- 공정 비교 자료 업데이트입니다. (2016.10.29.)


- DAC2016 삼성 자료

DAC2016 발표로 보이는 삼성 자료가 추가됐습니다.

28FD-SOI가 추가되었으며 20LPE는 보이지 않습니다.

애초에 그렇게 공언했기도 했지만 20nm 공정이 징검다리 취급을 받고 있는게 맞는듯 합니다.



- 45/40nm~28nm 성능 게인

포함하는 공정이 많아지면서 차트가 길어져서 중간에 잘랐습니다.

GF는 자료는 많으나 시기에 따라 내용이 제각각이라 유의미한 결과로 보기 어려워 뺐습니다.

45LP, 40G는 자료가 적어서 안 맞을 수 있습니다.

45nm 이전 공정에 대한 자료가 없습니다.

각 공정에 대한 성능을 공개한지 얼마되지 않아서 그런듯 합니다.

28LPH 등 분명 존재하는 공정이나 차트에서 빠진건 자료가 없기때문입니다.


TSMC는 기본적으로 발표자료를 근거로 했고 28HPM - 20SOC 차이가 6%라는 것만 임의 반영했습니다.

28LP -> 28HPC : +20%, 28HPC -> 28HPC+ : +15% 라는 발표 자료를 반영했습니다.

실제 어떨지는 두고 볼 일.



- 20nm~7nm 성능 게인

20LPE에 대한 자료는 크게 두 개입니다.

28LPP -> 20LPE : +20%, 20LPE -> 14LPE : +20%

그런데 28LPP -> 14LPE : +38%는 교차 검증이 된 내용입니다.

각각 28LPP -> 20LPE : +15% 이냐 20LPE -> 14LPE : +15% 이냐라는 선택이 남은거지요.

20SOC와의 차이, 위의 발표 자료에서 20LPE가 빠진걸 고려해서 28LPP -> 20LPE : +15%를 선택했습니다.


DAC2016 자료에서 성능, 전력상 14LPP = 14LPC 로 나왔습니다.

표면적으로는 둘의 차이가 원가 밖에 없게되는데 그렇다면 누가 14LPP를 쓸까요.

단순히 PPA로 드러나지 않는 다른 부분에서 차이가 있을듯 합니다. (TR, 백엔드 라인 구성 등)


14LPP -> 10LPE : +10%, 10LPE -> 10LPP : +10% 라는 공개자료 반영.

이는 DAC2016 자료에서도 교차검증된 내용입니다.


최근에 TSMC 10nm 공정이 16FF+ 대비 성능 +50%, 전력 -40% 라는 내용이 나왔었는데,

(링크 : http://wccftech.com/tsmc-roadmap-7nm-orders-2017-2018/)

현실적으로 이건 특정 전압, 블록에서의 극단적 결과로 생각됩니다.

TSMC 10~7nm 수치는 아래 내용을 근거로 넣었습니다.

숫자가 약간씩 차이가 납니다만, 기본적으로 14/16nm 공정 이후로는 삼성, TSMC간에 Speed 차이는 크지 않은 것으로 보입니다. (전력, 면적은 차이가 있을듯.)


16FF+ -> 10FF(10FF+로 추측) : +20%

(링크 : https://community.cadence.com/cadence_blogs_8/b/ii/archive/2015/04/14/tsmc-symposium-10nm-is-ready-for-design-starts-at-this-moment)


16FF+ -> N7 : A72 클럭 +35% (7FF로 반영)

10FF -> N7 : +15~20% (20%로 반영)

(링크 : https://community.cadence.com/cadence_blogs_8/b/breakfast-bytes/archive/2016/03/21/tsmc-process-status)

 

 

 

신고
Posted by gamma0burst Trackback 0 : Comment 18

댓글을 달아 주세요

  1. addr | edit/del | reply 흡혈귀왕 2016.10.30 19:23 신고

    TSMC는 솔직히 진짜 말도안되는 수치인지라 걍 걸러듣고있습니다.

    암튼 10nm의 경우 성능게인이 적은만큼 고클럭보다 다이면적을 최대한
    활용해서 적절한 클럭으로 셋팅하는게 얼마나 이점이 있을것으로 보시나요?

