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林育中
  • DIGITIMES顾问
现为DIGITIMES顾问,1988年获物理学博士学位,任教於中央大学,後转往科技产业发展。曾任茂德科技董事及副总、普天茂德科技总经理、康帝科技总经理等职位。曾於 Taiwan Semicon 任谘询委员,主持黄光论坛。2001~2002 获选为台湾半导体产业协会监事、监事长。现在於台大物理系访问研究,主要研究领域为自旋电子学相关物质及机制的基础研究。
先进制程的「321」
此时此刻半导体增加价值的方向是「more Moore」和「more than Moore」双轴并行。後者指的是异构整合,是半导体产业中以应用为主要增值手段、以封装为技术手段之新的共同技术路标,而前者沿着临界尺寸微缩遗绪的方向继续前行。
2020/6/4
异构整合的价值创造:以DRAM为例
DRAM是首先受到制程微缩而难以为继冲击的半导体次产业,自20nm以下,制程微缩几乎是以1nm、2nm为一个节点,一步一步艰难攻克的。在这期间,DRAM效能及价值的进展大部分是靠架构设计的变更,靠制程进步的少。
2020/5/28
台湾发展量子计算科技产业的策略
量子计算领域去年就有100多家新创公司。今年虽然经济受创於疫情,但是投资的热度并没有减退。譬如年初俄罗斯政府宣布的8亿美元投资於量子科技研究、最近的俄罗斯铁路公司投资3亿美元於量子通讯、psiQuantum筹得2.3亿美元计划於5年内商业化量子电脑等,几乎不时都有新投入的新闻。主要的原因有二:一是量子计算发展的时程似乎比原先预期的快,另一个是实际量子计算的应用有初步展示。
2020/5/14
小芯片技术的实施与展望
小芯片(chiplet)是异构整合技术中的重要手段之一,透过封装的手段,将可能来自於不同制程、不同材料的个别芯片设计置於中介层基板(interposer substrate)之上,希望在尺寸微缩的传统路径之外,能够提出另类持续增加半导体芯片经济价值的方法。
2020/5/7
存储器内计算的初发:边缘人工智能
基於冯诺依曼架构的计算於半导体技术发展过程中早已屡屡撞墙(memory wall),许多技术上的发展先後着手於此问题。从最早的高速界面、高带宽存储器(HBM;High Bandwidth Memory)、增加CPU的cache(譬如Zen 2)、到异构整合CPU与多个存储器芯片(near-memory computing)、发展中的用光子互联存储器与CPU等,这是一个产业整体的总动员,从设计、CPU、存储器、代工、封装各环节无不戮力以赴。
2020/4/23
量子位元的选择:半导体产业的观点
目前量子计算技术利用2个量子状态来叠加及纠缠,用以执行以量子点为基础的运算,因此只要物质的物理性质具有二能阶系统(2-level system),都有可能成为量子位元的制作材料。
2020/4/16
2020:迎接矽光子元年
2016年Intel开始了矽光子的商品化,但2018年全球矽光子的市场也只不过4.5亿美元,在半导体市场的版图中几乎看不见。但是2020年是异构整合路线图整合进矽光子的第一个年度,这个时间自然已经考虑了5G开始部署时所需要的基础设施扩充。
2020/4/9
量子计算机的产业化路程
Intel去年底发布了一款芯片Horse Ridge,并於今年ISSCC详细讨论芯片的规格。这是一款以Intel 22nm FFL (FinFET Low power) CMOS制程制作的芯片,用於量子位元的控制。这个芯片的特性充分展示了Intel在量子计算发展方向与实施策略。
2020/3/26
量子计算的应用领域
量子信息科学急速兴起的速度恐怕是连许多在此领域工作的人也意想不到的。去年单只是startup公司全世界就有百来家,投入大量经费的国家除了原来的科技大国如美国、国内、欧盟外,在此领域的先驱国家澳大利亚、荷兰、加拿大也加大步伐,另外还吸引了一批新兴国家投入,做为切进科技产业的「量子跃昇」入口。会有这样的热闹的光景,除了在量子信息科学硬件方面已初见曙光外,另外就是在量子计算找到主要的应用方向,分别是物质科学(physical science)金融和机器学习。
2020/3/19
极度仿生 神经形态芯片的大推进
过去一年的AI的进展看是稍缓了下来,彷佛印证了几年前的谶言:靠计算力及能耗支撑的蛮力运算终究难以为继。
2020/3/12