電子供應鏈中的所有利益相關者都依賴于他們買賣的復雜組件的可靠性。但隨著芯片技術的進步，測試所有可能的質量問題變得更具挑戰性。例如，蘋果的A17 Pro SoC擁有190億個晶體管和一個6核CPU，其中兩個高性能內核采用了新的臺積電3納米技術。當組件直接銷售或通過授權渠道銷售時，半導體制造商保證其芯片的性能。

10納米以下晶圓廠生產的新處理器出現了更多的質量問題——有些在常規測試中很難檢測出來。制造商和原始設備制造商在最終用戶投訴后才發現，不得不更換整個設備并推遲生產。

一些小故障仍然是個謎。2015年，一群來自多倫多大學的計算機科學家IEEE頻譜報告超過4%的谷歌云計算服務器被之前任何測試都沒有檢測到的錯誤擊中，導致服務器意外停止。

然后，在2020年，AMD發表了一份報告有證據表明，當時最先進的芯片比上一代同類產品的可靠性低5.5倍。越來越多的人一致認為，隨著每一代半導體的出現，這個問題正在成倍增長，尤其是在最先進的芯片中。

2021年，臉書和谷歌的研究人員發表了描述計算機硬件故障的研究，這些故障的原因不容易確定。他們認為，問題不在于軟件，而在于不同公司生產的計算機硬件的某個地方。

“我們的冒險始于警惕的制作團隊越來越多地抱怨累犯機器破壞數據，”谷歌工程師彼得·霍奇斯爾德在一次視頻已呈現在操作系統熱點話題（Hot Topics in Operating Systems）2021大會上。

Hochschild和他的團隊推測，“性能和密度正在超過硅的可靠性，復雜性正在超過測試方法。”

摩爾定律與功耗

1974年，美國工程師和發明家羅伯特·h·丹納德與人合著了一部紙認為隨著晶體管變得越來越小，它們的功率密度保持不變，因此功耗與面積成比例。

根據摩爾定律，晶體管數量每兩年翻一番，芯片尺寸保持不變，而Dennard scaling則表示，給定面積的總芯片功率在不同代的工藝中保持不變。

英特爾、AMD、臺積電和其他公司一直在利用這兩條定律制造更快、更小的處理器，從而實現了當前的移動計算生態系統。當前的筆記本電腦、平板電腦，尤其是智能手機，之所以成為可能，是因為它們在相同的面積上封裝了更多的晶體管，而同樣的性能需要更少的功率。

不幸的是，對于半導體行業和原始設備制造商來說，Dennard scaling不再有效。“1974年，丹納德的標度法則被發現，并一直保持了30多年，直到2005年左右，”克里斯蒂安·馬丁教授說奧格斯堡應用科學大學的教授說：“在2005年之前，器件結構大于65納米時，漏電流可以忽略不計。”

根據內存制造商Rambus的說法，“業界普遍認為，Dennard縮放定律在2005-2007年間的某個時候失效了。正如馬丁所證實的那樣，由于閾值和工作電壓無法再調整，因此不可能在保持各代產品功率包絡不變的同時實現潛在的性能提升。”

事實上，正如馬丁所展示的那樣，在相同的芯片面積下，后Dennard縮放導致每代功耗增加2倍，芯片計算資源的使用減少。對于給定的芯片面積，每一代的能效只能提高40%。

收益率下降；耗電量增加了

摩爾第二定律，也叫洛克定律（以亞瑟·洛克命名）指出半導體制造廠也會隨著時間呈指數增長。

隨著密度和復雜性的增加，生產可用芯片的成本增加。一些半導體制造商正花費數十億美元購買新工具，尤其是阿斯麥***。

此外，由于Dennard擴展已經死亡，芯片設計人員必須創建更多的專用內核來補償更高的功耗。這對于云計算和人工智能應用尤其重要，在這些應用中，電源使用效率（PUE）是效率和可持續性的最終衡量標準。

最近，華為推出了新的旗艦智能手機Mate 60 Pro，據報道，它包括由中國半導體制造國際公司（SMIC）明確開發的新5G麒麟9000s處理器。最初，華為沒有發布這款設備的全部規格，但是拆卸顯示其采用7納米技術。直到最近，人們還認為沒有一家中國制造商擁有制造如此大規模芯片的工具。

“一些研究公司預測SMIC的7納米工藝成品率低于50 %，與90%或更高的行業標準相比，低產量將限制出貨量在200-400萬片左右，不足以讓華為恢復其以前在智能手機市場的主導地位，”路透社報道。

測試復雜的芯片需要新的工具

在對創新的不懈追求中，半導體行業已經達到了前所未有的里程碑，芯片使用5納米和3納米內核。然而，這種顯著的進步也帶來了令人擔憂的副作用：芯片故障率不斷上升。

在這種情況下，對前沿半導體進行全面、持續的可靠性測試的需求從未像現在這樣明顯。從過去的失敗中吸取的教訓，如谷歌、AMD、臉書和其他公司所強調的，強調了應對這些挑戰的緊迫性。

審核編輯：黃飛