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Nvidia请注意形象!不要把脏水都泼台积电头上

2015/02/16
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阅读需 6 分钟
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每一个工艺节点,只要碰到点问题,总有专业记者写文章抨击台积电,好像所有的问题都是台积电搞出来的。公平地说这些记者是有困难,他们不像半导体行家一样,熟知IC设计公司的排名,能够接触到半导体公司的资料,所以搞不清楚20nm工艺是什么状况也正常。但是望文生义瞎解释就是媒体的不对了,Nvidia接受采访时谈到台积电的20nm工艺经济上不划算,媒体直接给改成20nm工艺“一文不值”。还好苹果对工艺的理解远超同侪,否则我们手上现在不会有这么多令人赞叹的苹果产品了。

Nvidia怒斥台积电,宣称20nm工艺一文不值! Joel Hruska 2012年3月23日报道。

在40nm工艺时代,Denial Nenni还在一家IP公司,负责与晶圆厂进行联系。AMD的GPU部门是他的一个大客户,Denial Nenni负责AMD的所有相关事物,只要AMD在工艺升级方面有问题,一定经由Nenni来处理,当然对于最尖端的GPU设计,总会在工艺升级时遇到问题。

媒体,请注意素质,“不经济”如何变成“一文不值”?

40nm工艺慢慢进入主流时,Nvidia跳出来指责台积电,他们认为台积电40nm工艺存在成品率问题导致Nivida的GPU上市时间延误。这次媒体当然也跟在后面摇旗呐喊,但是这情形可把Nenni和AMD的人笑坏了,因为AMD并没有遇到相同的产能问题。台积电在40nm工艺提供给IC设计公司所谓的“推荐设计规范(recommended design rules, 简称RDR)以提升成品率,其中一条是过孔打两个以避免某一个10亿分之一几率出现的问题。当然这样处理增加了面积和寄生电容,所以Nvidia那些聪明的设计师没有遵循这条规范,他们设计的GPU有几十亿个单过孔。AMD则严格按照台积电的推荐设计规范来进行设计,并藉此在40nm工艺上痛击Nvidia。事后Nvidia承认是设计导致了成品率问题,与台积电无关,当然这种新闻上不了头条。

这一幕在28nm工艺重现,Nvidia在电话会议时以晶圆厂28nm产能不足为借口来解释自己为何达不到华尔街的期望。和成品率问题一样,媒体马上又把台积电揪出来当众批斗。结果后来发现台积电比窦娥还冤,台积电的28nm产能是根据IC设计公司的预估进行建设的,这些IC设计公司预估的需求仅仅是他们实际需求的一半左右。台积电根据IC设计公司的需求预期建设的28nm产能已经占据了当时28nm全部100%的市场份额,产能短缺的问题又如何可以怪罪到台积电头上?

Nvidia痛责台积电28nm工艺制程是导致自己营收减缓的原因  Anton Shilov 2012年5月11日报道。

2012年3月Nivida指责台积电20nm工艺成本太高,不够经济。事实上,Nivida在国际通商会议(International Trade Press Conference)做了一个详尽的报告,但是媒体只注意到Nvidia在报告中说了什么,没有人去思考Nvidia为什么在那个时间那个地点说这些问题。洞若观火的IC设计业同行们都笑得肚子疼,因为半导体不像人可以撒谎。

台积电真是比窦娥还冤:你们自已预估那么点需求,回头怪罪我产能不足,我找谁说理去?

值得思考的几点如下:

1. 这个话题为什么不在技术研讨会上发表,偏偏跑到国际通商会议的新闻发布会上去讲?
2. Nvidia的CEO和台积电的CEO是很好的朋友,对不对?
3. 媒体说Nvidia的GPU会跳过20nm,直接使用16nm工艺。
4. 16nm的工艺除了功耗以外与20nm没有任何区别,对不对?
5. Nvidia现在有20nm Tegra SoC在量产。
6. 苹果有两颗20nm SoC在量产。
7. Oracle有一颗20nm 高性能CPU在量产。
8. Xilinx有20nm的 FPGA在量产。

所以,Nvidia的人来告诉我们一下,20nm的GPU到底是怎么回事?

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英伟达

英伟达

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。收起

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