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台積電CoWoS技術助攻 賽靈思刷新FPGA容量紀錄

現場可編程閘陣列(FPGA)大廠賽靈思(Xilinx)近日發表一款針對晶片仿真(Emulation)、原型(Prototype)與測試儀器等應用而開發的超高容量FPGA晶片Virtex UltraScale+ VU19P。這款堪稱巨無霸的FPGA雖僅使用台積電16nm製程生產,卻擁有350億顆電晶體、2,072個使用者I/O及900萬個邏輯單元(Logic Element)。用相對成熟製程打破FPGA密度紀錄的關鍵,在於賽靈思使用Chiplet設計理念,藉由CoWoS技術將4枚Chiplet拼接成一顆元件。 賽靈思Virtex UltraScale+系列資深產品線經理Mike Thompson指出,現在市面上所有最尖端的晶片,在投片量產前,都需要用FPGA晶片進行仿真與原型。雖然這個市場看似不大,但卻保持穩定成長,且相關客戶對FPGA的邏輯單元容量、I/O數量要求持續增加,因此該公司決定針對這類客戶需求,打造出VU19P。它是一款為晶片開發商打造的晶片。 賽靈思測試、量測與仿真市場資深總監Hanneke Krekels(左)與資深產品線總監Mike Thompson(右)共同展示VU19P FPGA。 除了硬體技術之外,賽靈思還提供第三代開發平台VIVADO,為使用者提供對應的工具鏈和IP支援,讓晶片製造商在取得晶片樣本前就能展開軟體開發,加速產品上市時程。 賽靈思表示,該公司是全球三代最大容量FPGA記錄的保持者--第一代是2011年的Virtex-7 2000T,第二代是2015年的Virtex UltraScale VU440,第三代是這次發表的Virtex UltraScale+ VU19P。相較於UltraScale VU440,新一代VU19P的容量增加了1.6倍,同時也讓系統功耗降低60%。VU19P的I/O介面數量和頻寬也是前代產品的1.4倍,方便用戶進行晶片設計驗證。VU19P還擁有80個28G收發器,能應用在高埠數的測設設備,並支援最新的介面標準驗證,如PCIe Gen4等。 Thompson表示,這類專為晶片設計仿真跟原型開發所設計的FPGA,主要的目標客群有四,除了前面提到的測試儀器外,還有新思(Synopsys)、益華(Cadence)、明導(Mentor)等提供仿真系統(Emulator)的EDA工具商;眾多自行開發ASIC的系統廠也是潛在客群,且這類客戶之中,有很多同時也是雲端服務供應商,隨著EDA工具上雲端的趨勢不斷發酵,來自雲端平台業者的訂單,相當值得期待。 VU19P巨大的外觀尺寸,讓人很難不多看幾眼,並對這款FPGA的價格產生好奇心。因為裸晶的尺寸越大,生產良率越低,成本也越高。但仔細觀察該元件,卻可以發現這款尺寸驚人的FPGA,實際上是由4枚裸晶拼接組成,顯然使用了台積電獨家的CoWoS技術。 Thompson表示,該晶片從設計到試產的過程其實非常順利,關鍵原因有二,一是使用相對成熟的16nm製程,二是利用堆疊式矽晶互連(Stacked Silicon Interconnect, SSI),也就是台積電所稱的CoWoS封裝技術,把4枚裸晶整合成一顆元件。這兩個因素對於提升良率跟元件的可量產性,發揮了極大助益。 VU19P預計在2020年秋季正式量產,工程樣品則可望在2019年下半提供給客戶評估。
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滿足先進製程 ASML持續強化EUV微影系統

