El gobierno de la India ha aprobado una importante inversión en producción de semiconductores y productos electrónicos que incluirá la primera fábrica de semiconductores de última generación del país. Anunció que tres plantas (una de semiconductores y dos de embalaje y pruebas) comenzarán a construirse en un plazo de 100 días. El gobierno ha aprobado 1,26 billones de rupias indias (15.200 millones de dólares) para los proyectos. El de la India es el último de una serie de esfuerzos para impulsar la fabricación nacional de chips con la esperanza de hacer que las naciones y regiones sean más independientes en lo que se considera una industria estratégicamente crítica. «Por un lado, la India tiene una demanda interna grande y creciente y, por el otro, los clientes globales están mirando a la India en busca de resiliencia en la cadena de suministro», dijo Frank Hong, presidente de la fundición Powerchip Semiconductor (PSMC), con sede en Taiwán, socio de la nueva fábrica. , dijo en un comunicado de prensa. «No podría haber habido un mejor momento para que la India entrara en la industria de fabricación de semiconductores». La primera fábrica del país será una empresa conjunta de 11.000 millones de dólares entre la fundición Powerchip Semiconductor (PSMC), con sede en Taiwán, y Tata Electronics, una filial del conglomerado indio de 370 mil millones de dólares. A través de la asociación, podrá producir chips de 28, 40, 55 y 110 nanómetros, con una capacidad de 50.000 obleas por mes. Lejos de ser de vanguardia, estos nodos tecnológicos se utilizan, sin embargo, en la mayor parte de la fabricación de chips, siendo el de 28 nm el nodo más avanzado que utiliza transistores CMOS planos en lugar de los dispositivos FinFET más avanzados. “El anuncio es un claro progreso hacia la creación de una presencia en la fabricación de semiconductores. en la India”, dice Rakesh Kumar, profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Illinois en Urbana Champaign y autor de Reluctant Technophiles: India’s Complicated Relationship with Technology. «La elección de 28 nm, 40 nm, 55 nm, 90 nm y 110 nm también parece sensata, ya que limita el coste para el gobierno y los jugadores, que están asumiendo un riesgo claro». Según Tata, la fábrica fabricará chips para aplicaciones como administración de energía, controladores de pantalla, microcontroladores y lógica informática de alto rendimiento. Tanto la capacidad tecnológica de la fábrica como las aplicaciones objetivo apuntan hacia productos que estuvieron en el centro de la escasez de chips durante la era de la pandemia. Ubicada en una nueva zona industrial en Dholera, Gujrarat, el estado natal del primer ministro Narendra Modhi, Tata proyecta que liderará directa o indirectamente a más de 20.000 puestos de trabajo calificados en la región.Impulso del empaquetado de chipsAdemás de la fábrica de chips, el gobierno aprobó inversiones en dos instalaciones de ensamblaje, prueba y empaquetado, un sector de la industria de semiconductores actualmente concentrado en el Sudeste Asiático.Tata Electronics construirá una Planta de 3.250 millones de dólares en Jagiroad, en el estado oriental de Assam. La compañía dice que ofrecerá una gama de tecnologías de embalaje: wire-bond y flip-chip, así como sistema en paquete. Planea expandirse hacia tecnología de embalaje avanzada «en el futuro». Los paquetes avanzados, como la integración 3D, se han convertido en una tecnología crítica a medida que el escalado tradicional de transistores de la Ley de Moore se ha ralentizado y se ha vuelto cada vez más caro. Tata planea comenzar la producción en Jagiroad en 2025 y predice que la planta agregará 27.000 puestos de trabajo directos e indirectos a la economía local. Una empresa conjunta entre el gigante japonés de microcontroladores Renesas, la empresa tailandesa de envasado de chips Stars Microelectronics y CG Power and Industrial Solutions de la India. construirá una planta de envasado de 900 millones de dólares en Sanand, Gujarat. La planta ofrecerá tecnologías wirebond y flip-chip. CG, que poseerá el 92 por ciento de la empresa, es una empresa de electrodomésticos, motores industriales y electrónica con sede en Mumbai. Ya hay una planta de envasado de chips en proceso en Sanand a partir de un acuerdo anterior. El fabricante estadounidense de memoria y almacenamiento Micron acordó en junio pasado construir allí una instalación de embalaje y pruebas. Micron planea gastar 825 millones de dólares en dos fases en la planta. Gujarat y el gobierno federal indio cubrirán otros 1.925 millones de dólares. Micron espera que