После закона Мура: фундаментальные проблемы современных полупроводниковых технологий

Мы занимаемся поддержкой технологического предпринимательства в стране и коммерциализацией результатов научно-исследовательской деятельности. Разумеется, без чипов и полупроводников тут сегодня никакого прогресса быть не может. Современная микроэлектроника — фундамент и база для развития практически всех передовых технологий, всего, что активно обсуждается и куда инвестируются огромные ресурсы: искусственный интеллект, интернет вещей, 5G, беспилотные автомобили и так далее. А основа всего этого — базовый логический элемент — полевой полупроводниковый транзистор. Именно на его создание, усовершенствование и масштабирование и направлены усилия ведущих специалистов полупроводниковой микроэлектроники.

Прогресс и сложность современного полупроводникового производства привели к тому, что стоимость фабрик превысила $ 10 млрд, а производительность — сотни плаcтин в час.

В результате, как вы правильно отметили, реальных производителей микросхем по самым передовым технологическим нормам в мире остались единицы. Сейчас чипы по технологии 5 нм производит только одна компания — TSMC. И этот фактор сказывается фактически на всей экономике мира. По данным аналитиков, объемы поставок полупроводников в настоящее время на 10−30% ниже уровня спроса. В результате чего возник кризис в автомобильной промышленности.

В данном случае очень важно понять, что это все касается новейших разработок, к качеству которых очень высокие требования. Кроме стоимости производства есть и другие характеристики, которые не менее важны и которые определяют требования к электронным компонентам. Во-первых, это энергопотребление, во-вторых, время задержки передачи информации и, в-третьих, — компактность. То есть зачастую необходимо чем-то жертвовать, скажем производительностью, создавая всё более и более компактные и дешевые устройства, например для IoT.

Сейчас на базе имеющихся архитектур и базовых элементов уже практически невозможно существенно снижать энергопотребление, увеличивать тактовую частоту и скорость передачи информации по существующим сетям, поэтому следующий шаг — это, скорее всего, переход к новым вычислительным архитектурам и использование альтернативных технологий и материалов в производстве микросхем.

Первая альтернатива — EUV-литография. Начиная с 90-х годов все процессоры производились с использованием УФ-литографии и применением ArF-лазера, длина волны излучения которого 193 нанометра. Этот свет как раз проходит через систему линз, маску, и попадает на кристалл, покрытый фоторезистом, создавая необходимый рисунок. Однако с использованием такой технологии без каких-либо специальных ухищрений можно получить структуры не меньше 50 нм.

В связи с этим был придуман подход многократной экспозиции, при котором вместо одной засветки через одну маску стали использовать несколько масок с разными рисунками, дополняющих друг друга. И с помощью множественной экспозиции стали добиваться всё более высокой точности воспроизведения рисунка на поверхности кристалла. Однако эти дополнительные шаги сделали производство дороже, также увеличилось количество брака.

Новая технология — использование вакуумного ультрафиолета с длиной волны света 13,5 нанометра. Она также получила название «экстремальный ультрафиолет». Это совершенно другая оптика, другие источники света, другие резисты, специальное вакуумное оборудование. До сих пор эта технология используется только в единичных пилотных линейках.

Это один из возможных вариантов. Если раньше в электронике использовались только двухмерные (или планарные) структуры, в которых все элементы транзистора располагались в плоскости кремниевой пластины, то сейчас им на смену приходят более сложные трёхмерные. В них некоторые элементы расположены на нескольких уровнях, а некоторые —перпендикулярно поверхности пластины.

Отмечу, что те технологические нормы, о которых сегодня все говорят — 7, 5, 3 нм, — являются «эффективными», но не отражают реальных размеров транзисторных структур, которые существенно больше. Они, скорее, показывают какими должны были быть планарные структуры, чтобы обеспечить необходимую производительность.

Очевидно, что кремний не самый эффективный по целому ряду характеристик материал для микроэлектроники. Его преимущества — дешевизна и наличие качественного природного окисла. Однако на кремнии практически невозможно создать эффективный источник излучения. Это важно, поскольку основные задержки информации и потери электроэнергии сейчас происходят на межсоединениях, а максимальную скорость обеспечивает свет. В суперкомпьютерах и data-центрах оптический интерконнект уже активно используется, но применять его для соединения между процессорами на одной плате энергетически невыгодно. Перевод электрических сигналов в оптику требует использования новых материалов. Но пока совмещение кремниевых технологий с другими материалами — отдельная непростая задача.

Важный фактор, который активно сказывается на развитии технологий, связан с развитием приложений искусственного интеллекта. Потребности в самых современных ИИ-приложениях удваивают требования к вычислительным ресурсам каждые 3−3,5 месяца. И здесь возникает проблема электропотребления. Большие вычислительные ресурсы потребляют совершенно неприемлемое количество энергии. И если искусственный интеллект будет продолжать развиваться такими же темпами, как сейчас, то вскоре пятая часть всей вырабатываемой человечеством электроэнергии будет тратиться на обучение нейросетей.

При этом природа показывает нам, что есть человеческий мозг, который потребляет в тысячи раз меньше ресурсов, чем современный компьютер, однако решает многие задачи лучше. И одно из последних направлений развития электроники — попытка скопировать устройство живого мира и создание нейроморфных чипов.

Современные компьютеры основаны на архитектуре фон Неймана, строящейся на постоянном обмене между памятью и вычислительным устройством. Нейроморфные архитектуры пытаются имитировать работу нейронов в человеческом мозге, в котором память «совмещена» с «вычислителем».
Классические искусственные нейросети состоят из слоев, содержащих нейроны. Во время работы нейрон текущего слоя получает сигналы от нейронов предыдущего слоя. Каждая связь между нейронами в сети имеет вес, по сути, определяющий силу сигнала для принимающего нейрона. Вес каждой связи может меняться (оптимизироваться) во время обучения нейросети. То есть современные нейроморфные устройства минимизируют обмен с внешней памятью и стараются максимально «распараллелить» сбор сигналов и их обработку. Разработками в этой сфере сегодня занимаются многие компании, в том числе Google, IBM, Qualcomm и Hewlett Packard.

Скажем так, полупроводниковая индустрия сегодня находится в точке бифуркации: традиционные технологии производства, материалы и вычислительные архитектуры уже не могут обеспечить дальнейшего прогресса ни информационно-коммуникационной отрасли, ни других смежных направлений. Необходимы новые подходы, которые потребуют кооперации широкого круга специалистов — от материаловедов и химиков до математиков и лингвистов.