如何选择满足FPGA设计需求的工艺？

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FPGA在系统中表现出的特性是由芯片制造的半导体工艺决定的，当然它们之间的关系比较复杂。过去，在每一节点会改进工艺的各个方面，每一新器件的最佳工艺选择是尺寸最小的最新工艺。现在，情况已不再如此。
       
        取而代之的是，当今的可编程逻辑供应商必须研究各种工艺选择，才能满足采用FPGA的设计的各类需求。本文将介绍三类工艺特性，它们与现代FPGA内部结构的联系，以及FPGA对采用了这些工艺的系统的影响。其中将特别介绍围绕名为FinFET的晶体管加速应用的革命性变革，Altera怎样采用独特的FinFET工艺，特别是Intel的14nm三栅极工艺进一步提高FPGA密度、性能和功效，而这是平面FET技术发展根本无法实现的。
       
        工艺特性
       
        对于IC设计人员，有三类由工艺决定的特性，这些特性一起体现了工艺。它们是特征层距、晶体管行为和可用性。
       
        层距是指成品IC类似特性之间的最小间隔，有助于确定管芯尺寸和容量，还能够间接地决定电路速率和功耗。管芯的每一特征层——晶体管、本地互联、接触，以及连续的上面金属层，都有自己的层距。由工艺工程师根据光刻极限和其他工艺约束、成本以及工艺设计人员认为客户会怎样使用工艺来选择这些不同层的间距。这些层距相互作用，决定了某一类电路中晶体管的实际密度。
       
        让我们从底层开始。在某一电路中封装多少晶体管大致取决于两个问题：晶体管能够靠得多近，互联之间有多大的间距才能满足它们的连接要求。两者都会带来限制，这取决于电路设计和布局。当然，晶体管能够封装的距离有多近取决于其大小和形状。
       
        从本地互联、接触层往上，越到上面的金属层堆叠（图1），层距就越会急剧增大。一般而言，本地互联和下面金属层连接附近的晶体管，决定了标准单元或者SRAM等仔细封装的结构的密度。上面的金属层连接电路，最终将功能模块连接起来，实现总线连线，分配电源和时钟连接。上层的数量和层距对于芯片设计人员而言也非常重要，这是因为它们决定了芯片不同部分之间连接的带宽和功耗。
         
       
       
       
        图1.堆叠越高，金属层距越大，如这一传统的Altera CPLD所示。
       
        晶体管特性
       
        最简单的情况是，数字设计人员对于其晶体管只关心三方面：它们有多大、晶体管开关能有多快、它们的功耗有多大。多年来，这三方面互相协调发展的非常好：每一新工艺节点的晶体管尺寸都在减小，开关更快，功耗更低。
       
        但在最近的工艺代，随着晶体管尺寸的减小，功耗分成了两个不同的部分：由开关活动造成的动态功耗，以及晶体管无法关断的电流所消耗的泄漏功耗。速度和动态功耗一直是相关的，在每一新工艺节点，速度逐渐提高，开关功耗慢慢下降，而静态功耗在每一新节点都在增大。现在，如果希望晶体管非常快地进行开关，那么，它会泄漏。如果希望降低泄漏电流，晶体管的速度就会变慢。相应地在芯片级，某些28nm SoC，一半的功耗都是静态泄漏功耗。
       
        工艺和电路设计人员对此进行了反击。工艺工程师为芯片设计人员提供了具有不同速度和泄漏电流的各类晶体管。电路设计人员仔细地选择了晶体管，考虑了它们的关断时钟能力和供电电压，以便有效的管理功耗。这些创新使得设计人员能够开发基于单元的数字模块，同时具有较好的峰值性能和较低的泄漏。
       
        但是，平面FET的问题却越来越严重。在以后的工艺代中，越来越难以进一步降低平面FET的工作电压。今天，很多工艺工程师同意，在20nm节点以后，再也不可能降低平面FET的延时功耗：电路设计人员围绕这一指标来综合考虑速度和功耗。虽然已经尽最大努力来延长传统平面FET的生命周期，但是，它还是在逐渐淡出。
       
