摩爾定律終結了?科學家研製出1nm製程電晶體

2020-12-06 海峽網

《摩爾定律已死，半導體行業發展會停滯嗎？》、《摩爾定律這次真的到頭了！ 》、《存在50年的摩爾定律正在失靈？》……近年來，關於摩爾定律即將走向盡頭的報導簡直數不勝數，各方專家也紛紛發言表態，支持這一說法。如此看來，這一科技界的鐵律真的沒有繼續生存下去的空間了嗎？正當我們為之疑惑嘆息之時，計算技術界突然傳來了一個好消息：科學家已將電晶體製程從 14 nm縮減到了 1 nm！這樣，同樣體積的晶片上就能集成更多電晶體，摩爾定律有希望繼續它的傳奇預言！

這一巨大突破是由勞倫斯伯克利國家實驗室的一個團隊完成的。在阿里·加維（Ali Javey）的帶領下，他們開發出的新型電晶體柵極線寬只有1納米。（很難想像 1 nm到底有多小？以人類的髮絲作對比，後者寬度僅為約 5萬納米。）

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  • 超薄二維半導體讓1nm晶片或成可能 臺積電與三星的3nm製程爭奪激烈
    超薄二維半導體讓1nm晶片或成可能 臺積電與三星的3nm製程爭奪激烈 2020-04-03 14:31 來源：澎湃新聞·澎湃號·政務
  • 摩爾定律有終結之日嗎？
    自1965年以來，摩爾定律一直是正確的，但在未來幾年內，摩爾定律將&34;。因為儘管當今的電晶體是微觀的，但它們仍然佔用物理空間，製造佔用物理空間的東西有多小的限制，現在正接近電晶體的極限，因此，摩爾定律所預測的進展必須放慢。摩爾定律距離終結的又一步，全球最大的兩家晶圓代工廠-臺積電（TSMC）和三星在摩爾定律的階梯上又爬了一個臺階。
  • 1nm真的能救摩爾定律嗎?
    Bazednc1nm製程電晶體還處於處於實驗室階段碳納米管和近年來非常火爆的石墨烯有一定聯繫，零維富勒烯、一維碳納米管、二維石墨烯都屬於碳納米材料家族，並且彼此之間滿足一定條件後可以在形式上轉化。Bazednc摩爾定律即將失效摩爾定律可以說是整個計算機行業最重要的定律，它其實是一個預言：每兩年微處理器的電晶體數量都將加倍——意味著晶片的處理能力也加倍。這種指數級的增長，促使上世紀70年代的大型家庭計算機轉化成80、90年代更先進的機器，然後又孕育出了高速度的網際網路、智慧型手機和現在的車聯網、智能冰箱和自動調溫器等。
  • 摩爾定律有終結之日嗎?關鍵看這兩點-摩爾定律,Intel,處理器,晶片...
    Intel公司創始人之一戈登·摩爾在20世紀70年代提出了「摩爾定律」，即集成電路上電晶體的集成度大概平均18個月會翻倍，計算機性能也將提升一倍。這一定律揭示了信息技術進步的速度之快。然而，集成技術的密集度，或者說集成電路的線寬不可能無限制地小下去，經典計算機將很快達到它的極限——三極體的大小將達到原子的尺度。
  • 摩爾定律終結了嗎?史上最小 1 nm 電晶體將為之續命
    >《摩爾定律已死，半導體行業發展會停滯嗎？》、《摩爾定律這次真的到頭了！ 》、《存在 50 年的摩爾定律正在失靈？》……近年來，關於摩爾定律即將走向盡頭的報導簡直數不勝數，各方專家也紛紛發言表態，支持這一說法。如此看來，這一科技界的鐵律真的沒有繼續生存下去的空間了嗎？正當我們為之疑惑嘆息之時，計算技術界突然傳來了一個好消息：科學家已將電晶體製程從 14 nm縮減到了 1 nm！
  • 1nm電晶體誕生 摩爾定律未終結
    《摩爾定律已死，半導體行業發展會停滯嗎？》、《摩爾定律這次真的到頭了！ 》、《存在 50 年的摩爾定律正在失靈？》……近年來，關於摩爾定律即將走向盡頭的報導簡直數不勝數，各方專家也紛紛發言表態，支持這一說法。如此看來，這一科技界的鐵律真的沒有繼續生存下去的空間了嗎？
  • 定律延續!ASML突破1nm光刻機,留給國產光刻機的時間還有多久?
    在半導體領域有一個經典理論，即「大約每兩年，電晶體密度就會增加1倍」，業內人通常把這個定律稱之為摩爾定律。而關於這個定律很多半導體大佬都曾公開發表看法，包括臺積電創始人張忠謀，NVIDIA（英偉達） CEO黃仁勳，以及聯發科董事長蔡明介。
  • 「摩爾定律」走向終結,光子晶片將成為電子行業的未來?
    ——相信大家對英特爾聯合創始人戈登•摩爾提出的「摩爾定律」並不陌生。在過去的四十年裡，IT 行業一直受這一定律的驅動。不過近年來隨著傳統電子晶片發展速度的放緩，「摩爾定律」正逐漸走向歷史。未來，基於光子技術的新型晶片，或將打破電路元件的限制，建造出運算速度更快的計算機。
  • 2020年7納米製程:摩爾定律的終點站
    8月28日消息，美國國防部先進研究項目局微系統技術辦公室主管羅伯特-克羅韋爾(Robert Colwell)認為，摩爾定律的終結不只對物理界影響巨大，對經濟的影響也很大。克羅韋爾稱：「我認為是時候為摩爾定律的終結作計劃了，不只要思考它何時終結，思考它為什麼終結也很有意義。」