AI、5G應用推動晶片微縮化,要實現5nm、3nm等先進製程,意味著需要更新穎的技術支援以進行加工製造,半導體設備商遂陸續推出新一代方案。AI、5G應用推動晶片微縮化,要實現5nm、3nm等先進製程,意味著需要更新穎的技術支援以進行加工製造,為此,艾司摩爾(ASML)持續強化極紫外光(EUV)微影系統效能。 艾司摩爾(ASML)資深市場策略總監Boudewijn Sluijk表示,VR/AR、自動駕駛、5G、大數據及AI等,持續推動半導體產業發展,為滿足各式應用、資料傳輸,以及演算法需求,晶片效能不斷提高的同時,還須降低成本,而極紫外光(EUV)在先進製程中便扮演關鍵的角色。 ASML資深市場策略總監Boudewijn Sluijk。 Sluijk進一步指出,過往採用ArFi LE4 Patterning或是ArFi SAQP進行曝光的話,要實現7nm、5nm,須經過許多步驟。例如用ArFi LE4 Patterning需要4個光罩、4次曝光,用ArFi SAQP需要6個光罩、9次曝光,而EUV只需一個光罩、1次曝光(圖2)。相較之下,採用EUV技術不但可有效簡化製程,加快產品設計時程,也因為曝光次數明顯減少,因而可有效降低成本,滿足晶片設計高效能、低成本的需求,因此,市場對於EUV的需求有增無減。 據悉,ASML的EUV系統現在可用於7nm生產,滿足客戶對可用性、產量和大量生產的需求。到了2019第2季季末,目前半導體領域已經有51個EUV系統(包含NXE:33xx、NXE:3400B),而該公司在2019年的銷售目標為30台EUV,目前已出貨11台,而在第2季再度接獲10台EUV極紫外光系統的訂單,顯示市場對於EUV設備的需求相當強勁。因此,ASML的出貨計畫將著重於2019年下半年和第4季,而2019年的整體營收目標維持不變。 然而,隨著晶圓產能不斷增加,ASML也持續推出生產力更高的EUV設備。Sluijk透露,目前EUV系統在晶圓廠客戶端每天生產的晶圓數量超過1,000片,為此,ASML持續強化EUV微影系統「NXE:3400C」的量產效能,不僅在ASML廠內展示每小時曝光超過170片晶圓的實力,在客戶端實際生產記憶體晶片的製造條件下,也成功達到每天曝光超過2,000片晶圓的成果,甚至達到2,200片的紀錄。另外,ASML也計畫在2020上半年推出生產力更高的設備,將NXE:3400C的生產率提升至> 185 wph。 同時,除了提升設備生產量之外,因應未來先進節點,ASML也計畫推出全新EUV設備,名稱為EXE,不僅擁有新穎的光學設計和明顯更快的平台,且數值孔徑更高,為0.55(High-NA),進一步將EUV平台延伸至3nm節點以下,擴展EUV在未來先進節點中的價值。 Sluijk說明,此一產品將使幾何式晶片微縮(Geometric Chip Scaling)大幅躍進,其所提供的分辨率和微影疊對(Overlay)能力比現有的NXE:3400高上70%。EXE平台旨在實現多種未來節點,首先從3奈米開始,接著是密度相近的記憶體節點。另外,EXE平台有著新穎的光學設計,並具備更高的生產力和更高的對比度,以及更高的生產量,每個小時> 185 wph,且Reticle stage比NXE:3400快上4倍;Wafer stage比NXE:3400快上2倍。 Sluijk指出,該公司的EUV平台擴展了客戶的邏輯晶片和DRAM的產品路線圖,透過提供更好的分辨率、更先進的性能,以及逐年降低的成本,EUV產品將會在未來十年到達一個經濟實惠的規模。
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先蹲後跳 2023 MCU產值挑戰213億美元

由於電子產業整體成長放緩,汽車購買量下降以及美中貿易戰,2019年微控制器(MCU)市場預計將萎縮6%。MCU市場在過去兩年達到創紀錄高點後,在2019年上半年下滑。根據產業業研究機構IC Insights最新報告,2019年上半年全球微控制器銷售額與2018年上半年相比下降了約13%,而MCU單位出貨量下降了14%。 隨著MCU市場在2019年中出現回穩跡象,微控制器銷售預計將在未來六個月內脫離兩位數百分比的下滑,並在今年結束時下降5.8%至165億美元。預計2019年全球MCU單位出貨量將從2018年的281億顆衰退至269億顆,下降4%,預計到2020年,微控制器市場將在2019年下滑後出現適度反彈,2020年成長3.2%至171億美元,而MCU出貨量預計將成長7%以上,並創下289億顆的新高(超過2018年達到的281億顆)。IC Insights的研究顯示,2018~2023年的微控制器銷售額年複合成長率(CAGR)為3.9%,2023年產業規模達213億美元。預計MCU單位出貨量將以6.3%的CAGR在五年預測期內,到2023年達382億顆。 由於系統自動化和嵌入式控制的普及,更多的感測器以及將應用程式連接到物聯網(IoT)的急劇成長,MCU單位出貨量在近幾年的強勁成長率中不斷攀升,但由於32位元MCU的激烈競爭,平均銷售價格大幅降低。IC Insights認為,32位元MCU的平均銷售價格下滑已經結束,2018年至2023年間平均銷售價格跌幅CAGR約-3.7%的複合年增長率,相較2013~2018年期間的售價跌幅-16.1%,明顯已經收斂。  