        今天，很多工艺设计人员相信，未来属于一类新晶体管：FinFET，即Intel把他们的这类器件称之为三栅极晶体管。实际上，晶体管是竖立在其侧面的，在其他三个裸露侧封装栅极，FinFET的栅极能够更好地控制通过沟道的电流，与同样大小的平面FET相比，在速度一定时，显著降低了泄漏（技术上，更低的阈值电压）。更低的泄漏使得设计人员能够以较低的电压实现要求的工作频率，同时降低了动态和泄漏功耗，或者在一定的总功耗水平上，以更高的速度工作。
       
        而且，由于晶体管是竖立在其侧面上，影响驱动电流的沟道宽度不会直接限制晶体管彼此之间封装的距离。因此，FinFET阵列要比使用相同沟道宽度的平面FET阵列的密度高得多。而且，由于器件的尺寸，FinFET原理上要比最小尺寸的平面FET的一致性更好。工艺工程师解释说，平面器件在理论上已经变得非常小，以至于可以数出沟道中掺杂原子的数量。不管出于什么原因，在生产过程中一些原子出错是难以控制的，这会导致晶体管阈值电压有很大的不同，因此，其电气性能也会不同。FinFET对这类变化的敏感度要低得多。
       
        FinFET在几方面显示出完全不会有平面FET那样越来越多的问题。FinFET可以封装得更靠近一些。它们有更低、一致性更好的阈值电压，不会出现不可接受的泄漏电流。较低的阈值电压支持工作在较低的供电电压下，显著降低了功耗，或者工作在正常电压下，但是大幅度提高了速度。
       
        何时可以得到
       
        第三个关键的工艺问题并不是技术上的；它是可用性问题。特别是器件仿真模型规划、测试芯片、实例，以及代工线产品等必须要满足系统设计人员的开发计划要求。必须尽早为FPGA设计人员提供工艺模型，以便他们估算芯片能够实现多高的性能，在系统设计流程早期将这一信息传递给系统规划人员。必须为硬件原型开发提供实例和开发套件，以便开始硬件和软件集成。当然，进行系统投产时，应能够批量提供FPGA.
       
        “可用性”是回答上面讨论的问题的答案——为什么不采用FinFET来开发所有的东西？但还有另外一种回答。在目前的很多应用中，现有的28nm或新出现的20nm平面FET工艺能够满足系统设计的特殊需求。这些系统设计不需要等待FinFET工艺。为了解这是怎样工作的，我们需要查看现代FPGA中的每一类结构。
       
        FPGA内部
       
        半导体工艺的技术特征表现在系统行为上，就是影响FPGA内部的很多不同结构。在以前的工艺代中，认为FPGA是统一的可编程逻辑架构，周围是通用I/O可配置环，这种看法当时是正确的。但在今天，这种模型已经不正确。
       
        现代FPGA含有四种不同类型的功能模块：可编程逻辑架构、基于单元的数字知识产权（IP）、手动设计的模块RAM，以及定制模拟IP（图2）。这些都会对新工艺特性有不同的影响。
         
       
       
       
        图2.现代FPGA混合了可编程逻辑、基于单元的IP以及模拟模块，如这一Altera Stratix V图所示。
        FPGA逻辑架构实际上是大量经过复制的定制设计逻辑单元（LE）阵列——微小SRAM，复用器和寄存器，以及交换结构，覆盖了非常复杂的多层金属。因此，可编程架构的设计是要在LE实现多少功能以及单元需要多少互联之间达到很好的平衡。对于某一体系结构，架构的总密度对底层和中间金属层的层距非常敏感。但是，由于规划人员尝试使用互联堆叠下面所有的可用区域，因此，对于LE中晶体管的封装密度也非常敏感。用户在逻辑架构中实现的电路的速度和功效取决于晶体管特性，也与架构密度，互联RC产品和晶体管驱动电流有关。
       