  • 摩爾定律不死!傳ASML已開始設計1nm製程EUV光刻機
    根據先前晶圓大工大廠臺積電和三星電子介紹，從 7nm製程技術開始，部分製程技術已經推出了 NA=0.33 的 EUV 曝光設備，5nm製程技術也達成了頻率的提升，但對於2nm以下的超精細製程技術，則還是需要能夠達成更高的解析度和更高 NA （NA=0.55） 的曝光設備。
  • 臺積電2nm工藝突破,摩爾定律又續命5年!1nm臺積電還有奇蹟?
    今年可以說是臺積電最為高光的時刻了，在之前如果沒有特別關注於晶片這一塊的，估計都不知道臺積電到底是個啥，但是隨著臺積電今年技術不斷的突破，也是證明了其全球晶片代工頂尖巨頭的地位，尤其在今年的5nm技術量產了之後，成功的將摩爾定律繼續延續，但是最近臺積電可沒閒著。
  • 0.167nm電晶體達成:摩爾定律到此為止-半導體,電晶體,摩爾定律...
    從晶片製程開始邁入20nm的時候，唱衰「摩爾定律」的聲音就開始越來越強烈，但最新的進展是，IBM聯合三星、GF已經拿出了7nm樣片，而臺積電甚至都把5nm提上了日程。半導體業繃緊的神經仿佛一下子鬆弛下來，那麼在量子計算未成形之前，工藝的極限是什麼？
  • 摩爾定律的突圍
    從實際使用角度看，摩爾定律可以理解為微處理器的性能每隔18個月提高一倍，或價格下降一半。集成電路集成度越高，電晶體的價格就越便宜，這也就自然的延伸出了摩爾定律的經濟學意義，比如在20世紀60年代初，一個電晶體要10美元左右，但隨著電晶體越來越小，小到一根頭髮絲上可以放1000個電晶體時，每個電晶體的價格只有千分之一美分，也即當初價格的百萬分之一。
  • 中國晶片巨頭市值3.3萬億,取得2nm技術突破,衝刺1nm晶片
    要明白的是，晶片製程工藝一直遵循摩爾定律，但隨著工藝製程的縮減，繼續採用現有的技術和原材料是無法延續摩爾定律，即便製造出的晶片也會出現眾多問題。根據臺灣媒體報導，臺積電在2nm製程工藝方面取得了重大突破，並將於2023年下半年機型小規模試產，如果不出意外的話，2024年就可以量產商用。當然，晶片工藝精度越高，公司在研發方面的投入也就越大。數據顯示，三星在5nm工藝的研發上資金投入達到了4.8億美元，預計在3nm上的研發投入將超過5億美元，而2nm工藝研發的費用將會更多。
  • 摩爾定律將到達終點，下一代半導體中國能否實現超車？
    臺積電最近發布晶片研製時間表，臺積電總經理羅鎮球表示摩爾定律演進至1納米沒有問題，那麼1納米晶片生產出來後摩爾定律是否會失效？而矽基晶片的替代品又是什麼？如果真的碳基半導體成為了下一代半導體晶片的材料，那麼中國就有可能完成直道超車，要知道碳基半導體的製作工藝跟矽基半導體的製作工藝是完全不同的，如果我國研究碳基半導體的團隊率先取得突破，就能夠率先研製出能夠使用的碳基半導體
  • 摩爾定律日薄西山 計算性能如何增長
    摩爾定律示意圖    圖片來自網絡 　　1965年4月19日，《電子學》雜誌發表了英特爾公司創始人之一戈登·摩爾撰寫的文章《讓集成電路填滿更多的組件》，文章預言，半導體晶片上集成的電晶體和電阻數量每隔18—24個月將增加一倍；性能也將提升一倍——轟動世界的摩爾定律因此誕生。
  • 摩爾定律一
    這一定律揭示了信息技術進步的速度。發展歷程被稱為計算機第一定律的摩爾( Moore)定律是指IC上可容納的電晶體數目，約每隔18個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。摩爾定律是由英特爾(lnte)名譽董事長戈登·摩爾( Gordon moore)經過長期觀察發現的。1965年，戈登·摩爾準備一個關於計算機存儲器發展趨勢的報告。他整理了一份觀察資料。
  • 摩爾定律面臨的兩個問題
    戈登·摩爾在 1965 年提出摩爾定律時，其內容為半導體晶片上集成的電晶體數量將每年增加一倍，1975 年，他又根據當時的實際情況對摩爾定律進行了修正，把「每年增加一倍」改為了「每 18 到 24 個月增加一倍」。 摩爾定律發展至今已有 50 多年，在這 50 多年間，不斷有人唱衰，甚至有人提出「摩爾定律已死」的觀點。
  • 這個1納米黑科技晶片 是在給摩爾定律判死刑嗎?
    寫在前面　　40多年來，摩爾定律一直是IT界的鐵律。　　但隨著晶片技術的發展，摩爾定律所預言的發展軌跡似乎已逼近終點。　　這意味著，固守傳統思路的晶片製造商將舉步維艱。　　最近，美國團隊研製出的1納米電晶體對晶片商來說無異於「最後通牒」。
  • UCLA教授Jason Woo:摩爾定律不是物理定律,是經濟學的預測
    在「摩爾定律的終結」研討會上，史丹福大學博士，加州大學洛杉磯分校教授兼副主任、CMOS研究實驗室負責人Jason C. S. Woo指出，摩爾定律不是物理定律，是具有經濟學基礎的一個預測。隨著摩爾定律的放緩乃至終結，計算機領域正在尋找新的創新路徑，基於現有技術從架構創新，算法提升等方式推動計算性能的提升。