Huawei đang gặt hái những kết quả tích cực trong việc thu nhỏ kích thước tổng thể của các dòng chip mới nhờ kỹ thuật LogicFolding sáng tạo, và vi xử lý Kirin 9050 Pro hoàn toàn mới là minh chứng rõ ràng cho tính khả thi vượt trội của phương pháp này qua những hình ảnh chụp khuôn chip vừa được hé lộ.
Bên cạnh đó, giải pháp này còn giúp rút ngắn đáng kể đường truyền tín hiệu và tận dụng các kết nối dọc khoảng cách siêu mịn (xuống tới quy mô micron), cho phép các lớp silicon hoạt động riêng biệt có thể vận hành liền mạch như một khối vi mạch nguyên khối.
Điều thú vị là cả hai khuôn chip đều có kích thước 11,13 mm x 10,84 mm, tương đương diện tích 120,65 mm². Theo người rò rỉ tin tức @Taog_1575 trên mạng xã hội X, kích thước diện tích của Kirin 9050 Pro thậm chí còn nhỏ gọn hơn so với Kirin 9030S (vốn có diện tích 122 mm²).
Cũng theo nguồn tin này, khuôn tính toán của Kirin 9050 Pro được sản xuất trên tiến trình N+3 của SMIC, trong khi khuôn SRAM tận dụng tiến trình N+2. Nhờ cấu trúc xếp chồng hai khuôn, con chip đạt mật độ phẳng hiệu dụng khoảng 238 triệu bóng bán dẫn/mm² (Mtr/mm²), cao gấp khoảng 2 lần so với mức 112 Mtr/mm² (15,88 tỷ bóng bán dẫn) trên Kirin 9030.
Nhờ diện tích khuôn chip nhỏ hơn, người đưa tin nhận định rằng tỷ lệ sản lượng (yield) của từng khuôn riêng lẻ có thể sẽ cao hơn so với Kirin 9030 Pro. Dẫu vậy, việc Huawei hiện chỉ trang bị con chip này trên các phiên bản Pro Max và RS của dòng smartphone cao cấp cho thấy tỷ lệ hoàn thiện sản phẩm tổng thể ở khâu đóng gói có thể vẫn còn thấp. Điều này hàm ý Huawei và SMIC vẫn còn nhiều việc phải làm để tối ưu hóa quy trình LogicFolding.
Vài tháng trước, các thông tin rò rỉ từng ghi nhận các thử nghiệm được cho là của Kirin 9050 Pro (tương đương tiến trình 7nm) mang lại kết quả vượt trội cả chip A18 Pro 3nm của Apple. Xét đến kích thước thu gọn của vi xử lý này, các kết quả đó giờ đây không còn quá khó tin, nhất là khi các thử nghiệm thực tế mới nhất còn cho thấy con chip này vượt qua cả Google Tensor G6 về mức độ tiết kiệm điện năng.
Cấu trúc xếp chồng hai khuôn chip thông qua kỹ thuật LogicFolding
Kurnal Insights mới đây đã công bố các hình ảnh chụp khuôn chip (die shot) của vi xử lý Huawei Kirin 9050 Pro. Những bức ảnh này cho thấy một khuôn tính toán (compute die) và một khuôn SRAM được gắn kết với nhau thông qua công nghệ LogicFolding. Kỹ thuật này xếp chồng các mạch logic theo chiều dọc, giúp gia tăng mật độ tính toán ngay cả khi các mạch đơn lẻ chưa thể đóng gói bóng bán dẫn ở mật độ quá dày đặc.Bên cạnh đó, giải pháp này còn giúp rút ngắn đáng kể đường truyền tín hiệu và tận dụng các kết nối dọc khoảng cách siêu mịn (xuống tới quy mô micron), cho phép các lớp silicon hoạt động riêng biệt có thể vận hành liền mạch như một khối vi mạch nguyên khối.
Điều thú vị là cả hai khuôn chip đều có kích thước 11,13 mm x 10,84 mm, tương đương diện tích 120,65 mm². Theo người rò rỉ tin tức @Taog_1575 trên mạng xã hội X, kích thước diện tích của Kirin 9050 Pro thậm chí còn nhỏ gọn hơn so với Kirin 9030S (vốn có diện tích 122 mm²).
Cũng theo nguồn tin này, khuôn tính toán của Kirin 9050 Pro được sản xuất trên tiến trình N+3 của SMIC, trong khi khuôn SRAM tận dụng tiến trình N+2. Nhờ cấu trúc xếp chồng hai khuôn, con chip đạt mật độ phẳng hiệu dụng khoảng 238 triệu bóng bán dẫn/mm² (Mtr/mm²), cao gấp khoảng 2 lần so với mức 112 Mtr/mm² (15,88 tỷ bóng bán dẫn) trên Kirin 9030.
Vấn đề về tỷ lệ xuất xưởng và hiệu quả năng lượng
Nhờ diện tích khuôn chip nhỏ hơn, người đưa tin nhận định rằng tỷ lệ sản lượng (yield) của từng khuôn riêng lẻ có thể sẽ cao hơn so với Kirin 9030 Pro. Dẫu vậy, việc Huawei hiện chỉ trang bị con chip này trên các phiên bản Pro Max và RS của dòng smartphone cao cấp cho thấy tỷ lệ hoàn thiện sản phẩm tổng thể ở khâu đóng gói có thể vẫn còn thấp. Điều này hàm ý Huawei và SMIC vẫn còn nhiều việc phải làm để tối ưu hóa quy trình LogicFolding.
Vài tháng trước, các thông tin rò rỉ từng ghi nhận các thử nghiệm được cho là của Kirin 9050 Pro (tương đương tiến trình 7nm) mang lại kết quả vượt trội cả chip A18 Pro 3nm của Apple. Xét đến kích thước thu gọn của vi xử lý này, các kết quả đó giờ đây không còn quá khó tin, nhất là khi các thử nghiệm thực tế mới nhất còn cho thấy con chip này vượt qua cả Google Tensor G6 về mức độ tiết kiệm điện năng.