la primera fase esté operativa a finales de 2024. Generosos incentivosDespués de que una propuesta inicial no logró atraer a las empresas de chips, el gobierno subió su apuesta. Según Stephen Ezzell, de la organización de investigación de políticas con sede en Washington, DC, la Fundación de Innovación y Tecnología de la Información (IT&IF), los incentivos a los semiconductores de la India se encuentran ahora entre los más atractivos del mundo. En un informe publicado dos semanas antes del fabuloso anuncio de la India, Ezzell Explicó que para una fábrica de silicio aprobada con un valor de al menos $2.5 mil millones y que produzca 40.000 obleas por mes, el gobierno federal reembolsará el 50 por ciento del costo de la fábrica y se espera que un socio estatal agregue un 20 por ciento. Para una fábrica de chips que fabrica productos de menor volumen, como sensores, fotónica de silicio o semiconductores compuestos, se aplica la misma fórmula, excepto que la inversión mínima es de 13 millones de dólares. Para una instalación de pruebas y embalaje, son sólo 6,5 millones de dólares. India es un consumidor de semiconductores en rápido crecimiento. Su mercado valía 22 mil millones de dólares en 2019 y se espera que casi se triplique a 64 mil millones de dólares para 2026, según Counterpoint Technology Market Research. El Ministro de Estado de TI y Electrónica del país, Rajeev Chandrasekhar, proyecta un mayor crecimiento hasta 110.000 millones de dólares para 2030. En ese momento, representaría el 10 por ciento del consumo mundial, según el informe de IT&IF. Alrededor del 20 por ciento de los ingenieros de diseño de semiconductores del mundo están en India, según el informe de IT&IF. Y entre marzo de 2019 y 2023, las ofertas de empleo en semiconductores en el país aumentaron un 7 por ciento. La esperanza es que la inversión atraiga a nuevos estudiantes de ingeniería. «Creo que es un gran impulso para la industria india de semiconductores y beneficiará no sólo a los estudiantes sino a todo el sistema académico de la India», afirma Saurabh N. Mehta, profesor de ingeniería. Profesor y director académico del Instituto de Tecnología Vidyalankar, en Mumbai. “Impulsará muchas empresas emergentes, empleos e iniciativas de desarrollo de productos, especialmente en los sectores de defensa y energía. Muchos estudiantes talentosos se unirán a los cursos de electrónica y afines, lo que convertirá a la India en el próximo centro de semiconductores”. Artículos de su sitio Artículos relacionados en la Web
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Según el popular y autorizado blogger de tecnología @Tech_Reve, Samsung Exynos 2400 tiene actualmente una tasa de rendimiento de alrededor del 60%. Esto muestra que el 4LPP+ es bastante estable en relación con otros procesos. Aunque no es tan bueno como la competencia (se dice que TSMC N4P es alrededor del 70%), ha sido mucho mejor que el del año pasado. El Exynos 2400 es el primer conjunto de chips para teléfonos inteligentes de Samsung que adopta un “empaquetado a nivel de oblea en abanico” (FOWLP). Samsung afirma que el uso de la tecnología FOWLP puede aumentar la resistencia al calor en un 23%, lo que resulta en una mejora del 8% en el rendimiento multinúcleo. Es por eso que el Exynos 2400 funciona bien en los últimos resultados de las pruebas de estrés extremo 3DMark Wild Life. El mes pasado, Chosun dijo que la fundición de Samsung Electronics había comenzado la producción de prueba para su proceso SF3 de 3 nm de segunda generación. Según se informa, la empresa planea aumentar las tasas de rendimiento a más del 60% en los próximos seis meses. ¿Qué es la tasa de rendimiento? El rendimiento del semiconductor es el porcentaje del número total de chips producidos hasta el número máximo de chips en una oblea. En pocas palabras, se refiere a la proporción de chips libres de defectos producidos en el proceso de fabricación. Esto afecta directamente los costos de producción, la calidad del producto y la rentabilidad general. Por ejemplo, se informó que la tasa de rendimiento de Samsung para la tecnología de 4 nm rondaba el 50%. Estas cifras indican los desafíos y fluctuaciones en las tasas de rendimiento de los chips que Samsung ha experimentado en los últimos años. A pesar de los reveses, Samsung invirtió fuertemente en investigación y desarrollo, refinamiento de procesos y tecnologías de fabricación avanzadas para abordar los problemas de tasa de rendimiento. Parece que la inversión de la empresa está dando sus frutos ya que su tasa de rendimiento está mejorando. Las tasas de rendimiento de