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安全第一 UR為協作機器人申請17項專利安全功能

隨著產業自動化浪潮襲來,協作型機器人的需求也跟著水漲船高。然而,製造環境的安全考量也不可輕忽,為確保人機協作機器人的安全性,Universal Robots(UR)協作型機器人內建17項專利保護的安全功能,讓自動化除了便捷不忘安全。 Universal Robots大中華區總經理蘇璧凱表示,Universal Robots為協作型機器人申請了17項專利保護的安全功能,是市場上最多安全專利功能的協作型機器人,也可以說Universal Robots協作型機器人是市面上最安全的機器人。另外,針對工業用機器人可能會加裝的安全皮膚等安全裝置,Universal Robots協作型機器人已經內建安全機制,所以並不須要再之出額外費用特別安裝。 蘇璧凱也指出,台灣名列全球前十大自動化國家,尤其在汽車零組件、LCD製造、半導體、金屬加工與塑膠射出等製造業的自動化發展動能強勁;此外,近年來如手搖飲料店等民生消費產業也能看見協作型自動化解決方案的蹤跡,而設定快速、安裝位置靈活且能在較小空間中作業的Universal Robots協作型機器人,獨具各關節正負360度旋轉能力,並在經安全評估後可免安全護欄,近距離與人協作等特性,為企業主的生產應用增添更多彈性,協助企業快速適應自動化生產流程,進而加速成本回收。 蘇璧凱進一步說明,儘管目前景氣的大環境並不友善,但是Universal Robots在協作型機器人的業務還是有成長,可見市場對於協作型機器人的需求量是很可觀的。過去Universal Robots在台灣的業務著重在工具機、3C產業等,現在也導入中小型企業。Universal Robots志在藉由協作型機器人和無人搬運車的合作,將人力從單調無聊、危險、無產能的工作崗位上解放,讓人力資源去經營更有價值的工作。 根據Interact Analysis預估,協作型機器人市場規模至2027年將成長逾10倍,達到75億美元。為協助各領域企業加速導入協作型自動化解決方案,Universal Robots藉由建立全球第一個由第三方末端夾治具(即機器手臂終端工具或EOAT解決方案)與其他協作型機器人配件製造商組成的生態系統UR+,為各領域與不同規模的企業創造豐碩附加價值。 多樣化的生產需求讓產業自動化應用情景越趨豐富,不僅促使工業機器人市場穩健成長,具備編程簡易、設置快速、部署靈活、投資回報期短、協同作業及安全無虞等六大優勢的協作型機器人,更成為許多企業評估自動化解決方案時的首選。為使各領域產業能更直觀地了解協作型自動化解決方案多元且彈性化的應用情境,全球協作型機器人領導廠商Universal Robots於2019年台北國際自動化工業大展期間,展出最新系列的UR5e打保齡球、雜亂物件3D取放、第七軸多組CNC銑床上下料,以及搭配2D視覺辨識進行螺絲鎖附等多元應用,大秀工業5.0時代的生產新圖景。 以PICKIT 3D視覺校正系統和ROBOTIQ 2F-85電動夾爪,搭配最新系列的UR5e協作型機器人精準抓握與丟擲保齡球,展現協作型機器人靈活且多樣化的應用可能。  
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積極布局工業4.0 KUKA領航自動化智慧趨勢

