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半导体制造发展存在五大疑惑 值得深思
　　【工控中国 市场分析】根据产业现状及发展趋势预测，我国半导体制造材料年市场整体规模将分别达到590亿元、647亿元。在产业保持稳定增长的同时，存在的几方面问题也引起了我们的思考。半导体制造发展存在五大疑惑 值得深思　　　　一、总体产业规模小，产品档次低　　　　虽然近年来半导体制造材料产业产品销售收入持续增长，企业经营规模不断扩大，但是集成电路制造用材料在总的产品销售收入中所占比例仍较低，且集中于6英寸以下集成电路生产所需材料的供应，只有少部分材料企业开始打入国内8英寸、12英寸制造厂。要打破高端集成电路制造用关键材料主要依赖进口的局面尚需时日。产业界需持续加强产业技术创新和生产能力升级，同时捕捉国际产业变革时机，与国际大公司或相关机构合作，将有可能在短期内使我国半导体制造材料企业快速发展壮大。　　　　二、企业经营产品同质化问题严重　　　　国内硅材料企业、工艺化学品企业、特种电子气体企业等同类产品的产能重置现象非常严重。由于企业经营产品的同质化，企业之间通常采用降低价格的简单方法来赢得市场，导致恶性价格竞争。各公司都未能从这些产品生产中获得长期回报，更无力积蓄长期发展所需的资金和技术，最终使企业长远利益受到伤害。在目前产业发展环境下，通过市场竞争选择具有技术、团队、管理、资金等综合优势公司，通过市场机制引导国内优势产业资源整合，是解决目前产业规模小、经营产品同质问题的路径之一。同时，应利用全球集成电路产业链变革的时机，引导企业实施海外并购，快速做大企业规模。　　　　三、供应链不完善，产业发展存在瓶颈　　　　生产硅单晶用11~13N超高纯多晶硅、大尺寸高档石英坩埚和石墨热场、高档光刻胶用成膜树脂、高端靶材用超高纯金属等都严重依赖进口。从一定意义上讲，控制了超高纯原料的技术和渠道也就掌握了集成电路制造用材料的竞争格局。建议相关科技和产业发展计划重视超高纯原材料技术和产业的发展及产业布局，并强化材料供应链的深度合作。我国集成电路制造材料业只有补上超高纯原料提纯净化这个产业链上的关键环节，才能打造具有市场竞争力的集成电路材料产业，并摆脱核心环节受制于人的局面，最终确保产业的自主可控发展。　　　　四、产业创新要素积累不足　　　　产业从业人员结构中高学历和高技能人才比例过低，研发投入和产业发展投入严重不足。年10年间的数据对比表明，国内半导体材料行业总体研发投入相当于同期日本信越一家公司研发投入的22.6%，总体产业发展投入相当于日本信越一家公司资本支出的8.2%，亟待有关方面给予半导体材料产业更多的关注和支持。虽然国家集成电路产业投资基金于2014年成立，但投资集成电路材料企业的项目尚未落实。只有相关材料行业的大发展才能对集成电路产业起到更好的支撑作用。因此集成电路材料行业也期待国家集成电路产业投资基金给予更多的关注和支持，以带动本行业的快速发展。另外，除了继续引进技术开发类国际高端人才之外，重点关注企业管理、市场开拓、国际并购等人才引进，并与培养本土创新团队相结合支撑产业技术创新和规模化发展。　　　　五、现行进出口税率对国内半导体材料产业发展存在不利因素　　　　目前由国外进口的半导体制造用材料进口关税和其他费率大多采用低税率或退税免税政策，而国内企业的产品出口则采用工业品对应目录的相关税率，仅此一项就使国内企业产品比国外同类产品成本升高5%~15%，直接导致市场竞争力的下降。希望相关部门能够针对半导体制造用材料设立专门的关税名录，并结合国内产业发展现状适时调整税费，使国内企业与国外企业享受公平的税费政策。除此之外，希望有关部门能够结合集成电路材料产业发展的客观规律，制定实质性惠及集成电路材料业的相关实施细则，以调动集成电路材料企业创新发展的积极性。
(来源：电子信息产业网　　作者：石瑛)