los chips semiconductores están influenciadas por varios factores, como los procesos de fabricación, los avances tecnológicos y las técnicas de producción. Empresas como Samsung trabajan continuamente para mejorar sus tasas de rendimiento a través de la investigación, el desarrollo y la innovación. Es importante tener en cuenta que las tasas de rendimiento pueden afectar significativamente la producción general y la rentabilidad de un fabricante de semiconductores. Proceso de fabricación del Exynos 2400 El Exynos 2400 se fabrica utilizando el proceso de 4 nm de segunda generación (4LPP) de Samsung Foundry, que es un proceso de bajo consumo optimizado para el rendimiento y la eficiencia energética. Además, Samsung ha comenzado a utilizar Fan-Out Wafer Level Packaging (FOWLP) para el Exynos 2400, lo que hace que el chip sea más pequeño, más delgado y más eficiente energéticamente. Se espera que este proceso de fabricación y tecnología de empaquetado contribuyan al rendimiento y la eficiencia energética del chip Exynos 2400. Según los informes, Samsung también está probando el rendimiento y la confiabilidad de los chips fabricados en el nodo SF3. Se espera que el primer chip que utilice el proceso SF3 de Samsung sea un procesador de aplicaciones diseñado para dispositivos portátiles. Este chip probablemente se lanzará con el Galaxy Watch 7 a finales de este año. Gizchina Noticias de la semana Samsung ha declarado anteriormente que planea comenzar la producción en masa a gran escala de chips SF3 en la segunda mitad de 2024. 2023-2024 estará dominado por la producción de 3 nm, a saber, SF3 (3GAP) y su versión mejorada SF3P ( 3GAP+). La compañía también planea comenzar a implementar su nodo de 2 nm en 2026. Según Samsung, el nodo SF3 puede habilitar diferentes anchos de canal de nanohojas de transistores de puerta completa (GAA) dentro de la misma celda, lo que proporciona una mayor flexibilidad de diseño. Esto también puede generar un menor consumo de energía y un mayor rendimiento del chip, y aumentar la densidad del transistor mediante un diseño optimizado. Incluso con todo esto, Samsung todavía está detrás de TSMC. Según datos de TrendForce, TSMC representó el 57,9% del mercado mundial de fundición en el tercer trimestre del año pasado. Samsung Electronics ocupó el segundo lugar con una participación del 12,4%, con una diferencia de más de 40 puntos porcentuales entre las dos empresas. Características del Exynos 2400 El Exynos 2400 de Samsung se construye utilizando una versión mejorada del proceso de fabricación de 4 nm de Samsung Foundry, que ahora cuenta con una tasa de rendimiento del 60%. El Exynos 2400 es una configuración de CPU de 10 núcleos que incluye un núcleo Cortex-X4 de alto rendimiento con frecuencia de 3,1 GHz, dos núcleos Cortex-A720 con frecuencia de 2,9 GHz, tres núcleos Cortex-A720 con frecuencia de 2,6 GHz y cuatro núcleos Cortex-A520. Núcleos con frecuencia de 1,8 GHz. El rendimiento de la CPU del Exynos 2400 es un 70% más rápido que el del Exynos 2200 y su potencia de procesamiento de IA es 14,7 veces más rápida. La GPU de su 2400 ha sido codiseñada con AMD y promete capacidades gráficas excepcionales. Conclusión La trayectoria de Samsung en materia de semiconductores, marcada por fluctuaciones en las tasas de rendimiento de los chips, muestra la naturaleza dinámica de la industria tecnológica. Las recientes mejoras en las tasas de rendimiento, particularmente con el chip Exynos 2400 que utiliza el proceso 4LPP+, subrayan el compromiso de Samsung con la innovación y la excelencia operativa. La utilización por parte del Exynos 2400 de “envasado a nivel de oblea en abanico” (FOWLP) es un testimonio del enfoque de la empresa. Es fundamental comprender la importancia de las tasas de rendimiento en la producción de semiconductores. Refleja la proporción de chips libres de defectos, lo que afecta los costos de producción, la calidad del producto y la rentabilidad general. La inversión de Samsung en investigación, desarrollo y tecnologías de fabricación avanzadas ha sido fundamental para abordar los problemas de tasas de rendimiento. La empresa ahora está impulsando mejoras en la eficiencia de la producción y la calidad del producto. Si bien Samsung continúa logrando avances significativos, enfrenta una competencia feroz, particularmente de TSMC. La aparición de nodos avanzados como SF3 y SF3P subraya los esfuerzos continuos de Samsung. La empresa quiere seguir siendo competitiva e innovadora en el panorama de los semiconductores. La empresa sigue adelante con su hoja de ruta de semiconductores. La hoja de