    • addr | edit/del Favicon of http://gamma0burst.tistory.com BlogIcon gamma0burst 2016.10.31 21:43 신고

      14nm에서 성능 게인이 컸던건 핀펫도입의 효과라서, 14nm -> 10nm에서의 성능 게인은 보통 수준이라고 봐야겠지요.

      추측입니다만 삼성, TSMC의 10nm부터는 대충 이런 식일듯 합니다.
      7nm EUV 전환이 순조롭다는 가정하에서,

      TSMC는 최대한 빨리 7nm 양산에 들어가려고 할겁니다.
      간단히 보면 애플을 잡아야하거든요.
      ArFi 방식이 EUV에 비해 면적에서 상당히 불리하더라도 10nm보다는 면적이 작고 원가에서 유리할 수 있으니까요.
      7nm 전환이 순조롭다면 20nm처럼 2세대 10nm 공정을 건너뛸수도 있습니다.
      소위말하는 10FF+가 없는거지요.
      EUV를 늦게 가져가더라도 일단 먼저 공정상의 이득을 보는게 애플잡기에 좋다는 판단일듯.

      그에 반해 삼성은 이미 2세대 10nm 공정인 10LPP를 공언했고, 진정한 7nm 공정은 EUV로 이루어진다는 뉘앙스의 발언도 했습니다.
      10nm에서 트리플 패터닝까지 나온 상황이라서 7nm까지 ArFi로 가져가기에는 부담이 클겁니다.
      결국 삼성은 7nm에서 EUV를 주력을 삼을 가능성이 높고, 그렇다면 삼성의 본격적인 7nm 양산은 TSMC보다 늦어질 수도 있지요.
      이건 10nm 시대가 오래 이어질 것이라는 삼성 발언이 있기도 했고요.
      상황에 따라 바뀌겠지만 EUV 7nm가 지연될 것 같으면 ArFi 일시적으로 가져갈 수도 있을겁니다. 20LPE처럼 말이지요.

      7nm에서 ArFi의 멀티패터닝이 부담스러운건 사실 TSMC라고해도 크게 다르지 않을텐데 저런 식으로 공정 로드맵이 갈리는건 결국 방침과 전략의 차이로 봐야겠지요.

      이렇게 놓고보면 삼성이 TSMC보다 7nm 양산이 늦어지는게 되는데...
      TSMC의 최신공정 양산시기가 생각보다 그렇게 늦지는 않았습니다.
      양산 초기 물량을 1Tier에 몰빵해줬을뿐이지요.
      그동안의 사례에서 봤을 때 양산 초기 물량을 애플에 몰빵해서 양산시기에서 동등 혹은 우위를 가져갈거 같기도 합니다.

  2. addr | edit/del | reply 1011-CON 2016.11.02 03:37 신고

    그럼 어쩌면 TSMC의 10nm 공정은 FF, FF+로 이뤄진 두 세대가 아닌 10FF 한 세대만 거친 후 ArFi 기반 7FF와 삼성의 10나노 2세대 공정이 경쟁하다가 삼성의 EUV 7nm 공정이 나오는걸 볼 수도 있겠군요.

    • addr | edit/del Favicon of http://gamma0burst.tistory.com BlogIcon gamma0burst 2016.11.02 19:14 신고

      TSMC에서 2세대 10nm 공정(소위 말하는 10FF+)이 나올지 말지는 7nm 양산 진척상황에 따라 결정될거 같습니다.

  3. addr | edit/del | reply 1011-CON 2016.11.03 13:56 신고

    https://gigglehd.com/gg/mobile/478481

    물론 모바일 기기 용으로 사용될 놈은 아닌거 같지만 LPU라는 공정 제품군도 있네요.

  4. addr | edit/del | reply CollecTor 2016.11.04 10:04 신고

    14/10nm모두 각각 4,3세대 공정인 LPU공정이 예정되어 있더군요. (글 쓰신 후 막 발표됬으니...)

    LPE > LPP때와 같이 10%개선되었다고 하면, 각각 다음 세대 초기 공정과 비슷한 수치인데....예상보다 7nm양산이 더 어려울지도 모르는 대비일지도 모르겠네요.