因應製造業自動化需求的提升,庫卡(KUKA)備有多樣自動化智慧技術,為未來工業製造奠定轉型基礎。台灣人口負成長的壓力增加,加上產業對少量多樣製造的需求,驅動著製造業自動化,也因此對工業機器人要求更加智慧化、靈活化與模組化。 KUKA亞太區銷售總監梁信裕表示,台灣在全球製造業中扮演關鍵角色,KUKA在物聯網和工業4.0方面,打造出整合網路、雲端以及行動工作平台三大面向的技術整合優勢。KUKA提供了從輕型到高端的機械自動化設計解決方案,打造人機協同的作業環境,有效提升製造精準度與效率。台灣製造業中橫跨大型企業與中小型企業多樣化的市場型態,KUKA提供了一致性符合國際標準卻靈活多樣的組合方案,可以與企業與時俱進的步伐下,提供不同階段的智動化作業需求。 KUKA多年來一直致力於「人與機器人之間的協作」和移動性智慧機器人未來領域的開發。而KMR iiwa正是KUKA實現「機器人同事」的目標,智慧移動式單元能夠自主動作。移動平台上的機器人能夠自主運動,以高達毫米的精確度進行對準,找到目標。針對台灣大型精密製造,像是晶圓無塵室的環境,KUKA推出結合自主移動式無人搬運車KMP與LBR iiwa輕型協作機器人,合稱KMR iiwa;它具有可以提供地點應用方面的極高彈性,以及適合舊工廠的佈局改造,提供了客製化組合、高度靈敏、獨立自主、智慧靈活、執行精確五大特色,協助業者邁向工業4.0。 梁信裕指出,KUKA在台灣除了經營電子產業之外,與傳統產業如汽車零組件、飲料食品產業、紡織製造業等也都有合作。台灣傳統產業在導入工業4.0的意願其實是很高的,但由於數位化轉型需要大量的數據傳輸,在這方面的轉型將會是比較大的挑戰。另外,台灣中小型製造業,在面臨人口老化以及少子化的社會現象中,找尋保有企業原有的活力快速回應市場,成為中小企業主的重大議題。 為解決上述問題,KUKA針對消費產品所設計的Conveyor Tech軟硬體整合解決方案,將可在合理的成本投資下,加速中小企業出貨或是流程再改造等企業競爭力,透過KUKA Conveyor Tech搭配Vision Solution,客戶可以較有彈性的使用機器人追蹤並取放產品,並可使用Vision Solution同步評估與確認產品特性,已達到更彈性、更有效率的取放應用需求。 KUKA亞太區銷售總監梁信裕表示,庫卡提供從單機到系統,從獨立作業到協同整合的多樣解決方案。  
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Micro LED巨量轉移鴨子划水 聚積良率目標99.99%

Micro LED相較於其他顯示技術而言,在顯示器中最重要之亮度、功耗、對比度、壽命、反應速度這幾方面最為突出,也因此蘋果(Apple)、索尼(Sony)、三星(Samsung)、FB等國際大廠皆相繼投入此技術之研發;唯獨成本上高於其他顯示技術,也因此須鎖定LCD、OLED較無法切入的利基型產品為主。 聚積科技(Macroblock)董事長楊立昌表示,如果考慮目前現有技術能力,Micro LED有兩大應用方向,一是室內小間距顯示器,例如Samsung於2019年CES展出的75吋「The Wall」,在解析度、亮度、對比度上都具有優良的性能。二是可穿戴市場,也有消息指稱蘋果將在未來的Apple Watch和iPhone上使用Micro LED技術;從短期來看Micro LED市場集中在小型顯示器,從中長期來看,Micro LED的應用領域非常廣泛,橫跨穿戴式設備、室內小間距顯示器、電競螢幕、車載顯示、AR/VR等多個領域。 楊立昌指出,目前Micro LED良率以及產量主要可分為晶粒與巨量轉移兩大部分,前者的克服方式為一片晶圓(Wafer)的晶粒波長均勻性一致性比例須提升,如此可提升晶圓利用率並降低成本,最好是能做到100%的良率;後者為為巨量轉移的轉移次數或是單次轉移數量要增加,又或是縮小晶粒尺寸提升可修補空間,另外巨量轉移的良率與PCB板的平整度也有直接的關聯;但由於兩大問題並未這麼容易可解決,因此檢測與修補設備開發需求就因應而生,檢測設備須縮小可檢測晶粒之尺寸與速度;修補設備則須提升可修補之精度;因此綜合上述所說,若要提升良率、產量必須要從晶粒、巨量轉移、檢測、修補四大方向突破與克服。 楊立昌進一步說明,從基板的角度來看,平坦的程度由高到低是矽基板、玻璃基板、PCB板,穿戴式裝置顯示器可以做在矽基板上,因此會相對只能做在PCB板上的大型顯示器好做。