ruta incluye planes para la producción en masa a gran escala de chips SF3 y el lanzamiento de su nodo de 2 nm. La empresa también se centra en ofrecer soluciones de vanguardia que impulsen la innovación tecnológica y den forma al futuro de la industria. El autor de Bio Efe Udin es un escritor de tecnología experimentado con más de siete años de experiencia. Cubre una amplia gama de temas en la industria tecnológica, desde la política industrial hasta el rendimiento de los teléfonos móviles. Desde móviles hasta tablets, Efe también ha estado atenta a los últimos avances y tendencias. Proporciona análisis y reseñas perspicaces para informar y educar a los lectores. Efe es un apasionado de la tecnología y cubre historias interesantes, además de ofrecer soluciones cuando es posible. 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Se avecina el fin de la Ley de Moore. Los ingenieros y diseñadores sólo pueden hacer mucho para miniaturizar los transistores y empaquetar tantos como sea posible en chips. Por eso están recurriendo a otros enfoques para el diseño de chips, incorporando tecnologías como la IA en el proceso. Samsung, por ejemplo, está añadiendo IA a sus chips de memoria para permitir el procesamiento en la memoria, ahorrando así energía y acelerando el aprendizaje automático. Hablando de velocidad, el chip TPU V4 AI de Google ha duplicado su poder de procesamiento en comparación con el de su versión anterior. Pero la IA encierra aún más promesa y potencial para la industria de los semiconductores. Para comprender mejor cómo la IA revolucionará el diseño de chips, hablamos con Heather Gorr, gerente senior de productos de la plataforma MATLAB de MathWorks. ¿Cómo se utiliza actualmente la IA para diseñar la próxima generación de chips? Heather Gorr: La IA es una tecnología tan importante porque está involucrado en la mayor parte del ciclo, incluido el proceso de diseño y fabricación. Aquí hay muchas aplicaciones importantes, incluso en la ingeniería de procesos general donde queremos optimizar las cosas. Creo que la detección de defectos es importante en todas las fases del proceso, especialmente en la fabricación. Pero incluso pensando en el futuro en el proceso de diseño, [AI now plays a significant role] cuando estás diseñando la luz y los sensores y todos los diferentes componentes. Hay mucha detección de anomalías y mitigación de fallas que realmente desea considerar. Heather GorrMathWorks Luego, pensando en el modelado logístico que se ve en cualquier industria, siempre hay un tiempo de inactividad planificado que desea mitigar; pero también terminas teniendo un tiempo de inactividad no planificado. Entonces, mirando hacia atrás en los datos históricos de cuando ha tenido esos momentos en los que tal vez tomó un poco más de tiempo de lo esperado fabricar algo, puede echar un vistazo a todos esos datos y usar IA para tratar de identificar la causa próxima o para ver algo que pueda destacar incluso en las fases de procesamiento y diseño. A menudo pensamos en la IA como una herramienta predictiva o como un robot que hace algo, pero muchas veces se obtiene mucha información de los datos a través de la IA. ¿Cuáles son los beneficios de usar la IA para el diseño de chips? Gorr: Históricamente, He visto muchos modelos basados en la física, que es un proceso muy intensivo. Queremos hacer un modelo de orden reducido, donde en lugar de resolver un modelo tan extenso y costoso desde el punto de vista computacional, podamos hacer algo un poco más barato. Se podría crear un modelo sustituto, por así decirlo, de ese modelo basado en la física, utilizar los datos y luego realizar los barridos de parámetros, las optimizaciones y las simulaciones de Monte Carlo utilizando el modelo sustituto. Esto requiere mucho menos tiempo computacional que resolver directamente las ecuaciones basadas en la física. Entonces, estamos viendo ese beneficio de muchas maneras, incluida la eficiencia y la economía que son los resultados de iterar rápidamente los experimentos y las simulaciones que realmente ayudarán en el diseño. Entonces, ¿es como tener un gemelo digital en cierto sentido? Gorr : Exactamente. Eso es más o menos lo que la gente está haciendo, donde tienes el modelo del sistema físico y los datos experimentales. Luego, en conjunto, tienes este otro modelo que puedes modificar y ajustar y probar diferentes parámetros y experimentos que te permitan analizar todas esas situaciones diferentes y llegar a un mejor diseño al final. Por lo tanto, será más eficiente. y, como dijiste, ¿más barato? Gorr: Sí, definitivamente. Especialmente