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　　6月13日，以&人机融合，让机器人更智能&为对于同级别的CPU产品而言，AMD CPU的单核性能（甚至总体性能）比Intel CPU的差，甚至差距不小，这是不争的事实。然而，几乎没有人问一句为什么如此，或者只是略知一二（包括我）。本文就用尽量浅显的语言探讨一下这个实际上极为复杂的问题。鉴于Intel和AMD都没有披露新品的whitepaper的习惯，所以我用信息比较充足的有点久远的型号进行讲解，就是Intel的Sandy Bridge/Ivy Bridge（第2、3代酷睿）和AMD的Bulldozer/Piledriver（推土机、打桩机）微架构。目前来讲，两家的微架构设计都大体稳定，从比较新的Broadwell和Steamroller的各方面信息来看，它们仍然基本沿用了从Sandy Bridge和Bulldozer以来的方案，没有本质的变化。（因此农企想要翻身，只能把希望寄托在遥不可及的Zen微架构上了）首先来说基础知识，就是CPU是如何工作的。学习计算机科学的童鞋可能对下面的这些东西比较了解。CPU之所以能完成这么多的事情，是因为它在时时都在执行着很多的指令(instructions)。指令就是我们所运行的操作系统和各种程序发送给CPU的命令，CPU根据这些指令来做出各种响应。CPU能够执行的所有指令的集合就叫做指令集(instruction set)。目前我们最常见的Intel和AMD CPU，其都采用最经典的CISC x86指令集，以及在x86指令集上的某些扩展，也就是说绝大部分是相同的。另外，CPU中还有两个重要的部件，分别为寄存器(register)和缓存(cache，为了方便简写为$)，它们都担负着暂存指令或者数据的作用。寄存器处于CPU内部，有很多组，是最高速的存储单元，容量非常小。缓存可以处于CPU内部或外部，其存储速度比寄存器慢，但比内存快得多，并且容量可以用KB或MB来衡量。另外，缓存可以分级，离CPU核心最近的叫做一级缓存(L1$)，次近的叫做二级缓存(L2$)，以此类推。只有指令没有用，必须还要有一套方法来驱动CPU做事情，否则不过是空壳而已。这套方法就叫做流水线(pipeline)。这个概念并不抽象，大家可以把它想象成工厂装配车间里的流水线：从一堆零部件开始，经过流水线上十几位工人的组装，最后出来的时候就变成了一台可以使用的设备。并且，工厂里肯定不只有一条流水线，可能有数十条，也就是上百甚至上千位工人同时工作，生产效率就会变得非常高。从上世纪90年代的奔腾时代之前，CPU中就引入了流水线的概念。当时的5段流水线模型十分经典，其设计经过逐代扩充，目前仍然在用。这个经典的模型就是：取指(Instruction Fetch)→译码(Instruction Decode)→执行(EXecute)→写回(Write Back)分别简称为IF、ID、EX和WB，其中ID阶段有两段，分别称为ID1和ID2，所以一共5段。顾名思义，这条流水线的逻辑就是：从缓存或者内存中取得指令→对指令进行翻译，变成CPU能够理解的具体功能→按照翻译结果，执行运算动作→将运算结果写回存储器中。很容易理解吧。大家都知道，CPU的运作是靠时钟信号来驱动的，这个信号的频率就叫CPU的主频(main frequency)，频率的倒数当然就是周期了。一般来讲，每个流水线阶段的执行需要花费1个时钟周期(clock cycle，为了方便简写为CC)。因此，如果这样的流水线执行4条指令，那么它的执行时空图就如下。也就是说，采用这种流水线只需要8CC就可以执行4条指令，效率非常高。到了奔腾时代之后，更出现了超标量流水线(superscalar pipeline)，也就是CPU中有多条流水线同时执行指令，效率几乎翻倍提高。另外，还出现了超流水线(super pipeline)，也就是流水线的级数大大增加，规模明显提升。分别的示意图如下。但是，这样的流水线设计也存在问题，具体来讲有二。第一，考虑同一流水线中先后执行的两条指令1：add a,b和2：xor c,a，也就是说2需要1的计算结果，这种关系叫做相关性。当指令2执行到上表中第5个CC时，无法进入EX阶段，因为此时指令1的结果还未写回寄存器，也就是说指令2的EX阶段必须拖到第6个CC才可以执行，浪费了一个CC的时间，这叫做流水线的阻塞(stall)。超流水线级数越多，这种现象就越发明显，效率就越低。如下图。第二，考虑超标量流水线中，不同流水线中执行的两条指令。如果排在前面的指令执行速度太慢（比如涉及耗时严重的访存操作），那么会造成后面早已执行完毕的指令不得不等待，造成更严重的性能问题。也就是说，基于线性通路的流水线，对于目前的复杂的微处理器而言是并不适用的。因此，Intel早早就提出了“乱序执行”(out-of-order execution, OOO EX)的概念，采用非完全线性的通路来规避这个问题。