台积电 A14 第二代 GAA 工艺解读

今天小编分享的科技经验：台积电 A14 第二代 GAA 工艺解读，欢迎阅读。

#01

A14 工艺：技术亮点深度剖析

1、晶体管技术更新：从 FinFET 到 GAAFET

A14 工艺采用的第二代 GAAFE 纳米片晶体管相较于传统的 FinFET 晶体管，在性能和功耗方面有显著优势。GAAFE 能够更好地控制 leakage，提高晶体管的开关速度和性能，nanosheet 的设计使得电流控制更加精细，从而实现更高的性能和更低的功耗。

在最新的 IEEE 论文中，研究人员指出，GAAFET 技术在 1.4 nm 制程下能够显著降低短沟道效应的影响，这对于维持晶体管的高性能至关重要。与 FinFET 相比，GAAFET 在相同尺寸下能够实现更高的电流密度和更低的漏电，这对于高性能计算和低功耗应用来说是一个巨大的进步。

2、性能提升的多维度影响

A14 工艺在相同功耗下能够提供高达 15% 的速度提升，或者在相同速度下减少最多 30% 的功率消耗。这一性能提升不仅意味着芯片运算速度加快，对于支持高性能计算和复杂算法的设备，如数据中心的伺服器、科研机构的超级计算机等，能够更快地处理大规模数据和复杂计算任务，大幅提升工作效率。

在移动设备领網域，如智能手机和平板电腦，功率消耗的减少尤为重要。它不仅可以延长电池续航时间，还能降低设备的散热压力，提高设备的稳定性和可靠性。根据国内外的研究，低功耗设计已经成为未来移动设备发展的关键趋势，而 A14 工艺的低功耗特性正好契合了这一需求。

3、逻辑密度提升的意义

A14 工艺的逻辑密度提高了 20% 以上。这意味着在相同芯片面积上可以集成更多的晶体管，从而实现更复杂的功能和性能提升。这为芯片设计提供了更大的灵活性，能够满足各种不同应用场景对芯片功能的要求。

例如，人工智能芯片需要在有限的芯片面积上集成大量的神经网络计算单元，以实现高效的影像识别、语音识别等功能。A14 工艺的高逻辑密度特性使得这种集成变得更加可行，为人工智能技术的进一步发展提供了硬體支持。

#02

A14 工艺的制造流程分析

1、硅片制备

非常成熟工艺，和其他制程差别不大，不过多介绍。

2、光刻与刻蚀

光刻是半导体制造中最为关键的步骤之一。在光刻过程中，光刻机将 Mask 上的图案投影到涂有光刻胶的硅片上，通过曝光和显影工艺，将图案转移到光刻胶层上。随后，刻蚀工艺利用化学或物理方法去除光刻胶未覆盖的硅片部分，从而在硅片上形成所需的图案。

对于 A14 工艺，极紫外光刻（EUV）技术的应用至关重要。EUV 光刻能够实现更精细的图案转移，满足 1.4 nm 高精度要求。然而，EUV 设备的更新和维护成本极高，这也是 A14 工艺量产面临的技术挑战之一。

3、TF

薄膜沉积是半导体制造中的另一个关键步骤。在薄膜沉积过程中，通过CVD、ALD或PVD等方法，在硅片表面形成所需的薄膜。

对于 GAAFET，薄膜沉积的质量直接影响到晶体管的性能。例如，nanosheet，以确保栅极对沟道的有效控制。此外，薄膜沉积过程中还需要考虑材料的兼容性和热稳定性，以避免在后续工艺中出现缺陷。

由于量子限制效应、圆角效应和薄沟道效应，需要多大量的 DOE 和设计质量控制。对工艺质量协调一致要求要求很高。

4、互连与封装

互连和封装是半导体制造的最后两个步骤。互连工艺通过金属线将芯片上的各个晶体管连接起来，实现电路的功能。封装工艺则将芯片封装在保护外壳中，提供机械保护、散热和电气连接等功能。

对于 A14 工艺，互连和封装技术也需要进行相应的更新。例如，CoWoS 封装技术的推进，9.5 倍光罩尺寸的提升是一个巨大的进步。更大尺寸的光罩能够整合更多的 HBM 堆叠，HBM（高带宽存储器）在数据中心和人工智能训练等领網域有着至关重要的作用。通过增加 HBM 堆叠数量，可以大幅提高数据传输速率和存储容量，满足高性能计算对数据存储和传输的高要求，提升整个系统的处理效率和性能。

#03

技术布局的全面性和前瞻性

1、封装技术的突破

TSMC 计划在 2027 年开始量产 9.5 倍光罩尺寸的 CoWoS 封装技术。这一技术能够整合 12 个或更多的 HBM（高带宽存储器）堆叠，这对于数据中心和人工智能训练等领網域有着至关重要的作用。

HBM 在高性能计算中扮演着关键角色，它能够提供极高的数据传输速率和存储容量。通过增加 HBM 堆叠数量，CoWo 可以大幅提高系统的处理效率和性能。根据 IEEE 的相关研究，这种封装技术的进步将为未来高性能计算架构的设计提供新的思路。

2、多领網域技术协同发展

该公司透露其在2024年第四季度开始生产基于性能增强型N3P（第三代3nm级）工艺技术的芯片。N3X芯片预计将于今年下半年量产。与N3P相比，N3X有望在相同功率下将最大性能提高5%，或在相同频率下将功耗降低7%，并支持高达1.2V的电压。

TSMC 在不同领網域的技术布局体现了其对半导体行业多领網域发展趋势的精准把握。N4C RF 射频技术、N3A 技术以及 N4e 工艺等的应用，覆盖了智能手机、汽车电子和 IoT 等多个重要领網域。

在智能手机领網域，N4C RF 技术支持新兴的无线通信标准，如 WiFi-8。这将为用户带来更高速、更稳定的无线网络连接，同时也为设备制造商提供了更大的创新空间。根据国内外的研究，无线通信技术的不断进步将推动智能手机向更智能化、更便捷化的方向发展。

在 IoT领網域，N4e工艺的发展致力于提高边缘AI技术的能源效率。这对于IoT设备在能源受限环境下的广泛应用具有重要意义。根据IEEE的相关论文，低功耗、高性能的芯片设计是未来IoT发展的关键，而TSMC的这一技术布局正好契合了这一需求。

#04

A14 工艺在 Robot 领網域的应用与影响

1、HPC 与 Robot

TSMC 在技术研讨会上展示了一张人形机器人注了所需的各种先进芯片。这表明，A14 工艺的高性能和低功耗特性使其成为 Robot 技术的理想选择。Robot，尤其是人形机器人的传感器，需要处理大量的传感器数据、进行复杂的运动控制和实时决策，这都需要强大的计算能力。A14 工艺能够提供高达 15% 的速度提升和 30% 的功耗降低，这对于 Robot 在电池续航和实时性能方面是一个巨大的进步。

2、高密度集成与 Robot

A14 逻辑密度提升了 20% 以上，这意味着可以在更小的芯片面积上集成更多的功能。这对于 Robot 的设计尤为重要，因为 Robot 需要在有限的空间内集成多种功能，如传感器、处理器、通信模块等。高密度集成不仅可以提高 Robot 的性能，还可以减小 Robot 的体积，使其更适合在各种环境中工作。