        因此，一般而言，能够提供较小金属层距以及封装更紧密的晶体管的工艺可以实现密度较高的逻辑架构，对于用户电路，性能更好，功耗更低。泄漏电流是逻辑架构的一个特殊问题，这是因为，芯片设计人员并不知道用户怎样使用可编程逻辑，他们使用电路级功耗管理技术来降低基于单元的设计的静态功耗，这种方法能力有限。
       
        相反，基于单元的数字IP有关键通路，这些通路主要是通过本地短互联或者底层金属直接互相连接的快速晶体管。现代FPGA中的这一类结构包括数字信号处理（DSP）模块、I/O和存储器控制器、增强CPU内核，等等。这些IP模块的大小主要受仔细封装的标准单元库的密度的影响，以及库中各种单元的影响。在可编程架构中，用户可以开发需要的任何电路，而基于单元的硬核IP是预先定义好的，因此，芯片设计人员可以采用所有的功耗管理技术。这样，硬核数字IP将极大的受益于更小的工艺尺寸以及更高的晶体管速度，在系统层，可以使用功耗管理技术，调整平面FET较大的泄漏电流。
       
        模块RAM是一类特殊的基于单元的IP.一般使用代工线提供的，经过手动优化的SRAM单元进行开发，但是，FPGA设计人员通常会调整阵列，在模块应用的范围内，优化速度、密度和功耗。由于模块非常灵活，因此，很难在FPGA RAM上实现功耗管理策略。FPGA中的其他结构可能不会对晶体管的所有特性变化敏感。
       
        这些考虑意味着，某一系统应用FPGA的最佳工艺选择取决于系统设计对可编程架构和基于单元的逻辑的相对压力。对系统总体性能还有一定影响的是在架构中实现的模块的行为，28nm或者20nm工艺中端FPGA能够以较低的成本在较短的时间内实现所需要的系统性能。
       
        最后，还有高性能模拟IP的问题，这些IP是目前锁相环（PLL）和串化器解串器（SerDes）电路的主要构成。这些设计并没有采用最小层距，相反，使用了各种尺寸的晶体管、电路布局和金属层间距，这些通常涉及到了手动布局。它们对于晶体管的电气行为非常敏感，包括，数字工程师不太关心的一些参数。数字设计人员仿真逻辑功能，模拟设计人员仿真晶体管。对于模拟设计人员，另一个绝对关键的问题是一致性：很多标准电路依靠密切匹配的成对的晶体管来实现。
       
        在finFET上还有一些争论。某些模拟设计人员指出，您不能为FinFET选择任意宽度。由于晶体管是竖立在侧面，意味着是在纵向测量宽度，因此，它们必须有相同的宽度。您可以使用一个最小宽度的FinFET，或者，您希望电流更大，可以将几个并联起来使用。这些设计人员担心，模拟设计人员很难甚至无法在其熟悉的电路拓扑中使用这些新晶体管。
       
        但是，其他有经验的模拟设计人员指出，更高的速度、更强的沟道控制，以及，特别是FinFET更好的一致性，对于模拟设计都非常有利，远远抵消了晶体管宽度的量化问题。争论还在继续，而Intel在CPU中模拟结构上的工作表明，它们使用其22nm三栅极工艺开发了这一结构，三栅极晶体管极大的提高了高精度模拟设计的性能。
       
        采用合适的工艺开始定制
       
        工艺特性以不同的方式影响FPGA的不同结构。相似地，不同的应用对这些FPGA结构有不同的要求。结果，在一定时期内，没有一种工艺技术能够为多种应用提供最合适的平台。计划、成本和性能要求促使FPGA中的某些结构采用混合定制方法来实现，以满足FPGA设计对多种工艺选择的要求。
       
        三个例子可以说明这一点。首先，考虑一个单芯片电机控制SoC（图3）。芯片接收来自四个电机的连杆传感器位置数据，都是较高的kHz速率，以较低的MHz速率驱动四个驱动电路板。它连接至中速DDR2 DRAM，进行编码和数据存储，连接至工业以太网，将SoC连接至工厂车间控制网络。
       