也就是这样的。我借助这个图粗略讲一下现代处理器的执行过程。上图是一个四发射、乱序执行的流水线框图，从1995年以来的Intel处理器基本都采用类似的设计方案。所谓多发射(multiple issue)，就是处理器能够同时获取并译码多条指令，目前的处理器几乎都是四发射设计。首先，在取指过程中，会多出一个分支预测(branch prediction, BP)的阶段，图中未明确示出。分支预测器能检测诸如跳转、返回等动作的大致发生时机，并提前把跳转目的地的指令加载到指令缓存(I$)中，以提高效率。然后，经过多个译码器的译码，指令被分解成为上文所述的CPU能够理解的操作，这些叫做微操作(μop)。微操作被送入寄存器别名表(RAT)，进行重命名，以防止多条指令共用一个对程序猿非透明的寄存器时产生的相关性，简单来讲，就是用内部的临时寄存器来替代一般我们能见到的寄存器来进行操作。重命名完毕后，微操作进入后面的重排序缓存(ROB)中，进行重新排列。然后就是乱序执行的重点了。微操作从保留站(reservation station, RS)中，分别打入不同的执行端口(port)，同时执行。每个端口都是全速运行的，只要微操作准备就绪，并且有空闲的对应端口，那么它就可以立即被执行，而不用关心其他微操作的执行状态，也就是可以跳过任何还没有准备就绪的微操作。这样，流水线产生阻塞的可能性就大大地降低了。每个port都可以负责一种或多种事务，如整数运算、浮点运算、存数据、取地址等。当一条指令分解成的所有微操作被执行完毕之后，它们会返回保留站，并通知各自的地址，通过地址可以将微操作重新聚合为一条完整的指令。完成的指令排成一个队列，并退出流水线。也就是说，尽管所有指令的碎片是乱序执行的，但从流水线中出来时，它们仍然是顺序的，就跟自然而然的一样。基础知识讲完了，下面开始对比，看看农企为何不太给力。为了描述方便，后面用SNB/IVB代表Sandy Bridge/Ivy Bridge，BDZ/PDV代表Bulldozer/Piledriver。首先看SNB和BDZ的简单框图。下面的是以i7 2600为例。下面的则是以八核心Opteron为例，毕竟图上写了个Interlagos Node，反正是推土机就好了，你们可以把它当成FX-8150之类的。我们都知道，Intel的CPU采用超线程(hyper threading, HT)技术，使得一个物理核心对高层而言看起来像是两个核心一样，这种逻辑的、虚拟的核心在Intel的概念内叫做线程。而AMD的CPU采用模块化设计，就是每两个物理核心集合为一个模块，AMD将它命名为计算单元(compute unit, CU)，一个CU中的两个核心协同完成事务。也就是说，i7是四核心、八线程，FX是四模块、八核心，本质上可以近似认为是一样的。另外，从图中还可以看到内存控制器、显示控制器、HyperTransport控制器等，并且还能大致观察到它们的缓存结构，下面当然也会细说。下面给出SNB/IVB架构的全图。下面给出BDZ/PDV架构的全图。可以看到，上面的两张图被中间的一条红线分为两个区域。红线上面的部分叫处理器前端(processor front-end)，下面的部分叫处理器后端(processor back-end)。另外，图中的方框也被五种颜色区分开了。前端部分包括紫色和橙色，紫色的为取指(IF)和分支预测(BP)模块，橙色的为译码(ID)模块。后端部分包括黄、蓝、绿三种颜色，黄色的为调度和保留站(RS)模块，蓝色的为执行(EX)模块，绿色的为存储(MEM)模块。我们逐个来讨论。首先看取指和分支预测模块。下图是SNB/IVB的该模块。下图是BDZ/PDV的该模块。我们来比较分支预测机制，就是图中的Branch Predictors。SNB/IVB的分支预测器有两级，每个核心有一个。第一级预测器很小，但速度极快，可以在1CC内完成一次分支预测。第二级则大得多，作为一个后备。预测器的成分包括：简单的2-bit预测器、全局历史预测器、循环退出预测器。Intel在内部自建有一套算法，用于判断当前哪个预测器的准确度较高，并选用之。SNB/IVB的分支目标缓存(branch target buffer, BTB)结构目前大多认为是1层，具体细节未知，但基本上会有多达8K甚至16K条条目（”reasonably large”）。