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2018年08月28日 | 格罗方德宣布暂停7nm LP工艺开发,分拆设计服务

2018-08-28 来源:cnBeta

缩减硅工艺的可怕竞争,最近又难倒了一位参赛选手。格罗方德(GlobalFoundries)今日宣布,它将无限期地暂停 7nm LP 工艺的开发,以便将资源转移到更加专业的 14nm 和 12nm FinFET 节点的持续开发上。这一突然的战略转折,发生在该公司位于纽约马耳他的 Fab 8 工厂宣称对这项前沿技术加大投资规模的几个月之后。


首席技术官 Gary Patton 在接受 AnandTech 采访时称,这一决定是出于经济方面的考虑,而非 7LP 面临的任何技术障碍。


格罗方德称,未来一段时间,该公司将专注于射频、嵌入式存储器、低功耗定制 14-nm 和 12-nm FinFET 工艺的定制改进。


此外,格罗方德还将把重点放在 22DFX 和 12FDX 工艺上,以迎合低功耗、相对低成本、以及高性能的 RF / 模拟 / 混合信号设计。


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(图自:GlobalFoundries INC)


AnandTech 报道还指出,有关格罗方德的 5-nm 和 3-nm 节点的未来发展,也已经被搁置。


今年年底之后,该公司将停止与位于纽约奥尔巴尼的 IBM 芯片研究部门(SUNY Polytechnic Institute)的合作。


另外,格罗方德会裁撤 5% 的员工,其而不得不与 IBM 和 AMD 重新商谈供应协议。


对于发烧友们来说,格罗方德此举无疑让大家心碎一地。但问题的真相似乎是,该公司难以吸引到长期的业务,来支撑 7nm、5nm、甚至 3nm 制程所需的巨额现金。


格罗方德在新闻稿中指出,该公司除 AMD 和 IBM 之外的客户,更青睐于已经成熟的 14-nm FinFET 工艺,而不是需要反复经历艰难过渡的前沿节点。

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万幸的是,就算没有了格罗方德 Fab 8 工厂的支持。AMD 的下一代芯片,也不会受到太大的影响。


其首款 7-nm 产品 —— 一款面向数据中心的 Vega GPU —— 正在 GF 竞争对手台积电那边研制,同时还有代号为罗马的下一代服务器 CPU 。


总而言之,在格罗方德当了逃兵之后,台积电、三星和英特尔仍将继续这方面的追求。至于是否会有下一个“受害者”,仍有待时间去检验。


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对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

  3. 微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。

  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

  5. 整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。

问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?

回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

  2. 优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。

  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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