       
        图3.单芯片多轴电机控制器结合了基于单元的DSP电路来计算FOC算法，可编程逻辑对I/O信号进行编码和解码，CPU用于管理和功能安全算法。
       
        芯片实际上支持两项主要任务。第一项是在FPGA DSP模块中进行计算的现场定位控制（FOC）算法，实际上是每一电机大量的矩阵算术。可编程架构中的I/O电路以相对较低的速率和功耗，对位置数据进行解码，对信号进行编码，以便驱动电路板。第二项任务是功能安全封装，一组设计用于保护机器运行以及设备完整性的功能，运行在SoC FPGA的嵌入式ARM Cortex-A9 CPU上。
       
        这一设计有两个很大的难点。第一，客户希望不断提高能效和精度，降低噪声，这些都要求更大的带宽，更复杂的算法，进行FOC计算。因此，应用程序要求使用硬核DSP模块和RAM.第二，成本问题，这个问题更严重。
       
        对形势进行分析，这一应用最关键的FPGA结构是硬核IP模块、模块RAM，以及随着功能安全要求的提高，还有CPU内核。这些模块相应地要求半导体工艺良好的标准单元库，合适的SRAM以及尽可能低的价格。现在，Altera的Cyclone V SoC产品采用了TSMC的28低功耗（28LP）工艺，很好的结合了高性能硬核IP和存储器，降低了成本，可以及时供货。
       
        帮助驾驶员开车
       
        第二个例子是下一代汽车辅助驾驶系统（ADAS）设计。这一SoC接收来自汽车雷达和几个HD视频摄像机的数据，使用图像处理例程和人工智能（AI）算法算出车辆的位置，驱动两个实时显示屏，向车辆控制模块发送命令，进行换挡、刹车和传动系统控制。大部分I/O数据流会通过一对冗余的10G以太网端口。由于严格的推出计划，必须在2013年年中开始系统体系结构设计。
       
        这一系统中的难点是进行大量的视频和雷达信号处理，识别目标，满足分类和AI例程的计算需求，以及大量的本地和外部宽带存储器的需求。这些需求主要依靠可编程架构来满足，使用了DSP硬核IP、模块RAM和外部DRAM.由于计算负载是偶发的，车辆没有移动或者慢速行驶时，计算很少，而计算强度基于环境的复杂度，因此，需要很好地进行功耗管理。这类FPGA需要金属层距和晶体管性能优于目前中端FPGA的工艺，以便满足可编程架构和硬核IP的性能目标。但是，设计最初并不需要FinFET那样的速度和功耗。Altera的20nm产品系列基于TSMC的20nm芯片系统（20SoC）平面工艺，很好的同时实现了带宽、计算性能和可用性。
       
        最后，让我们进一步了解一下近期会怎样。新一代数据中心将不仅仅包括高密度服务器类CPU芯片簇，而且还有大容量的高速FPGA.这些FPGA以及CPU和共享高速缓存将位于超高速本地网中，用作虚拟的动态重新配置网络数据包引擎和计算加速器。
       
        这类芯片要求很高的晶体管密度和金属层距，提高芯片的容量和带宽，特别是，考虑到服务器机架严格的散热和功耗限制以及较高的占空比，这些都限制了动态功耗管理的效率，因此，功耗性能点超出了任何建议的平面晶体管的能力范围。此外，为能够连接超高速数据网络，以支持外部存储器极大的带宽，这些FPGA需要的集成模拟电路性能水平超出了目前针对FPGA所讨论的电路性能。这些应用促使Altera选择了Intel的14nm三栅极工艺。
       
        结论
       
        本文介绍了三种场景，每一种都结合了硬核IP应用、可编程架构应用、存储器带宽，以及I/O带宽，很好地满足了不同半导体工艺的要求。这一工艺实际上就是Altera的定制方法：每一类应用的FPGA性能、余量、计划和成本都能够满足系统要求。最好的选择给系统开发人员带来了明显的优势。