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Chiplet将是今年半导体行业最强主线

  • 作者:乌托邦企鹅
  • 2023-03-04 09:30:17
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【Chiplet】超越摩尔、国产替代、龙头复活三大逻辑汇聚,Chiplet将是今年半导体行业最强主线,关注Chiplet材料华正新材方邦股份、关注小市值弹性标的润欣科技

Chiplet将是中国半导体产业破局关键。展望未来,一方面由于摩尔定律遭遇瓶颈,性能成本难以持续提升,单位晶体管的成本越来越高;另一方面万物智能时代的到来,多元化应用场景不断落地,将产生指数级增长的数据。未来IT的世界将从SoC时代变成Chiplet时代。今早路透报道新一轮细则,我们认为在博弈持续深化背景下,Chiplet将是中国半导体产业崛起的关键。建议关注华正新材、方邦股份、兴森科技、长川科技、长电科技、通富微电、华峰测控、甬矽电子、华天科技、伟测电子、润欣科技等。

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【润欣科技(300493)】联手奇异摩尔深度布局Chiplet,A股最便宜的Chiplet标的

奇异摩尔是国内首批专注于2.5D及3DIC Chiplet产品及服务的公司,基于面向下一代计算体系架构,提供全球领先的2.5D及3DIC Chiplet异构集成通用产品和全链路服务,其中包含高性能通用底座Base die、高速接口芯粒IO Die、Chiplet软件设计平台等产品,涵盖高算力芯片客户所需的高速通接口、分布式近存、高效电源网络等功能在内,主要应用于下一代数据中心、自动驾驶、元宇宙等快速增长市场。

润欣科技是国内领先的IC产品和IC解决方案提供商,目前公司主要的IC供应商有高通、思佳讯、安世半导体、AVX/京瓷、恒玄科技等,拥有美的集团、闻泰科技、大疆创新等客户,是IC产业链中连接上下游的重要纽带。未来公司重点定制开发专用化的ASIC芯片和模块,自研芯片业务将专注于WiFi、BLE、射频和功率放大芯片等,公司自研业务收入22/23/24年1、3、6亿元。

投资建议依托于润欣在IC芯片端与客户端资源、奇异摩尔在Chiplet领域的深厚积累,未来润欣将携手奇异摩尔深度布局Chiplet市场,在智慧家电、无线城市、智能视觉、语音识别等领域提供Chiplet IC应用解决方案。我们预计润欣科技23年净利润约1亿元,目前底部区域仅约40亿元市值。

一、 奇异摩尔(上海)集成电路设计有限公司董事长介绍未来,是一个算力为赢的时代。半导体先进制程面临物理极限,摩尔定律产生的经济效益边际逐渐失效,客户更多从系统层面,而非单纯从芯片角度提出产品需求。以Chiplet为核心技术的异构堆叠,通过把大芯片分成面积更小的单元模块,选择最适合的半导体制程工艺,从而实现媲美乃至超越传统SOC的性能和各项表现。例如当下席卷全球的AIGC对话模型需要大量的训练数据模型和算法,耗费大量的算力。

润欣科技在AIOT所需的无线连接及处理芯片、MEMS传感器芯片的应用设计、供应商资源和客户资源上有着多年的积累,与奇异摩尔的2.5D及3DICChiplet异构集成通用芯粒产品和专用设计平台形成优势互补。本次双方合作的目的,是将基于各自的客户和技术优势,持续打造端到端定制化的Chiplet芯片设计服务平台,提供包含ASIC定制、算法设计、行业组合方案、Chiplet封测和芯片交付,并为客户提供多样化的IP、功能芯粒选择和异构设计服务。

未来,奇异摩尔与润欣科技的合作将进一步完善从芯片架构设计、芯粒组合到定制芯片量产交付的Chiplet产业生态,加速在智慧城市、汽车电子、生物穿戴等多个领域的产业落地。

二、 投资者交流互动

Q1:国内Chiplet主要规划采用什么制程?28nm堆叠能达到14nm性能吗?

答目前阶段开始有同构集成。国际上已经有异构集成CPU+GPU+NPU的Chiplet,其他功能芯片则采用次先进工艺制程的芯粒,感存算一体属于3DIC的Chiplet这样的方案可以灵活堆出算力高达200tops,奇异摩尔提供basedie,润欣提供芯粒,再加上润欣的软件sdk。以目前产业界的设计方案为例,如高速运动相机需要近100tops算力,又要小型化;自动驾驶根据场景不同从150t到2000t算力。

同构或异构堆叠在硬件效率上可以做到内核数及效率成倍提升。

Q2异构芯片堆叠之后的散热问题怎样?

答发热主要是因为大规模数据搬运和运算。以前数据进来,要做大量的数据搬运,并且用相同的算力单元去处理它,效率特别低,就开始发热了。Chiplet能更好的支持数据调度的算法,就是用最合适的单元去处理数据,处理数据的部分才发热,不产生多余的热量。以前大规模SOC是同构的,很难做到分类处理。Chiplet是基于异构方案加上数据调度的算法,这样发热少且提高了运算的效率。

异构堆叠包含了数据转换、传输、计算和内存使用,Chiplet能够更好地支持数据在传感、存储和计算芯片之间的调度和使用,最合适的单元去处理数据。异构堆叠加上数据调度的算法,能够提高运算的效率。

Q3什么样的行业和产品应用会需要用到Chiplet设计?

