FD-SOI这些年活得还好吗？

上一次举办上海FD-SOI论坛已经是2019年的事情了，此后因为疫情停办——作为一种没有那么主流的器件，就像芯原设计实现高级总监朱炯在主题演讲中所说的，在2023年更多人想知道的是FD-SOI（绝缘体上硅）如今处在何种状态。

在我们看来，今年上海FD-SOI论坛很好地回答了这个问题。中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员魏星说已经“实现了300mm BSOI小批量生产”，以及“开发出了300mm RF-SOI晶圆”（demonstration of 300mm RFSOI）。

当然我们知道300mm SOI晶圆制造也些年头了——如GlobalFoundries的Fab 1，Soitec的巴西立工厂，及其早在2014年与新傲合作时提到后续300mm生产授权；但国内发力300mm SOI晶圆制造，以及论坛次日国际RF-SOI研讨会上，新傲科技提到12寸SOI产线，无论具体是何种SOI应用，最终还是能体现SOI的技术潜力。

不过我们更想知道的是FD-SOI技术现阶段发展到了哪里，FD-SOI生态与应用情况如何。我们从这一届上海FD-SOI论坛的更多演讲，来尝试呈现这个问题的一部分答案。在后续国际RF-SOI研讨会报道中，我们也呈现更多SOI市场价值数据。

FD-SOI的出货量及成本量级参考 

三星电子晶圆代工事业部中国区市场总监李宁说：“大概10年前，我们还在争论FD-SOI技术是否会成为主流；但我们现在已经见证了大量的客户选择FD-SOI技术。”这里我们选择性摘取来自企业的部分数据。三星方面提供的数据是，从2019-2023年，28FDS工艺的流片数量翻了一番；FD-SOI晶圆出货量则提升了4倍；

还有一份数据是2019年开始商用的基于三星28FDS工艺的eMRAM芯片出货量迄今超过了9000万颗。北京君正在演讲中提供的数据是，每年在机器视觉领域出货的大约1亿颗芯片里，超过一半以上都基于FD-SOI。还有芯原列举的“帮助一家北美客户做的AIoT芯片上”，芯原首次应用adaptive body biasing自适应体偏置，据说令系统续航提升了1倍——单是这颗芯片的出货量就超过了6000万颗，被朱炯称为FD-SOI的“杀手级应用”……

来看一些更宏观的数据，来自论坛上International Business Stratagies的分享。下面这张图展示了IBS预期的基于设备类型做划分，FD-SOI晶圆的TAM（total addressable market）潜在市场规模（单位：千片晶圆/月）。

IBS首席执行官Handel Jones对这份数据的评价是FD-SOI的晶圆TAM潜在市场很大，但市场价值受到了产量限制。比较值得一提的是，中国市场预计成为大部分应用采用FD-SOI器件的大头——这也是在场企业与发言人的共识，可见300mm SOI晶圆在国内的发展大约是必然。

而要真正达到TAM数值，FD-SOI相关企业还是需要有策略地来取代传统的28nm、22nm bulk CMOS器件晶圆才行。对于更先进的工艺，Handel Jones表示，18nm FD-SOI工艺完全能够支持16/14/12nm FinFET的大部分设计；而且或许能够解决某些7nm FinFET设计方案。

“替代”或者“部分替代”需要考虑的实际问题一部分在“成本”上。有关成本问题，SOI与传统主流器件的可探讨余地比较大。因为就技术本身，如FD-SOI所需的掩膜（mask）步骤会更少，但衬底成本高；同时FD-SOI工艺对可达成更好的功耗、性能表现，也就相对地存在部分成本优势；

但问题是，bulk CMOS或FinFET作为主流技术，存在走量的先天优势。能走量就意味着更低的成本。IBS对两类技术的晶圆成本做了分析。这里我们截取IBS提供多种工艺的晶圆制造成本数据，及每10亿晶体管的造价成本，如下图：

来源：International Business Strategies

对于这些数据的估算依据及时间跨度，我们不了解详情，尤其其中包括了部分尚未问世的工艺。总的来说在IBS看来，FD-SOI的单位器件成本是有竞争力的；虽然晶圆成本方面并不占据优势，但芯片面积可以做到更小，则最终到产品成本还是不错的。

如前所述，FD-SOI成本方面的优势主要体现在更少的掩膜需求；劣势在substrate衬底成本更高——但IBS认为Soitec有机会降低这方面的成本。格芯（GlobalFoundries）客户方案副总裁Narayanan Ramani也在圆桌环节提到，衬底成本正在下降；他还说，现阶段FD-SOI晶圆产量不高，最大的挑战在于市场需求，“对GlobalFoundries而言，产能不会是问题”。

生态现状与潜在市场

FD-SOI技术本身的特点和优势，已经无需赘言了，包括body-biasing体偏置、更低的软错误率、允许更低的栅极电容与漏电流、latch-up immunity（闩锁抗扰度）、更好的模拟信号及射频增益、更低的闪烁噪声、可达成超低功耗等……