对于每16个字节长的代码段，它能hold住最多4条跳转指令。另外，返回栈的缓存有16条。当然，如果预测错误的话，必然会造成时间损失（因为流水线几乎会被flush掉），这叫做误预测罚时(misprediction penalty)。SNB/IVB的罚时大约为15~17CC。BDZ/PDV的分支预测器则是每个模块有一个，由两个核心共享，采用本地预测+全局预测的混合预测方式。AMD在其内部使用了感知器(perceptron)，像神经元一样跟随并记忆分支结果，因此在经过一段时间的训练过程后，对较长的跳转有较好的表现。但其内部并无循环计数器，因此对于嵌套较深的循环表现比较差。BDZ/PDV的BTB结构是两层组相连的缓存。L1 BTB有128组*4路=512条，L2 BTB有1024组*5路=5120条。返回栈的缓存则是有24条。误预测罚时大约为20~25CC。我们大致需要知道的是：BP的误预测率越高，误预测罚时越长，那么整个BP模块的效率就越低。AMD宣称BDZ/PDV的BP效率较其上一代的K10(Barcelona/Magny-Cours)架构为高，但实际上是相反的。K10的误预测罚时只有12~15CC（当然，K10是没有采用比较先进的模块化设计的），也就是说，在同频率下，对于那些风险比较大的分支，BDZ必须要比K10达到40%以上的正确预测率的提升，才能弥补罚时的损失，但这是不可能的事情。相对而言，SNB/IVB的BP效率比较高，预测器中的一个bit可以对应多条分支，并且有了黑科技μop$的加成（下面会提到），误预测带来的损失会更小。上面有大神在回复中提到说，推土机有些像奔腾4时代的NetBurst架构。这种说法还是比较中肯的。BDZ虽然没有NetBurst那么恐怖的流水线级数（比如Prescott的39级流水线），但仍然比较长，有18~20级，并且分支预测的时间损失都比较大，都没有实现“通过提高主频就可以简单地提升性能”的设想。下面来看取指过程。对于SNB/IVB而言，当下一条指令的地址确定之后，就会同时查询L1I$和μop$（下面就提到），一次可以从I$取得16B的代码段。然后，取得的指令会被放入下面的预译码缓存中。预译码器会划分这些指令的边界，并对指令前缀进行译码。随后，经过预译码的指令以每个CC 6条的速度，送入下面的指令队列中，准备接受译码。SNB/IVB的指令队列长度未知，但由于早在Merom架构时，其长度就达到了18条，因此几乎可以肯定这里的指令队列长于18条。对于BDZ/PDV而言，取指模块仍然是由两个核心共享的。在两个核心都活动的情况下，它最多可以一次从I$取得32B的代码段；在一个核心活动的情况下，则是最多20B的代码段。当代码没有对齐时，取指的速率会有降低。指令在I$中划分边界，然后以32B/CC的速率，进入16个条目的指令码缓存，作用和Intel的指令队列是相同的。中国半导体论坛 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谁来为中国半导体产业续航
　　本土半导体厂商的快速崛起，带动了诸如LED等半导体行业的成本下降。但是有业内人士指出，在生产工艺方面，本土半导体公司与国际厂家仍然有很大差距。
　　在深圳华强北市场，花费不到300元就能更换一部手机的LED液晶屏幕。
　　在华为、联想、小米等本土手机品牌崛起的带动下，国内半导体市场进一步扩大，产业得到快速发展。
　　从2001年至2014年，国内半导体市场规模由975亿元增长至约10393亿元，占全球市场份额的60%；中国集成电路产业销售额增长超过15倍，由2001年的188亿元增至去年的3015亿元。
　　同时，中国集成电路产业销售额与市场需求年均复合增长率分别为23.8%与17.6%。
　　本土半导体厂商的快速崛起，带动了诸如LED等半导体行业的成本下降。但是有业内人士指出，在生产工艺方面，本土半导体公司与国际厂家仍然有很大差距。
　　目前，全球十大半导体公司以美、日、韩公司居多，仍然占有半导体产业中80%的利润，产业结构严重失衡。
　　中国大陆半导体行业总体起步较晚，技术水平、基数相对较低。要想在寡头局面中寻求突围，国内的中小企业应该更加注重半导体技术的研发。
　　并购合作完善产业链
　　半导体产业处于整个电子产业链的最上游，在电子行业中受到经济波动影响最大。
