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格芯技术大会携最新技术凸起中国市场紧张地位

标签:技术,大会,最新,新技术,凸起,中国,市场,紧张,地位  2017-11-10 8:33:55  预览

近日,格芯2017技术大会(GLOBALFOUNDRIES Technology Conference或GTC)于上海举行,格芯盛邀数百位半导体行业向导者、客户、研究专家与核心媒体齐聚一堂,并精心为与会者预备了公司的核心营业、市场推进方向与创新成果,以及包括制程工艺、设计实现、IP、射频以及生态圈的发展等方面的最新进展,共同聚焦格芯面向5G互联时代的技术解决方案。

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作为格芯的年度技术盛会,本次大会格芯分享的技术主题十分广泛,包括FDX?设计和生态系统、IoT,5G/网络和汽车解决方案智能应用北京发光字制作,FDX?、FinFET和射频技术,嵌入式内存解决方案和主流平台等。相比于技术方面的分享,格芯在战略方面也处处吐露出对中国市场的正视关键词排名优化,“我期待在中国半导体行业的黄金发展期与在座各位共筑行业美好将来。格芯盼望能够成为中国本土半导体行业的合作伙伴,这是格芯对中国市场的坚定承诺。”格芯全球副总裁兼大中华区总经理白农的开幕辞为整个大会定下了基调。

格芯全球销售和营业发展高级副总裁Mike Cadigan则在大会的主题演讲中分外,强调了公司对中国市场的格外正视,“随着本区域客户、市场与应用的高速发展,我们也将继承研发新技术来实现互联智能。中国绝对是格芯最紧张的市场之一,我们将继承为中国客户带来先辈的、差异化的技术帮助我们的客户成长与成功。”他介绍了格芯目前的营业情况与销售成绩,并瞻望格芯作为行业中坚力量向导半导体业界互联创新的新将来,分外指出成都格芯新工厂将不仅是全球的FDSOI这个面向物联网的工艺的研发和生产中心,更是格芯瞄准百万片晶圆产能目标的关键一环。除了半导体系体例造之外,格芯亦与成都市当局紧密合作,扩展FD-SOI生态圈,通过投资1亿多美金将成都打造成FDX芯片设计及IP发展的杰出中心。几家领先的半导体公司已经承诺共同支撑生态圈动议,格芯的领先IP开发合作伙伴Invecas承诺在成都建立一个研发中心为FD-SOI开发先辈的IP和设计并提供支撑。

格芯不仅赓续加大对中国市场的投入,也以其领先的差异化技术为中国客户提供支撑。格芯22FDX技术近日已被三家中国本土客户采用。上海复旦微电子集团有望采用格芯22FDX平台开始设计开发具有高可靠性的服务器与人工智能及智能物联网领域的智能产品;瑞芯微电子计划采用格芯22FDX工艺技术技术设计超低功耗基于无线连接的智能硬件SoC,同时也用于设计高性能的人工智能应用处理器SoC。此外辽宁人事考试网首页,国科微计划在下一代物联网芯片产品的研发中导入低功耗的22FDX?技术,并在将来进行正式量产流片。

格芯首席技术官兼全球研发高级副总裁Gary Patton博士和格芯客户设计实现副总裁Jai Durgam分别以“以差异化技术实现智能应用”和“打造系统导向的代工厂”为主题发表演讲,展示格芯半导体系体例造的发展战略。针对将来的技术演进,Gary Patton博士分外介绍了EUV技术的研发情况,他认为针对7nm的制程节点EUV技术的应用是比较乐观的,分外的Invecas公司也在一路致力于从功耗以及其他角度能够支撑EUV的技术。如今EUV技术最必要解决的停滞,在于材料缺陷,以及最后如何来确保晶圆没有缺陷。最早EUV的应用会用于无接触UBS上面,由于这些产品对材料缺陷的敏感度没有那么高。

GTC期间,格芯公布推出了一系列计划、技术与解决方案,包括全新12纳米领先性能(12LP)的FinFET半导体系体例造工艺的计划、基于公司22纳米FD-SOI (22FDX)平台的可微缩嵌入式磁性随机存储器(eMRAM)技术、为IBM的下一代服务器系统处理器定制的量产14纳米高性能(HP)技术、针对一系列技术平台而制定的愿景和路线图、业内首个基于300毫米晶圆的RF SOI代工解决方案、面向下一代无线和物联网芯片的射频/模拟PDK(22FDX?-rfa)解决方案,以及面向5G、汽车雷达、WiGig、卫星通讯以及无线回传等新兴高容量应用的毫米波PDK(22FDX?-mmWave)解决方案。格芯遍布全球的半导体营业正在有序进行,公司将继承为中国及世界的客户提供高性能、高质量的产品与服务。

格芯全球销售和营业发展高级副总裁Mike Cadigan

相比于竞争对手,Jai Durgam认为格芯的上风是提供差异化战略,通过双技术路径两条腿走路,为不同客户不同的应用和市场需求提供最适合的工艺来帮助客户建立产品的成本和性能综合上风。比如移动市场必要低功耗、低成本,在这个方面Invecas就不是最优化的,针对中低端的产品要求低功耗,在这个方面来说FD-SOI更适合这些市场重点。假如是高性能大型芯片就是FinFET,由于更容易凸起芯片产品的性能上风和更高的集成度,当然出于对复杂度这些因素的考虑,FinFET必要的资源可能会更大。