但目前看起來,手表這類穿戴式裝置的市場還是由三星或蘋果等大廠一手包辦。另外,現在已經可以看到的Micro LED應用還有中控室大廳的小間距顯示器,新聞主播背後的顯示器,和車展中心的展示螢幕等等。 Micro LED降低成本的方式可藉由縮小晶粒提升一片wafer的利用率,以及提升每次巨量轉移的數量、次數與良率。同業研究目標集中在巨量轉移上,有各種方式,包括了雷射轉移、電磁吸取、滾軸轉移、流體裝配等不同技術,目前無法得知個別技術的成熟度,但僅能就外觀觀察接合良率與晶粒是否破損,至於電性上是否成功接合仍有待進一步考證。目前在巨量轉移技術的工具和設備都要客製化,廠商須自己開規格,各廠呈現鴨子划水的局勢各自努力。目前聚積與開發夥伴致力於用真空吸取的方式來實現,在可量產性已取得成果,計畫在2019年底前完成巨量移轉線的設置試產。目前聚積巨量轉移技術的良率可以達到99.9%,3個9的水準,2019下半年有望達到4個9的目標。 楊立昌補充,Micro LED產業橫跨面板、LED與半導體,此三大產業台灣皆擁有非常完整且技術含量非常強大的產業鏈,也因此台灣相較其他國家而言擁有得天獨厚的優勢,同時工研院於2009年就投入Micro LED技術,聚積藉由與工研院合作並基於工研院先前研發的經驗來縮短開發時程,聚積也參與工研院於2016年成立全球第一個Micro LED聯盟以加速發展Micro LED面板技術與產品,以及Micro LED驅動IC的開發,就現階段而言在台灣可以算是取得相當的發展基礎;市場機會部分,從目前Apple、Samsung、FB等國際大廠皆投入Micro LED研發可發現他們非常看好此技術。從中長期來看,Micro LED的應用領域非常廣泛,橫跨穿戴式設備、室內小間距顯示屏、電競螢幕、車載顯示、AR/VR等多個領域,因此也將帶出具有龐大商機的產業需求,市場前景無可限量。 大尺寸室內小間距顯示器是Micro LED切入市場的利基點之一。  
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Nervana神經網路處理器亮相 英特爾力推AI Everywhere

為實現人工智慧(AI)無所不在的目標,英特爾(Intel)將推出高性能AI加速器「Nervana神經網絡處理器」,並於近期釋出相關細節。新推出的神經網路加速器共有兩項產品,分別為專用於訓練(Training)的Nervana NNP-T,以及用於推論(Inference)的Nervana NNP-I。 英特爾總裁兼人工智慧產品事業群總經理Naveen Rao表示,為了在未來實現AI無所不在的願景,需要克服數據不斷生成的挑戰,並且確保企業能有效利用數據,在有意義的情況下處理數據並進行智慧化處理。同時,資料中心和雲端需要更高性能、更多擴展的運算方案以因應複雜的AI應用程序,也因此,在未來的AI願景當中,需要採用整體的解決方案,包含硬體、軟體再到應用程序。 英特爾總裁兼人工智慧產品事業群總經理Naveen Rao。 新推出的Nervana神經網絡處理器共有兩款產品,分別為專用於訓練(Training)的Nervana NNP-T,以及用於推論(Inference)的Nervana NNP-I。NNP-T旨在從頭開始構建大規模深度學習模型,推動深度學習訓練的界限,進而加快模型訓練時程,能在業者所預定的功耗、預算內完成。另外,為了滿足未來深度學習需求,Nervana NNP-T具備靈活性和可編程性,因此可以依據需求進行量身定制(Tailored),加速各種工作負載(包含現有的工作負載和未來新出現的工作負載)。 另一款NNP-I,則是專為推論而設計,具備高度可編程的特性,以滿足資料中心工作負載、深度學習推論需求,並進一步大規模加速深度學習部署。隨著AI開始變得無所不在,出現在各個應用之中,擁有一個易於編程,且具有低延遲、快速代碼移植功能,並支援所有主要深度學習框架的專用加速器,有助於企業更有效的發揮數據潛力。 英特爾指出,將數據轉化成訊息,最後再成為企業、消費者所需的知識,需要硬體、軟體、儲存、互連技術等相互支持,才得以發展並支援新興且日益複雜的AI應用及技術。而新推出Nervana神經網絡處理器便是秉持此一原則,以「從頭開始構建AI」的概念,讓客戶更能專注於發展AI應用和技術。
