高性能计算 | 硅光芯片代工厂揭秘——技术特点与未来演进
重点内容速览:
1. 格罗方德:GF Fotonix——单片集成的“急先锋”
2. 高塔半导体:“开放赋能”的特种兵,工艺灵活度取胜
3. 台积电:COUPE——先进封装“王者”的光学跨界
谈及当前热门技术,人工智能(AI)无疑备受关注。然而,在这场由大模型和大数据驱动的算力革命背后,数据传输正成为一个日益凸显的物理瓶颈。下一代高性能计算和AI数据中心的构建方向逐渐清晰,答案正指向硅光子技术。
硅光子技术就是指基于硅和硅基衬底材料,利用现有CMOS工艺进行光器件开发和集成的新一代技术,是实现了光子和微电子集成的理想平台。随着传统微电子、光电子技术逐步步入“后摩尔时代”,硅光产业链逐步完善,硅光子技术作为平台型技术,其高速率、高集成度、低成本、低功耗、小型化等特点正逐步凸显,正被广泛应用于光通信、光传感、光计算等多个领域。
根据Yole发布的市场研究报告,2023年硅基光电子集成电路(PIC)的市场规模为9,500万美元,预计到2029年,将增长至8.63亿美元以上,年复合增长率高达45%。在硅光集成芯片领域,目前参与的厂商并不多,主要有英特尔、博通、NVIDIA、Marvell、ST等,这些厂商大部分都是Fabless厂商。那么为这些硅光芯片厂商加工芯片的厂商都有谁呢?
根据芯查查的统计,目前主要有格罗方德(GlobalFoundries)、高塔半导体(Tower Semiconductor,已被英特尔收购)、台积电(TSMC)、ASE Group,以及虽为IDM厂商但也提供硅光芯片代工服务的ST等厂商。接下来就请跟随芯查查,看看这些硅光芯片代工厂的硅光平台都有哪些特点,目前技术的进展如何吧?
格罗方德:GF Fotonix —— 单片集成的“急先锋”
早在2022年时,格罗方德就与博通、思科、Marvell和NVIDIA、以及Ayar Labs、Lightmatter、PsiQuantum、Ranovus、Xanadu等公司合作来开发硅光子平台产品。其硅光子平台名为GF Fotonix,这是一个单片平台,也是一个将其差异化的300mm光子学特性和300GHz级RF-CMOS集成在硅晶片上的平台。
GF Fotonix 通过在单个硅芯片上结合光子系统、射频 (RF) 组件和高性能互补金属氧化物半导体 (CMOS) 逻辑,将以前分布在多个芯片上的复杂工艺整合到单个芯片上。该解决方案展示了单纤数据速率(0.5Tbps / 光纤)。这使得 1.6-3.2Tbps 光学芯片能够提供更快、更高效的数据传输,以及更高效的信号完整性。此外,系统错误率提升高达 10,000 倍,可实现下一代人工智能。
GF Fotonix继承并发展了格罗方德在45nm SOI工艺(45CLO,现已整合入Fotonix品牌下)上的深厚积累。该平台能够提供一套包含高速锗(Ge)光电探测器(据称可达数十GHz响应)、高效电光调制器(如马赫-曾德调制器MZM,支持NRZ和PAM4等多种调制格式)在内的完整光子器件“工具箱”。其波导损耗据称在C波段和O波段均有良好表现,部分关键器件的性能指标已接近或达到业界领先水平。
格罗方德强调,通过在300mm晶圆上将光子元件、RF-CMOS电路(用于驱动和信号放大)以及数字CMOS控制逻辑高度集成,支持2.5D封装和片上集成激光器等,可以直接省去部分高成本的封装步骤(如某些情况下的激光器与调制器的分立封装),理论上能带来更优的信号完整性(减少片外连接的寄生参数)、更低的整体功耗(短距离互连)和更紧凑的模块尺寸。这对于空间和功耗都极为敏感的AI数据中心而言,吸引力不言而喻。
在生态方面,格罗方德为客户提供成熟的PDK(工艺设计套件),支持主流EDA设计流程,并与Ansys(Lumerical)、Cadence、Synopsys等EDA厂商合作,力图简化设计门槛,缩短产品上市周期。目前,GF Fotonix 解决方案将在公司位于纽约马耳他的先进制造工厂生产,格罗方德可为客户提供参考设计套件、MPW、测试、制程前后、和半导体制造等服务,以帮助客户更快地进入市场。
据悉,Ayar Labs、PsiQuantum、Lightmatter等公司已经采用了格罗方德的该平台来制造硅光芯片产品了。
预计未来格罗方德的硅光平台将会向更高集成度演进,会集成更多功能,比如WDM复用/解复用器件、更复杂的控制逻辑等,但这对设计和制造的挑战将持续升级,如何在提升良率的同时进一步降低成本,是格罗方德需要持续攻克的难题。
高塔半导体:“开放赋能”的特种兵,工艺灵活度取胜