这次现场嘉宾讨论FD-SOI优势，最多提及的有三点，其一是薄埋氧层（thin buried oxide）所致的低漏电及其在功耗方面的优势；其二则是未掺杂的硅沟道（undoped Si channel）带来应用层面更好的射频性能表现；还有一点是这次论坛上多次被提及的，在智能、AI时代，FD-SOI会进一步体现出体现，比如在MRAM/RRAM非易失性存储的集成上。

这些被说得很多了。而在有技术与成本上的竞争力之后，FD-SOI需要生态支持，才谈得上普及。朱炯总结了自2013年首届FD-SOI论坛以来，这过去10年间FD-SOI生态发生的变化。

从最初阶段所有人普遍在关心谁来提供IP、EDA；到人们开始真正关心FD-SOI本身相比于传统器件的优势，PPA表现如何；以及现在更商业的问题：客户有哪些，是否已经规模化量产、杀手级应用有哪些……经过FD-SOI论坛这些年讨论重点的变化，侧边可窥见生态的发展。

“把这10年分成两部分，前半部分是大家探讨如何design for FD-SOI——这就需要搭建生态，包括IP、EDA工具、methodology，各种方法学去验证实现路径的可行性；后半部分则是积累商业上的成功案例。”朱炯说。

有关生态搭建的问题，foundry及工艺部分将在后文探讨。IP部分，“foundation IP、模拟与混合信号IP、接口互联IP与射频IP，早期是比较匮乏的”——但很多IP厂商在这其中都做出了不少努力。从现场介绍来看，除了Synopsys在foundation IP和各类接口与模拟IP上已经比较丰富，芯原也提到仅22nm FD-SOI节点上，芯原提供的模拟与混合信号IP就超过40个，授权超过30家客户。

朱炯表示：“我们可以骄傲地说，对于市面上常用的FD-SOI design，已有的IP已经比较完备，能够解决几乎所有的问题。”主题演讲中，Synopsys还特别谈到了自家面向汽车的FD-SOI IP解决方案，包括与GlobalFoundires合作开发的据说是业内首个针对22FDX工艺的汽车AEC-Q100 Grade 1温度等级IP。

EDA部分，“其实在2015年之后，包括Synopsys、Cadence、Mentor、Empyrean在内的这些企业，对于FD-SOI的EDA支持也已经很完备。现在市面上的EDA工具，已经能够完美支持FD-SOI所有的feature。”

另外，朱炯还谈到针对FD-SOI最独特的body biasing体偏置特性，芯原投入的研究。“这部分我们花了大概2年的时间，做各种尝试，也和一些IP vendor进行了合作，最终掌握了body biasing的实现方法学”，其中也“包括adaptive body biasing”。针对衬底偏置引入导致设计周期延长的问题（主要是因为sign-off需要覆盖多一个维度），“我们也在EDA方法学中做了完美的解决。”

三星Foundry也提到为了改变设计者不怎么用body biasing的现状，在自家的28FDS工艺平台上做了不少设计方法学引导工作。如果说要对FD-SOI生态构建程度有个总体认知，大致可以看一看李宁给出三星28FDS SAFE生态系统的构成图——虽然只能代表一家foundry厂，却能够从基础库、IP、EDA、设计服务参与者的数量上大致了解这个生态早就不是几年前的水平了。

在上述生态准备工作都就绪以后，最终要落地到应用时，朱炯说要“将工作重心转移到如何更好地利用FD-SOI的优点上来。”“通过对FD-SOI各种特性的研究，明确哪些特点适合转换成何种优势，以及不同的优势适合推荐给什么样的客户。” 

在朱炯的总结中，FD-SOI自身的特点，决定了其应用场景涵盖了物联网、5G、CIS（CMOS图像传感器）、自动驾驶/航空、毫米波雷达、长时待机应用。论坛现场GlobalFoundries和三星Foundry分别给了一些FD-SOI的既有及潜应用市场。

格芯首席商务官Juan Cordovez分享GlobalFoundries眼中FD-SOI的关键市场应用具体如上图。大方向涵盖移动设备、IoT、数据中心与基础设施、汽车。具体到器件层面包括有计算与控制、连接与网络相关、传感器。

三星Foundry方面，2015年28FDS开始量产，应用方向涵盖了PC、毫米波RF、FPGA、ISP（CIS上的ISP）、汽车。所以有了前文提到流片数量翻番、晶圆出货量4倍提升的数字。基于三星Foundry提供的数字，从2019年到现在，28FDS两个最大的应用市场是消费电子与汽车。

并且“今年，汽车应用会超过消费电子。”李宁说，“从2021年开始，我们就看到汽车应用的崛起。而且基于FD-SOI的特性，三星Foundry在毫米波transceiver产品上也达到了最好的生产阶段。”注意参考这组数据时，关注三星Foundry本身的定位及市场大环境下消费电子的暂时式微。

另一方面，李宁花了较大篇幅去谈的eMRAM新兴应用，包括片上AI模型存储、作为某些系统的L4 cache来用，以及HPC系统潜在的NVRAM+DRAM混合存储架构中的应用。三星是在2019年9月实现了基于28FDS工艺的eMRAM的商用的，并且达成了9000万颗芯片的出货量，其中不乏智能手表将MRAM作为冷存储的应用。