    • addr | edit/del Favicon of http://gamma0burst.tistory.com BlogIcon gamma0burst 2016.11.04 23:01 신고

      거꾸로 10nm 성능이 삼성 발표치보다 높을수도 있지요.
      14LPE -> 14LPP도 처음에는 10%라고 하다가 14~15%로 올라갔듯이요.

  5. addr | edit/del | reply 2016.11.04 18:47

    비밀댓글입니다

  6. addr | edit/del | reply 1011-CON 2016.11.08 13:51 신고

    저 그래프에 GF의 신공정을 대입하면(http://www.hwbattle.com/bbs/board.php?bo_table=news&wr_id=55227) 대략 150 정도의 수치가 나오겠네요. 삼성의 7나노와 기술적으로 차이가 있다는 언급과 양산 시기를 앞당긴걸 보면 역시 기존의 패터닝 방식을 극한까지 우려먹겠다는 의중인거 같습니다.

    • addr | edit/del Favicon of http://gamma0burst.tistory.com BlogIcon gamma0burst 2016.11.08 14:19 신고

      GF에서 비교 대상으로 삼을 14nm는 14LPP 밖에 없으니 1.3배면 150이겠네요.
      7nm는 업체마다 다르겠지만 위 차트 기준으로 150 전후 수준일걸로 보입니다.
      (엄청 큰 차이 없겠지요.)
      14nm는 협력했지만 7nm는 다르게 접근한다는 얘기나, 10nm 건너뛴다는 얘기로 봐서는 TSMC처럼 기존 방식으로 빠르게 넘어가는 전력을 쓰려는듯.

  7. addr | edit/del | reply 2016.11.11 03:31

    비밀댓글입니다

    • addr | edit/del Favicon of http://gamma0burst.tistory.com BlogIcon gamma0burst 2016.11.11 17:44 신고

      발표된 10nm 성능향상치가 그렇게 크지 않은걸 생각하면, 공정 안정화 문제일 수도 있겠네요.
      ArFi 멀티패터닝으로 할 수 밖에 없는 이상 수율 저하나 퀄리티 저하 가능성은 기존보다 높아질테니까요.

  8. addr | edit/del | reply A TNT 2016.11.28 20:20 신고

    https://gigglehd.com/gg/mobile/542531

    16FF+ → 10FF 스피드 게인이 +15%로 하향조정 되었다고 합니다.

    • addr | edit/del Favicon of http://gamma0burst.tistory.com BlogIcon gamma0burst 2016.11.28 23:39 신고

      본문 차트에서 둘 차이가 13%이니 가정한게 대충 들어맞는가 봅니다.
      삼성이 14LPP 때처럼 10nm 성능 게인을 초기 발표치보다 올린다면 차이가 없는게 되어버릴 수도 있겠네요.

  9. addr | edit/del | reply A TNT 2016.12.21 01:36 신고

    https://gigglehd.com/gg/files/attach/images/14103/686/563/8a2dbda98be19aea6c9546a54d1fa257.jpg

    삼성 자료는 이걸 참고해 보심이 좋을거 같습니다. 괄호 속의 수치는 (속도 , 1/파워) 인거 같습니다.

    • addr | edit/del Favicon of http://gamma0burst.tistory.com BlogIcon gamma0burst 2016.12.21 17:58 신고

      본문에 있는거랑 같은 자료에 수치 추가된거지요.
      숫자 맞춰보니까 이전에 계산한거랑 비슷하더군요.

      IEDM 2016에서 TSMC가 7nm 성능 발표한 것도 있는데 그것도 포함해서 정리 중.
      자료 몇개 더 나오면 한번 update 해야지요.

  10. addr | edit/del | reply A TNT 2016.12.21 01:43 신고

    삼성측이 밝히는 대로면 스피드 게인은 14nm LPE를 100으로 가정시

    28nm LPP - 71
    28nm FD-SOI - 82
    14nm LPE - 100
    14nm LPP/LPC - 114
    10nm LPE - 127
    10nm LPP - 139

    파워 게인은 14nm LPE를 기준으로

    28nm LPP - 2.08x
    28nm FD-SOI - 1.45x
    14nm LPE - 1x
    14nm LPP/LPC - .90x
    10nm LPE - .60x
    10nm LPP - .51x