高塔半导体(已被英特尔收购,现为英特尔代工服务IFS的一部分),凭借其成熟的硅光工艺平台(基于200mm晶圆),在业内树立了“开放且专业”的口碑。如今,他们正积极向300mm晶圆拓展,以其工艺的灵活性和定制化能力,在激烈的市场竞争中占据一席之地。高塔半导体的硅光平台的一大特色是其开放性和器件库的丰富性。它不仅提供低损耗的SOI波导和氮化硅(SiN)波导(SiN波导因其更低的非线性效应和更宽的透明窗口,在特定应用如WDM和传感中备受青睐),还包括多种类型的光电探测器(如PIN型和雪崩光电二极管APD,后者在低光照条件下灵敏度更高),以及基于PIN二极管的热光或载流子注入型调制器、高效的片上加热器等。
高塔半导体以其出色的工艺定制能力著称,能够根据客户的特定需求调整工艺模块。其灵活的MPW(多项目晶圆)服务,为中小型企业和研究机构提供了高性价比的快速原型验证通道,极大加速了创新迭代。
目前,高塔半导体正在积极开发300mm硅光平台,不仅是为了提升产能以应对AI数据中心等大规模市场的需求,更是为了能够更好地与其母公司英特尔的先进制程CMOS工艺和先进封装技术(如EMIB、Foveros)产生协同效应,为客户提供更完整的“电子+光子”解决方案。
在今年3月份,高塔半导体宣布多家客户的1.6 Tbps硅光子产品在其最新硅光(SiPho)平台上投入量产,最新平台工艺可以支持每通道200Gbps的数据传输速率和8通道并行光学,总计达到1.6Tbps的收发器吞吐量。客户已在高塔半导体硅光平台上设计出突破性的1.6Tbps产品,并已开始订购批量产能。
另外,国内光模块企业中际旭创 (Innolight) 是其重要客户,借助高塔的平台量产面向AI和数据中心的高性能光模块,双方在400G/800G乃至1.6T产品的合作上持续深化。
台积电:COUPE——先进封装“王者”的光学跨界
台积电进入硅光领域的时间并不长,但其一出手就是大招,其COUPE (Compact Universal Photonic Engine) 平台,充分发挥了台积电在先进封装领域的“独孤求败”的优势,试图通过“堆叠”和“组合”的艺术,将光子与电子的融合推向新高度。
COUPE平台的核心打法是“异构集成”,利用其SoIC(System on Integrated Chips)等3D封装技术,将光子芯片(PIC,通常采用40nm/65nm等成熟节点)和电子芯片(EIC,采用N7、N5等先进工艺),以极高的密度集成在一起。这正是实现CPO(光电共封装)的关键。
台积电的目标是提供一种标准化的光互联接口,既要“塞”进更多带宽,又要尽可能降低耦合损耗。
图:台积电硅光平台(来源:台积电)
今年初,根据经济日报的报道,台积电在其硅光子战略上取得了重大进展,该公司最近实现了CPO与先进半导体封装技术的集成,预计将于2025年开始交付样品,2025年下半年迎来1.6T光传输时代。报道称,台积电与博通合作,使用其3nm工艺成功试制了一项关键的CPO技术,即微环调制器(MRM)。这一发展为将CPO与高性能计算(HPC)或 ASIC 芯片集成用于 AI 应用铺平了道路,从而实现了从电信号传输到光信号传输的重大飞跃,用于计算任务。
目前,台积电的硅光子战略主要围绕三大关键平台展开,即COUPE 2.0、iOIS 和 EPIC-BOE。这些平台共同构成了台积电实现高带宽、低功耗光学集成的核心技术基础,尤其是在人工智能、高性能计算(HPC)和数据中心应用领域。
其中,COUPE 2.0 是台积电的高性能光学引擎平台,专为共封装光学(CPO)设计。其主要特点包括:
- 垂直宽带耦合器(BBC): 实现与光纤的高效垂直耦合,支持波分复用(WDM),显著提高带宽密度。
- SoIC-X 混合键合技术: 实现光子集成电路(PIC)与电子集成电路(EIC)的紧密集成,支持低延迟、高密度的光电互连。
- 成熟的工艺技术: 基于可靠的 65nm 工艺节点,提供稳定的良率和宽达 ±10 微米的对齐容差,提高制造效率。COUPE 2.0 解决了传统光电集成中的对齐和耦合效率低下的问题,为可扩展、高带宽和节能的光学系统提供了可行的路径。
硅光器件库的丰富和工艺能力的持续迭代是其保持领先的基础。
结语:道阻且长,行则将至
其实,除了上面提到的几家硅光平台,还有以代工身份切入硅光平台的意法半导体、新加坡先进微电子、ASE Group、Silex等厂商也可以提供硅光芯片产品的代工服务。以及国内的中芯国际、华虹半导体等也做探索硅光芯片代工,只是目前还没有太多公开的信息提供。
可以预见,未来的竞争将更加激烈,合作也将更加紧密。标准化、功耗、成本、光源、生态……这些横亘在前的挑战,需要整个产业链共同攻克。但AI的巨大引擎已经启动,它正以不可逆转的势头,加速着硅光制造技术的成熟与迭代。
对于中国半导体产业而言,硅光技术提供了一个在“后摩尔时代”实现追赶甚至部分领域引领的潜在机遇。尽管在核心设备、关键材料和顶尖人才方面仍面临挑战,但凭借巨大的内需市场、持续的政策支持以及本土企业的奋发努力,我们有理由相信,在未来的硅光芯片代工江湖中,中国力量定能占据一席之地。
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