而从市场宏观趋势来看，当天Handel Jones的演讲主题为“为什么FD-SOI对生成式人工智能时代的边缘设备非常重要”——实际上论坛现场有多名演讲者都反复提到了edge AI——边缘AI未来10年内带来的市场机会是普适性的，对整个半导体行业均如此，则FD-SOI一定也能分到蛋糕。而基于边缘的潜在市场价值，这也可能会成为未来FD-SOI最大的应用方向——在GlobalFoundries眼中，边缘AI对FD-SOI的价值不止于此，本文文末会对此稍作展开。

这部分最后值得一提的是，朱炯提及FD-SOI与异构chiplet结合的发展可行性，“FD-SOI在RF、低功耗、成本方面的优势，其实是很好地能够与FinFET在高性能方面结合的一个点，值得我们做深入探讨和研究”——供各位参考。

FD-SOI新工艺进展情况

或许关注FD-SOI的读者，更关心的是foundry厂在FD-SOI前沿商用技术上的进展情况。前文我们用不少篇幅提到了当前GlobalFoundries（22FDX）和三星Foundry（28FDS）各自FD-SOI工艺节点的应用情况。

如果说未来，此前三星Foundry是在2017年的Samsung Foundry Forum论坛上宣布的18nm FD-SOI工艺节点，宣传中说相比较14LPP FinFET有显著的性能和功耗优势。不过截至到2021年末可追踪相关18nm FD-SOI的报道，目前没有18nm FD-SOI工艺的实际产品信息。

GlobalFoundries则是在2016年公布有关12nm FD-SOI相关计划。据说12FDX在性能方面大致上相当于10nm FinFET，与此同时提供更好的功耗表现，而且成本低于16nm FinFET。上次有关12FDX推进计划的报道出现于2020年，当时说GlobalFoundries表示，12FDX预计在2023、2024年开始生产。

从这次FD-SOI论坛圆桌环节Narayanan Ramani的发言来看，GlobalFoundries下一代FD-SOI工艺至少需要等到2025、2026年（从他后续的发言来看，或许实际情况会更久）。这应该又是个基于市场需求的变量。

Juan Cordovez在主题演讲中特别介绍了GlobalFoundries的FD-SOI工艺计划。除了12FDX在主题演讲中被称为NextFDX（Narayanan确认这里的Next Gen FDX应当就是12nm级别），在22FDX之后还会有个半代工艺22FDX+。

Juan大致提到说，通过corner tightening，以及对于现有库的re-characterization和re-development，得到优化版的22FDX+。从对比来看，基于环形振荡器的基准测试结果，得到更低的功耗和更高的性能，性能提升幅度在10%以上；同性能则有22%的功耗下降。

反映到芯片上，应用于IoT产品——专注于功耗优化，包括动态功耗缩减与超低漏电功耗，SRAM实现了数据保留电流（Iccdr）降低50%。这对半代工艺而言是相当不错的提升了。而在汽车雷达应用上，在150C环境下，基于反向体偏置（reverse body bias）实现了功耗40%的下降。“现在GlobalFoundries已经能够生产该工艺。”

对于下一代FDX工艺（Next Gen FDX），Juan给的资料并不多。大致主要是下面这张图右边的“特性”部分：这里还是有几则数据的——但似乎主要是基于对图片左边市场预期的满足，包括能效上的持续提升；SoC集成方面的提升；以及更好的RF性能。虽说信息不多，但应当大致可以表现FD-SOI的未来方向。

在演讲中，Juan提到了一个比较有趣的观点：他将信息技术行业的发展，剖成mainframe时代（1955-1964）、mini-computer时代（1964-1982）、个人计算时代、智能手机与数据中心时代，以及现在边缘AI的IoT时代（2015~）。

IoT和边缘AI的大趋势自然是不可阻挡的，这个切分也是行业公共识。但Juan表示，和之前的时代不同的部分在于，边缘AI与IoT时代，是第一个并不是主要由摩尔定律驱动的时代。“IoT与边缘AI的的普及，将由应用驱动，而并不完全是摩尔定律”（The pervasive deployment of IoT and edge AI will be driven by themes, not only tethered to Moore's Law）。

“是不同的需求驱动的。”Juan说，“是设计的feature与capability让这个新时代获得成功，而我们则是其中的催化剂。”这是宣传FD-SOI技术相当好的切入点。似乎摩尔定律放缓对传统器件而言是个坏消息，但对FD-SOI这类非主流器件或许是机会——尤其是行业在尖端制造技术很难获得突破的当下，要寻求现有技术基础下的优化、改良及定制化时，会有更多人看到FD-SOI。

实际上，从2019年上海FD-SOI论坛暂停的这几年，行业是发生了巨变的。最后用IBS的这张图来做结：AI驱动的半导体市场价值，预计到2030年会占到整个半导体市场价值的七成以上——也就是此前预期的万亿半导体市场到来之时。FD-SOI就有机会在接下来的这些年里，随整个行业共同快速发展。