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Edge AI助力 2022年智慧製造市場規模逼近3,700億美元

隨著消費端走向客製自主消費、製造端面臨缺工問題日甚,促使製造業須具備能適應快速多變且多元環境的能力,製造系統變得較過往而言更加複雜。而拜新技術成熟發展所賜,製造業現今可藉由部署先進的感測技術並結合AI演算法、導入機器人等科技,進而提高資訊可視化及系統可控性,進一步推升工業4.0智慧製造的發展。根據TrendForce旗下拓墣產業研究院預估,2022年全球智慧製造的市場規模將會逼近3,700億美元,年複合成長率達10.7%。 奠基於虛實整合的基礎,智慧製造在應用端相當多元,從規模較大的智慧工廠、智慧供應鏈、現場災害回復,乃至自動物流車、簡易型機器手臂等皆是使用案例。綜觀2019年產業動態與德國漢諾威工業展(Hannover Messe)等指標性活動,現行智慧製造以協作機器人(Cobot)、數位雙胞胎(Digital Twin)、預測性維護(PdM)、無人機、製造執行系統(MES)、AI應用等為發展焦點,Universal Robots、Siemens、STMicroelectronics、Xilinx、GE等廠商亦持續推陳出新強化布局。 鑒於智慧製造帶出的龐大數據量將排山倒海湧向企業,延遲性與頻寬成本已讓製造業從雲端技術逐漸轉向邊緣運算。而數據海量化、分析精準化以及硬體高效化等三大驅動力也使AI從雲端往終端設備邁進,推升邊緣結合AI的趨勢。 Edge邊緣運算處理是具地緣關係的AI運算,透過於靠近數據產生源處進行收集處理,並結合參數學習等AI技術讓設備能做到缺陷即時偵測、使用狀況預判等用途,讓機器不需時時聯網、減少運算資源,仍能具備部分決策力與即時反應力,成為預測性維護的重要基礎,同時亦可強化工業機器人的即時協作。而將資料留在當地取代回傳雲端,也更能滿足製造業提升數據資安與隱私的需求。 智慧製造與Edge AI的連結為製造業帶來即時決策、降低成本、營運可靠及提高安全等優勢,也使精密機械蛻變為名副其實的智慧系統。現行從晶片大廠NVIDIA、Intel、Qualcomm、NXP,乃至雲端龍頭AWS、Google、Microsoft等皆積極投入該領域。台廠若要切入Edge AI的市場,考量產業優勢及政府資源挹注,晶片仍是最好發揮的著力點,並成為串連上下游廠商的發動機。 從自動化到智動化,TrendForce指出,工業4.0的浪潮持續推動企業數位轉型,物聯網、大數據、機器人等技術也成為打造智慧製造的重要節點。然而,不論是工業物聯網布建、智慧製造的導入、抑或智慧工廠的建置,由於耗時較長且所費不貲,對企業而言皆非一蹴可幾,在佈署及執行過程中可透過工業物聯網聯盟(IIC)等組織提出的工具來評估自身的成熟度,進而調整步調與方向,如根據基礎設施的完成度來選擇被動性維護、預防性維護、以及預測性維護的採用。  
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成本/效能需求不同 異質整合走向分眾化

車聯網、5G等應用相繼興起,且皆須使用到高速運算、高速傳輸、低延遲、低耗能的先進功能晶片,在製程微縮技術只有少數幾家晶圓代工、IC製造業者可發展的情況下,異質整合(Heterogeneous Integration Design Architecture System, HIDAS)成為IC晶片的創新動能。而隨著應用市場更加多元,每項產品的成本、性能和目標族群都不一樣,因此所需的異質整合技術也不全然相同,有的需要記憶體+邏輯晶片,而有的則需感測器+記憶體+邏輯晶片等,市場分眾化趨勢逐漸浮現。 工研院電子與光電系統研究所所長吳志毅表示,所謂的異質整合,廣義而言,就是將兩種不同的晶片,例如記憶體+邏輯晶片、光電+電子元件等,透過封裝、3D堆疊等技術整合在一起。簡而言之,將兩種不同製程、不同性質的晶片整合在一起,都可稱為是異質整合。 異質整合是目前半導體產業熱門議題,也有許多業者投入發展,進而市場上有著許多解決方案。