2020年秋开始在全球范围内爆发的芯片短缺,在2021年持续了一整年仍没有缓解态势,半导体行业在拓展产能的同时,也在积极将工艺升级提高产出率。另一方面,新冠病毒不断出现变异,疫情的延续对于整个半导体行业的影响依旧存在,远程办公、线上会议和在线教育习惯的形成,加速了多个产业的数字化转型,也从侧面促进了网络通信、AI、存储和云服务等技术更新。
AspenCore全球分析师团队在这一年中与业内专家和厂商交流,总结分析后挑选出了2022年全球半导体行业将出现或高速发展的10大技术趋势。4Ulesmc
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半导体尖端制造工艺方面,2020年三星foundry临时将4LPE调整为完整工艺节点——即4nm工艺会成为三星接下来一段时间的推广重点。加上2021年10月台积电发布的消息基本明确了N3工艺的稍许延后,2022年或许将成为4nm工艺之年;iPhone 14要赶上3nm工艺是几乎无望的。4Ulesmc
不过基本可以明确的是,虽然采用台积电N3工艺的芯片最快大概需要等到2023年一季度才会问世,但N3工艺量产明确在是2022年第四季度。4Ulesmc
与此同时,我们认为,三星3nm GAA或许会比台积电N3再晚一点。三星在3nm节点上开始采用GAA结构晶体管是焦点,但实际上三星也未能按照时间点如期推进。而且基于三星目前公开的数据,其最早的3nm工艺在技术层面可能会存在更大的不确定性。4Ulesmc
至于Intel 3,即便按照规划也是完全赶不上2022年的班车的。我们认为,台积电N3将持续保持市场优势地位,并且相较另外两名对手暂时有着显著的领先。但在N3上踩一脚刹车,实际上也为2nm时代的来临埋下隐患。4Ulesmc
一方面Intel 20A工艺预计将在2024年上半年到来,Intel 18A则或可见于2025年下半年——Intel在这两个节点上预备重返技术领先地位的决心是相当大的;另一方面三星预计将在2025年下半年量产的2nm工艺,将是其第三代GAA结构晶体管,即其3nm工艺虽然很难取得市场优势地位,但技术上将为其2nm工艺提供强有力的支撑。这些都为后续2nm工艺市场竞争增加了不确定性。4Ulesmc
2020年7月15日,为了解决从客户端系统到高性能服务器的广泛应用所面临的性能和功耗挑战,固态技术协会(JEDEC)正式发布了下一代主流内存标准DDR5 SDRAM的最终规范(JESD79-5),为全球计算机内存技术拉开了新时代的序幕。JEDEC将DDR5描述为一种“具备革命意义”的内存架构,认为它的出现标志着整个行业即将向DDR5服务器双列直插式内存模块(DIMM)过渡。4Ulesmc
市场调研机构Omdia分析指出,对DDR5的市场需求从2020年已经开始逐步显现,到2022年,DDR5将占据整个DRAM市场份额的10%,2024年则将进一步扩大至43%;Yole Development则预测称,DDR5的广泛采用应该会从2022年的服务器市场开始,2023年,手机、笔记本电脑和PC等主流市场将开始广泛采用DDR5,出货量明显超过DDR4,两种技术间完成快速过渡。4Ulesmc
内存带宽增长速度远远赶不上处理器性能的提升速度,这是DDR5推出的根本动力所在。但与其先前几代产品的迭代重点主要集中在如何降低功耗上,并将PC视为应用优先级不同,业界普遍认为,DDR5将紧随DDR4的步伐,率先导入数据中心。4Ulesmc
DDR5最亮眼的部分,就是速度比已经“超级快”的DDR4还要快。与1.6GHz时钟频率下DDR4内存最高3.2Gbps的传输速度相比,全新DDR5内存的最高传输速率达到了6.4Gbps,并同步将供电电压从DDR4的1.2V降至1.1V,进一步提升了内存的能效表现。4Ulesmc
目前,三星、SK海力士和美光等全球存储巨头已经宣布了各自的DDR5产品量产和商用时间表。不过,DDR5的面市绝非一蹴而就,它需要得到包括系统和芯片服务商、渠道商、云服务提供商和原始设备制造商在内的生态系统的强力支持。4Ulesmc
DPU这个名号变得响亮是从2020年近年底的时候开始的。我们认为,将DPU这一名词变得热门的市场行为,一是英伟达收购以色列公司Mellanox之后,次年就发明了 “DPU”一词;二是同年初创公司Fungible大肆推广DPU这个名字。4Ulesmc
DPU的D是指data数据。不得不承认老黄是营销鬼才,smartNIC摇身一变就成了DPU数据处理器;而且以迅雷不及掩耳之势,短时间内冒出了数十家DPU初创企业。4Ulesmc
DPU本质上是smartNIC进化,但从DPU的火热并不难看出数据中心对于数据方向专用处理器的热烈渴求,以及形态上的进一步固定和标准化。4Ulesmc
早年数据中心有个词叫“数据中心税”,即服务器选购很多核心的CPU,但对最终业务而言,其中一部分核心是默认被“吞噬”的。因为这些处理器资源需要用来做数据虚拟networking、安全、存储、虚拟化等工作。当这些工作变得越来越复杂,DPU就出现了。就像针对图形计算有GPU,针对AI计算有NPU,DPU也是这个时代专用计算崛起的一个产物。4Ulesmc
一般我们说DPU的工作包括了第一,offload(卸载)原属于CPU的OVS、存储、安全服务之类的活儿;第二,以hypervisor管理做隔离、虚拟化实现;第三是以各种方式,进一步加速跨节点的数据处理。4Ulesmc
DPU成为数据中心标配也就不难理解。但需要注意的是,在具体实现上,不同的DPU不应同台竞技,这是由其扮演角色差异导致的。比如Intel的IPU虽然也是一种DPU,但和英伟达DPU在职责和工作偏向性上仍然有不同。所以有一定可能性,DPU市场或许会出现细分。以及数据中心系统企业都在自研更具适配性的DPU,这给DPU市场带来了不确定性。
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