作者：唐僧 huangliang
来源：企业存储技术
（封面题图来自网络）
上周和一位同行朋友聊天时，谈到现在的半导体工艺，达到一定密度之后能耗比就不容易有较大提升了，先进制程的贡献更多是在密度。
大家也知道由于EUV光刻机投入，以及工艺成熟度的原因——5-7nm芯片的现阶段良品率通常比14-28nm这些要低些，最终下来5nm的制造成本是否划算呢？
“卡脖子的光刻机”——照片是几个月前我在CIIE进口博览会现场拍的，更多见闻参看《上海进博会：从集中存储到边缘计算》
看到最近先进工艺制造挤破头和芯片缺货的现象，对于上面得问题似乎不难得出答案？但经验主义拍脑袋并不总是可靠的。拿自己举个例子：前一段在评估某2U机型对GPU卡的适配上，我先是想当然认为结构上没问题，结果撞了墙；后来又拍脑袋说散热估计不行，而测试结果却pass了…
这就是测试验证工作的价值，本文也是要以科学的方法来验证下关于芯片工艺的推断。
这两天有位专家朋友分享了一份很有价值的报告《AI Chips: WhatThey Are and Why They Matter》，下载链接 https://cset.georgetown.edu/r...
其中有2个表格我们接下来会用到：
上面图表则是每片晶圆（12英寸/300mm）的出厂售价，也就是芯片切割、封测之前的成本。
接下来，我们就可以拿网上查出来的苹果A14的数据：11.8B transistors（晶体管数）， 88mm^2（面积）这两个数据，算了一个粗略的die成本。
因为A14的实际密度是 134MTr/mm^2，而不是N5官方的171.3 MTr/mm^2，因此还要考虑一个78%的效率问题。
下表给出就是A14的die的成本，单位是美元。
我们先根据不同工艺的晶体管密度，计算出如果对应到A14会是多大面积（area），考虑到78%的效率折算出实际芯片面积会大一些（88mm^2）。然后就可以得出每片晶圆平均能出的芯片数，这时5nm晶圆大约是681颗。
最后用晶圆售价除以A14的数量，每个Die的成本就出来了（$25）。虽然这个数字没有像从28nm到7nm那样继续降低，但至少也做到了持平。
结论：可以看出，即使不考虑到功耗和性能的问题，用最先进的N5工艺，经济上仍然是合算的。
扩展阅读：《_企业存储技术》文章分类索引（微信公众号专辑）_》
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