en las fases de experimentación y diseño, donde intentas cosas diferentes. Obviamente, esto generará importantes ahorros de costos si realmente estás fabricando y produciendo. [the chips]. Quiere simular, probar y experimentar tanto como sea posible sin crear algo utilizando la ingeniería de procesos real. Hemos hablado de los beneficios. ¿Qué hay de los inconvenientes? Gorr: El [AI-based experimental models] tienden a no ser tan precisos como los modelos basados en la física. Por supuesto, es por eso que se hacen muchas simulaciones y barridos de parámetros. Pero ese también es el beneficio de tener ese gemelo digital, donde puedes tenerlo en cuenta: no será tan preciso como ese modelo preciso que hemos desarrollado a lo largo de los años. Tanto el diseño como la fabricación del chip requieren un uso intensivo del sistema; Tienes que considerar cada pequeña parte. Y eso puede ser realmente un desafío. Es un caso en el que es posible que tengas modelos para predecir algo y diferentes partes de ello, pero aun así necesitas unirlo todo. Una de las otras cosas en las que pensar también es que necesitas los datos para construir los modelos. Tienes que incorporar datos de todo tipo de sensores diferentes y diferentes tipos de equipos, y eso aumenta el desafío. ¿Cómo pueden los ingenieros usar la IA para preparar y extraer mejor información de los datos del hardware o de los sensores? Gorr: Siempre pensamos en usar la IA para predecir algo o realizar alguna tarea de robot, pero puedes usar la IA para crear patrones y seleccionar cosas que quizás no hayas notado antes por tu cuenta. Las personas usarán IA cuando tengan datos de alta frecuencia provenientes de muchos sensores diferentes, y muchas veces es útil explorar el dominio de la frecuencia y cosas como la sincronización o el remuestreo de datos. Esto puede ser un verdadero desafío si no está seguro de por dónde empezar. Una de las cosas que yo diría es que utilice las herramientas disponibles. Hay una gran comunidad de personas trabajando en estas cosas y puedes encontrar muchos ejemplos. [of applications and techniques] en GitHub o MATLAB Central, donde las personas han compartido buenos ejemplos, incluso pequeñas aplicaciones que han creado. Creo que muchos de nosotros estamos sumergidos en datos y simplemente no estamos seguros de qué hacer con ellos, así que definitivamente aproveche lo que ya existe en la comunidad. Puede explorar y ver qué tiene sentido para usted, y aportar ese equilibrio entre el conocimiento del dominio y la información que obtiene de las herramientas y la IA. ¿Qué deberían considerar los ingenieros y diseñadores al utilizar la IA para el diseño de chips? Gorr: Piense en los problemas que enfrenta. estás tratando de resolver o qué ideas esperas encontrar, y trata de ser claro al respecto. Considere todos los diferentes componentes, documente y pruebe cada una de esas partes diferentes. Considere a todas las personas involucradas, explique y transmítalas de una manera que sea sensata para todo el equipo. ¿Cómo cree que la IA afectará los trabajos de los diseñadores de chips? Gorr: Liberará una gran cantidad de capital humano para personal más avanzado. tareas. Podemos usar la IA para reducir el desperdicio, optimizar los materiales, optimizar el diseño, pero aún así tienes a ese ser humano involucrado cuando se trata de la toma de decisiones. Creo que es un gran ejemplo de personas y tecnología trabajando de la mano. También es una industria en la que todas las personas involucradas, incluso en la planta de fabricación, necesitan tener cierto nivel de comprensión de lo que está sucediendo, por lo que esta es una gran industria para hacer avanzar la IA debido a cómo probamos las cosas y cómo pensamos sobre ellas antes de ponerlas a prueba. ¿Cómo imagina el futuro de la IA y el diseño de chips? Gorr: Depende en gran medida de ese elemento humano: involucrar a las personas en el proceso y tener ese modelo interpretable. Podemos hacer muchas cosas con las minucias matemáticas del modelado, pero todo se reduce a cómo lo usan las personas, cómo todos en el proceso lo entienden y aplican. La comunicación y la participación de personas de todos los niveles en el proceso serán realmente importantes. Veremos menos de esas predicciones superprecisas y más transparencia en la información, el intercambio y ese gemelo digital, no solo usando IA sino también nuestro conocimiento humano y todo el trabajo que muchas personas han hecho a lo largo de los años. Artículos del sitioArtículos relacionados en la Web
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