能的分布情況。包括視頻輸入（自動駕駛汽車多個相機採集到的數據）、LPDDR4記憶體控制器、圖像信號處理器等。 圖片來自特斯拉，視頻輸入部分每秒可以處理2.5G像素的數據 圖片來自特斯拉，晶片採用LPDDR4記憶體，而記憶體控制器峰值帶寬68GB/s 圖片來自特斯拉 圖像信號處理器每秒能處理1G像素，24bit流水線，有先進的色彩映射及降噪處理能力。 圖片來自特斯拉 重中之重就是神經網絡處理器了。它擁有32M的SRAM，雙核心，每個核心在2GHz頻率下擁有36TOPS的性能，所以雙核共有72TOPS的性能。整個主板就有了144TOPS的性能。 圖片來自特斯拉，視頻編碼器可以處理H.265編碼，這種編碼可以在較低的容量情況下實現較高的畫質 圖片來自特斯拉 除了神經網絡處理器，這款晶片還內置GPU。在1GHz頻率下的性能有600GFOPS，能夠實現FP32及FP32計算。不支持FP16等半精度計算功能，所以這款GPU應該不會負責AI運算。 圖片來自特斯拉 主處理器採用12核心ARM Cortex-A72處理器，頻率為2.2GHz。（確實沒看錯，12核） 圖片來自特斯拉，針對駕駛控制，特斯拉也在晶片中內置了Safety System，保證控制系統運行穩定 圖片來自特斯拉 由於自動駕駛需要處理海量的數據，所以數據安全也是需要考量的。所以Security System保證運行的代碼是經過特斯拉簽名的，未經允許的代碼是不能運行在採用這款晶片的特斯拉電動汽車上的。 圖片來自特斯拉，神經網絡晶片的精簡指令集系統 圖片來自特斯拉 除了硬體，特斯拉也針對軟體進行了優化。開發了自己的神經網絡編譯器。能夠充分利用神經網絡處理器中的SRAM等優勢。 圖片來自特斯拉，功耗有所提升 圖片來自特斯拉，但相對成本下降 圖片來自特斯拉，更強的數據處理能力 圖片來自特斯拉，最終一台電腦中雙晶片可提供144TOPS的性能 最後就是功耗方面，特斯拉表示最新的處理器功耗有所提升，不過相對成本反而下降了一些，同時實際處理性能有大幅度提升。最終得到的結果就是單塊主板就能提供144TOPS的AI性能。 根據TechCrunch的報導，馬斯克稱大約一個月前將旗下的Model S及Model X的NVIDIA平台電腦換成定製晶片，而Model 3也在10天前更換定製晶片。 圖片來自特斯拉，FSD電腦與之前使用的NVIDIA的電腦外觀基本相似，所以可以完成快速更換 同時下一代晶片的設計工作也在進行中，目前已完成了一半，要比目前的晶片好三倍，但是可能還有兩年才能完成。實際上目前完成的這款晶片是在一年半或兩年前完成的。現有車主更換全新的FSD系統需要額外支付5000美元，同時也包含了Summon及Mavop on Autopilot功能。 現在特斯拉已經儲備了大量的自動駕駛數據，全新的自研晶片讓特斯拉汽車的數據處理能力，進一步提升，而且根據馬斯克的說法，第一代晶片已經開始部署，下一代晶片開發也有一半，相信以後更加完善的車輛駕駛輔助甚至是自動駕駛能更快到來。 ...