关于AI背景下的on-chip ESD (静电保护）需求分析和应用

在政策的大力推动下，人工智能产业正步入加速发展期，并给软硬件产品带来新发展机遇。人工智能领域的独角兽企业寒武纪，地平线、深鉴科技等人工智能芯片企业，均致力于开发AI处理器、建立AI开发平台，并积极推出新产品和新应用。 按照研究机构的数据统计预测，在将来的几年里，人工智能领域将迎来前所未有的大布局和大繁荣。

从人工智能的半导体项目来看有明显的几个特征：

1. 基本上是大玩家在参与（如google,百度等)，有少许初创企业

2. 投资巨大 ，背后有大的基金或者投资机构支持

3. 产品应用这块，高功率比如服务器，低功率比如移动平台

从设计和工艺来看基本上有以下特征：

1. 基本上使用最先进的半导体工艺，比如16nm, 7nm FinFET等

2. 新的处理器架构

3. 大的裸片和封装

4. 非常多的界面

5. 需要高速传输界面来传输大数据

6. 宽的功率谱

7. 芯片非常昂贵 （前期投入加上量产不够）

在这种背景下，我们仔细看一下传统的on-chip ESD是否符合AI 芯片的需求，特别是半导体厂的现有解决方案是否存在局限和新的挑战。

1. 先进的工艺节点（FinFET) 非常容易产生ESD保护失败

a. 核心器件和IO 器件经不起snapback

b. 核心器件容易遭受瞬态氧化物击穿（Transient oxide Breakdown)

2. 最高的瞬态电压对于核心器件不能超过3V

3. 没办法使用自我保护NMOS/PMOS驱动

4. RC-big FET 引入非常大的漏电

5. 金属链接非常单薄，缺乏稳定性

为了解决上述的困境，专注于on-chip ESD 解决方案的sofics 提出了自己的解决方案使上面的各种问题迎刃而解。关键在和客户的项目合作中，获得了很多宝贵的经验, 比如已经结束的5个16nm FinFET 项目，1个 12nm FinFET 项目，和目前在进行的 7nm FinFET 项目等。 这些项目主要用于人工智能，人机学习，硅光电，高速传输等应用。

上面也谈到，人工智能需要大数据和高速传输，设计人员也非常清楚，高速电路不能容忍高寄生电容，因此在这个方面，Sofics 的解决方案也实现了：

在PAD中不引入ESD电路的电阻

实现超低寄生电容，比如10-20fF

在模拟电路中实现更低工作电压，低于标准IO水平

ESD是一个比较特殊的方向，在芯片没有出来之前预期不了真正的性能，所以直接使用硅片验证过(Si-Proven) 的ESD解决方案尤其重要，这样一来，充分减少了芯片ESD失败的风险（导致芯片开发周期延长，失去市场），同时Sofics的解决方案可能帮助客户在高端的工艺节点上实现增加ESD性能外，还能减少ESD面积，使芯片费用减少，更有竞争力。

Sofics 的on-chip ESD 覆盖目前主流工艺，应用也非常广泛，除了上面的人工智能，硅光电，高速电路外，汽车电子，物联网，SOI，防辐射，医疗等应用，都有我们的身影，对IO有特殊需求的，我们也可以私人定制。作为深耕on-chip ESD 领域近20年的公司，希望和国内的AI 公司以及其他领域的设计公司，半导体厂深度合作。