　　从去年开始，政府对于半导体产业的扶持力度进一步加大，由过去单一政策支持转变为政策和资金共同支持，扶持重点向制造环节倾斜，促进全产业链发展，未来还将投入6000亿产业基金。
　　在此红利之下，半导体产业得到飞速发展，也扶持了一批半导体企业成长。
　　根据中国半导体行业协会统计，2015年上半年，33家半导体设备制造商完成销售收入21.18亿元，同比增长17.1%。
　　同时，行业格局也面临新一轮洗牌。为了提升竞争力，加快产能，许多公司寻求并购，因此衍生出一轮并购热潮。
　　Wind数据显示，2014年全年半导体并购案达到17起，而公开数据显示，截至记者截稿前，2015年的并购案件已经达到了17起。
　　去年11月，国内封测厂商华天科技以自有资金4060万美元收购美国FlipChipInternationalLLC（下称“FCI”）公司及其子公司100%的股权。
　　公告显示，FCI注册于美国，拥有先进封装技术，能够提供嵌入式芯片封装和3D系统级封装解决方案，拥有多项专利。同时，FCI拥有众多的国际客户群体和多元化的应用市场。而FCI此前最大的劣势在于资金实力小、规模不够大。华天公司2015年第三季度财报称，通过海外并购和股权收购，有助于进一步完善公司产业发展布局，有效推进公司国际化进程。除此之外，如等国内一线半导体公司也有并购海外企业的打算。
　　“大量的并购在补足产业的技术缺口上有很大促进作用。”一位电子行业分析师对《第一财经日报》记者说道。在半导体的生产工序中，封装测试技术壁垒较低，过去国内厂商普遍将其作为技术突破口，导致国内半导体产业一度失衡，2001年封装测试业占整个中国半导体产业比重超过79%，在2014年该比重已经下降至41.7%，设计业与制造业的快速发展使得中国半导体产业的整体结构更加合理。
　　近年来，国内产业发展为本土的半导体公司提供了不少机会，这些机会也促使中小型企业之间合并联合。中兴、华为等国内手机厂商的竞争格局也加快了芯片等半导体技术的发展。“华为芯片不对外卖，当它的产品做到差异化的时候，国内其他品牌也很有压力，因此会希望我们给它们定制一些差异化产品。”上海兴芯微电子创始人周昱告诉《第一财经日报》记者。
　　目前，中兴通讯战略入股兴芯微，为其提供500万像素领域图像处理芯片。除此之外，兴芯微与大疆芯片提供商酷芯也达成了战略合作，提供图像集成处理的解决方案。“未来酷新希望做DSP，这与我们的ISP相结合是整个AR/VR的解决方案芯片技术，这也是我们看好的领域，我们比富士康等大公司更早进入这个领域，就能有更多机会。”周昱说道。
　　工业级研发差距
　　尽管产业结构有所完善，但是在生产技术方面要赶超美国、日韩等国际品牌，国内半导体厂家还有很长距离需要发力。
　　“国内企业真正的问题在于未来智能硬件上的技术存量不够，包括IP、集成电路工艺的积累不够深。”原深圳市半导体行业协会、现深圳市智慧家庭协会秘书长蔡锦江告诉《第一财经日报》记者。
　　在蔡锦江看来，半导体产业下一步会向工业级制造发展，然而国内的半导体制造技术主要针对消费级产品，而半导体下一个市场在工业级的应用，这对半导体技术性的要求更高，大部分的中国厂家在此建立的技术壁垒并不足够。
　　“以LED来举例，消费级像手机等电子产品的LED电压较小，但是运用到冰箱等家用电器上，就要求LED能够承受220伏的电压，整个集成电路都要相应改进。这块目前能够做到的厂商并不多。”蔡锦江说道，“中国产品稳定性和续航能力跟国外产品没得比，差距比较大，这需要从芯片底层一层层往上做。”
　　从底层做起，在时间以及成本上都需要较高投入。
　　据了解，在研发投入占比上，中国品牌与国际品牌还存在一定差距。Intel、等半导体权威品牌每年在研发上的成本投入占比达到20%以上，而在技术方面最有可能赶超这些品牌的华为在研发上的投入占比也只达到10%。
　　尽管近两年并购热潮的出现在一定程度上能够促进技术发展，但是对于公司营收只有短期提振。“收购而来的企业技术集中在消费类产品，在工业上运用的不多嘛。有可能收购的这些技术没过两年就会淘汰，半导体技术更新很快。”蔡锦江分析道。
　　长远看来，国内半导体技术提升还是需要在研发方面的投入以及社会结构调整配合来适应芯片市场对于半导体技术的需求。
　　“现在的问题不改善有可能消费市场赢了，但会失去下一代市场。”蔡锦江说道。
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