答应用很广泛,AI,智慧城市、自动驾驶、智慧家居中的服务机器人。在市场和技术发展的早期,Chiplet的好处是在通用方案上关于客户的需求做堆叠。

比如新能源车的自动驾驶,需要OTA的更新,就是一个通用的平台。算力可以不断堆叠,根据客户需求更新迭代软件。

Q4Chiplet在高算力芯片的应用?

答服务器芯片已经广泛使用了Chiplet,例如AMD96核产品,就是12颗die,每颗8个核,都是6nm。而国内连7nm都没法做,只能做14nm。这样的高算力场景必须用Chiplet才能满足需求。

Chiplet两个方式,一个同构扩展,一个模块化。

同构例如4个7nm,单颗算力30个tops,4个一堆120tops,是同构。最多4个,超过只有系统性能会急剧下降。

模块化4个7nm,中间一个IODie是14nm,外接4个DDR,类似这里有AMD的Zen架构。不同的模块不需要都用到先进制程,可以采用最合适的制程生产。芯片面积做小,高算力芯片做便宜。

除了硬件算力,数据调度和内存使用是关键,核心是软件部分。目前是场景应用的软件比较难适配,方案比较重要。

Q5对于RISCV的看法?

答更有灵活性,更友好,更可以扩展,整个产业还需要发展,内存管理单元MMU,部分细节安全的部分还需要完善,还是有很长的路,主要是免费,AI就是让算力和东西更加的便宜。以往国外的架构及内核授权,EDA软件在芯片设计中占比较高的成本,加上流片费用成本较高。

Q6直观来说14nm+14nm面积比7nm大很多?

答最终决定的是算力,通过异构架构、3D近存和高效的软件调度,可以用更小的面积实现同样的性能。Chiplet架构下的14nm,不一定比原本采用SoC设计的7nm大很多。

Q7奇异摩尔跟润欣合作做什么产品,应用在哪些领域?

答应用在AIOT领域的MEMS传感器,存内运算,无线芯片堆叠,和项目合作方签有NDA,不方便详细介绍。

Q8关于芯片堆叠的市场数据?

答根据芯原股份和Yole的数据,到2035年大部分的芯片交付将采用Chiplet。今年开始有两位数的CAGR的增长。

Q9奇异摩尔选择润欣的原因?

答润欣对于奇异摩尔,最重要是平台芯粒库的供应商资源和客户,半导体发展的未来市场定位服务器,新能源车及自动驾驶,AI智能穿戴,物联网。大量的高端应用面向客户需求定制,多SKU的配合,需要润欣这样的具备芯片定制和解决方案设计能力的合作伙伴。从内存、电源管理、ADC、微处理器、传感器等小芯粒的堆叠方案,奇异摩尔需要更多的IC资源和市场差异化,实现柔性交付。

Q10跟润欣合作Chiplet时间点?

答目前已经有基于PMUT超声波传感检测和离线语音方面的客户需求,初步预计年底前有低端产品量产。

Q11方案形成除了奇异摩尔、润欣、客户以外,还需要哪些产业资源?

答KDGKNOWNGOODDIE已知良好芯片,润欣有很多这样的KGD,目前堆叠芯片是采用成熟的芯片,原来交付是模组或者wafer,奇异摩尔帮助润欣把die堆叠起来,然后润欣提供给有定制需求的客户。对于客户来说,KNOWNGOODDIE,每个应用场景的量都不一样,以前来说是三个不同的IC,现在用Chiplet,三个场景的方案都能复制黏贴。例如采用AR、VR眼镜实现在线翻译,采用生物传感技术的CGM等。产业链还有一个关键资源是先进封测能力。

Q12会有芯片公司专门提供Chiplet定制的芯粒吗?

答不会有特制芯粒这个说法,是继续卖IP还是卖KGD,参与到这个领域的芯片公司会越来越多,以前是wifi就用wifi,蓝牙就用蓝牙。假设AI场景需要WIFI7+AI,肯定需要Chiplet,而不是买IP再做一颗。

Q13底座具体是什么是通用的么?

答底座是activesiliconinterposer或者叫BaseDie。以前有的是assivesiliconinterposer,没有功能模块,只做物理连接,速度快IO多。而activeinterposer是一种芯粒,把不适合先进制程的模块做在其中。底座是通用的,只需要和客户把架构和接口对齐就好,采用通用的通讯协议。

Q14底座大小?

答从150平方毫米到600平方毫米都可以做,AIOT是150平方毫米,数据中心是600平方毫米,采用次先进工艺和分布式设计,所以良率不会低。

Q15奇异摩尔的价值量体现?

答软件是润欣基于客户的需求的修改,数据调度跟客户需求要匹配,数据调度的频次等。奇异摩尔主要是提供堆叠的方案。奇异摩尔的优势是团队之前做过,做的比较早,有核心的IP,有先发的优势。细节比如高速相机,需要小型化,需要硅基。

Q16个性,长尾的应用需要不同的Chiplet方案,这样成本怎么控制?

答制造这边是上下兼容,投设备肯定是按照最大规模准备,做减法。特别是晶圆代工厂,台积电在准备1nm的东西,做一个最复杂,然后做通用。封装管脚会不同,原来是C4bump,现在是dietowafer,或者waferonwafer。

Q17品类多,每个Chiplet量都不大,行业成本会不会很难降低?

答不会的,自动化设备,可以按照批次或者贴的次数收费。对于机器设备,需要持续的产能利用。


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