英特爾18A與臺積電N2,孰強孰弱?

半導體產業縱橫
02-14

本文由半導體產業縱橫(ID:ICVIEWS)綜合

英特爾的18A可以提供更高的性能,而臺積電的N2可能提供更高的晶體管密度。

TechInsights和SemiWiki發佈了英特爾和臺積電在國際電子器件會議(IEDM)上披露的關鍵細節,涉及他們即將推出的18A(1.8納米級)和N2(2納米級)工藝技術。根據TechInsights的說法,英特爾的18A可以提供更高的性能,而臺積電的N2可能提供更高的晶體管密度。

TechInsights的分析師認爲,臺積電N2提供了313 MTr/mm2的高密度(HD)標準晶體管密度,遠遠超過了英特爾18A(238 MTr/mm2)和三星SF2/SF3P(231 MTr/ MM2)的HD電池密度。雖然這些信息與18A、N2和N3的SRAM單元尺寸以及臺積電對N2和 N3的期望值基本一致,但也有一些需要注意的地方。

首先,這隻涉及HD標準電池。幾乎所有依賴於前沿節點的現代高性能處理器都混合使用高密度(HD)、高性能和低功耗(LP)標準單元,更不用說臺積電的FinFlex和NanoFlex等功能了。

其次,目前還不清楚英特爾和臺積電的高性能LP標準單元的比較。雖然可以合理地假設N2具有晶體管密度的引線,但它可能沒有HD標準電池中的引線那麼大。

最後,在 IEDM 活動上,英特爾和臺積電都披露了其下一代18A和N2製造工藝在性能、功率和晶體管密度方面的優勢。儘管如此,目前還沒有辦法對這兩種製造技術進行正面比較。

在性能方面,TechInsights認爲英特爾的18A將領先於臺積電的N2和三星的SF2(以前稱爲SF3P)。然而,TechInsights使用一種有爭議的方法來比較即將推出的節點的性能,因爲它使用臺積電的N16FF和三星的14nm工藝技術作爲基準,然後添加兩家公司宣佈的節點間性能改進來做出預測。雖然這可能是一種估計,但它可能並不完全準確。

英特爾專注於製造高性能處理器,因此18A可以針對性能和功率效率進行定製,而不是HD晶體管密度。最終,18A支持PowerVia,這是一種背面的電源分配網絡,使用它的芯片可能在性能和晶體管密度上優於臺積電的N2,後者不支持這種能力。然而,這並不意味着每顆18A芯片都會使用PowerVia。

在功率方面,TechInsights分析師推測,基於N2的芯片將比類似的基於SF2的芯片消耗更少的功率,因爲臺積電近年來在功率效率方面通常處於領先地位。至於英特爾,這還有待觀察,但至少18A將在這一領域提供優勢。

在今年1月6日的英特爾CES 2025演講中,英特爾臨時聯席CEO Michelle Johnston宣佈,首款Intel 18A製程芯片——英特爾Panther Lake處理器將於2025年下半年發佈。Johnston還展示了PantherLake芯片的樣品,並表示芯片已經在測試中,她對18A非常滿意。Johnston宣佈,Intel 18A製程將於“今年晚些時候發佈”。她表示,“英特爾會在2025年及以後繼續增強AI PC產品組合,向客戶提供領先的英特爾18A產品樣品,並在2025年下半年量產”。

新芯片陣容涵蓋從用於輕度任務的Core 3到更強大的Core Ultra 200H,其中Core Ultra系列2是英特爾全新的高性能產品線,旨在提升兩個關鍵領域的性能:電池續航時間以及運行人工智能功能的能力。

每款新的Core Ultra處理器提供低功耗(35瓦)、標準功耗(65瓦)和高功耗(125瓦)版本,核心數量在14到24個不等。部分型號還配備英特爾最新的Wi-Fi 7技術和內置存儲器支持。

英特爾聲稱最新一代P-cores已通過AI驅動的電源管理和其他優化技術進行重新設計,而新款E-cores則是目前效率最高的版本。

此前,臺積電宣佈,其領先的2nm工藝已步入正軌,預計到2025年將實現大規模生產。這一先進工藝引起了蘋果、NVIDIA等科技巨頭的極大興趣,預計將帶來“歷史最高”的市場需求。臺積電的2nm工藝被市場廣泛期待,被認爲是科技市場的一場革命。該工藝承諾將帶來顯著的性能提升,有助於加速整個行業設備的計算能力。據透露,2nm工藝在創收方面有望超越臺積電所有其他工藝節點。

臺積電的上一代工藝,尤其是3nm和5nm,已經是市場上最受歡迎的產品。然而,2nm工藝有望取代它們,成爲主流科技巨頭爭相採用的技術。據報道,臺積電在5nm和3nm工藝的供應上已達到“100%利用率”,顯示出其在半導體市場的領導地位。

據悉,蘋果將是這一工藝的主要客戶,預計將在其M5芯片上首次使用該工藝,該芯片將用於未來的Mac和iPad機型,以及下一代iPhone 18。此外,英特爾和NVIDIA也計劃採用該工藝,英特爾可能會在其即將推出的“Nova Lake”CPU中使用,而NVIDIA將在其AI系列中使用,該系列將在Rubin架構之前推出。

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