對此,吳志毅說明,在異質整合發展上,各家廠商著重的市場和技術都不一樣,因而會衍生出許多種整合方式,例如有所謂的2.5D、3D或是採用封裝的方式。然而,不論是何種技術,其核心價值都是將兩種完全不同的晶片整合成一個,這便是異質整合的概念;換個例子來說,要將兩樣物品黏在一起,可以選擇膠水、膠帶或強力膠等,有很多種方式。異質整合便是同樣的道理,端看業者的市場和成本考量人選擇要用何種整合技術。 吳志毅補充,半導體技術著重的永遠都是Cost和效能。部分業者之所以會發展3D整合方案,主要原因是3D IC一定具有最好的效能,但相對的3D IC的成本也最高,因此適用於高端產品市場,例如AI晶面。至於原有的2.5D的整合技術,並非3D IC出來之後就沒有市場,2.5D IC的性能雖然不比3D IC,但相對的其成本也較低,適用於有著成本考量的企業或產品。換個方式譬喻,當7奈米製程出現後,不意味著所有產品都會轉成7奈米,像是14、16、28奈米,甚至是90奈米,都還有其市場,業者會依其應用市場、產品設計需求和成本,選擇所需的製程技術,而異質整合也是同樣,業者根據所需的產品性價比、效能以及市場選擇所需的整合技術,也因此,未來異質整合勢將會出現市場分眾化的趨勢。 吳志毅認為,這對於晶圓代工廠、或是晶片商等也是一個新的機會。現今半導體產業只剩三家業者(台積電、三星、英特爾)能繼續進行摩爾定律(製程微縮化),而其他業者如聯電、格芯是否就沒有其他發展空間?並非如此,異質整合便是一個新的機會。這些晶圓代工、IC設計或封裝業者不一定要發展更先進的製程,但是卻可以透過異質整合,將原本不同性質的晶片整合成體積小、高性能的晶片,實現更多創新應用。 工研院電光所所長吳志毅認為異質整合市場未來將走向分眾化。  
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Micro/Mini LED注入新血 台灣顯示器產業轉危為安

Micro LED具備LCD與OLED兩大顯示技術優點,還可補其不足,被視為繼OLED之後的新世代顯示器技術,其關鍵技術的突破與量產解決方案也一直是眾人關注的焦點。台灣是Mini/Micro LED產業重要聚集地,Mini LED背光技術經過近3年的開發後,將正式在顯示器領域與OLED直接競爭。 台灣顯示器產業聯合總會(TDUA)副秘書長王信陽表示,隨著蘋果(Apple)積極導入新世代Micro LED顯示器,台廠也打破韓廠長期壟斷蘋果產品顯示器供應的局面,未來可望再爭取iPhone等蘋果產品顯示器訂單,帶動許多台廠供應鏈爭相投入開發,台灣顯示器產業年度盛事「2019智慧顯示展」(Touch Taiwan)將於8月28~30日於台北南港展覽館一館一樓隆重登場,展覽期間「Micro/Mini LED產品與解決方案」專區規模也倍增,專區內將展出Micro與Mini LED Display的應用產品、解決方案、關鍵零組件、製程材料、生產設備、巨量移轉設備、AOI檢測設備及驅動IC晶片等項目,打造一站式採購平台。 TDUA副理事長梁茂生指出,Micro LED與Mini LED新技術的發展,加上政府的推動,對於近幾年台灣顯示器產業供過於求的景氣,有望轉危為安,促進新興商機。目前Mini LED已經進入商品化的階段,可以看到一些電競螢幕的背光應用等等。至於Micro LED成本仍高,3~5年後可望看到商機爆發。 2019年晶電(EPISTAR)首度攜手元豐新科技以EPISTAR 2.0的形式參展,展出實現LED微小化應用所需的獨特技術;隆達電子(Lextar)也將展示全系列mini LED背光應用、以及mini RGB LED小間距顯示器應用,更將推出Micro LED顯示器技術,為本次Touch Taiwan增加更多話題。2019年首度參展的日本Toray Engineering也針對Micro LED 提出完整解決方案的產品,在本次Touch Taiwan中將介紹適合Micro LED生產之相關設備作為大量生產之最佳解決方案;其他首度於「Micro/Mini...
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