Выпуск 15 (6689) от 1 августа 2019 г.6689).pdfИсточник: status of the...

Выпуск 15 (6689) от 1 августа 2019 г.

ISSN 2500-3844

СЕГОДНЯ В ВЫПУСКЕ2Компетентное мнение

6Рынок OSAT: выживет сильнейший

9ПолупроводниковаяпромышленностьРеспублики Корея под экспортнымисанкциями Японии

12ACTPHAST 4.0 –общеевропейскаяпрограмма поддержкиинноваций в сферефотоники

16Состояние рынка MEMS и корпоративная политикаTDK InvenSense

23Работы в области краевого (пограничного)искусственного интеллекта

ИздательАО «ЦНИИ «Электроника»

Главный редакторАлена Фомина, д. э. н., доц.

Заместитель главного редактораВиктория Французова

Научный референтВалерий Мартынов, д. т. н., проф.

Выпускающий редакторПолина Корсунская

Авторы материаловМихаил Макушин, Анастасия Хомчик,Иван Черепанов, Юлия Яцина

Над выпуском работалиЛюдмила Железнова,Галина МухинаАнастасия Никитина

Реклама[email protected]+7 (495) 940-65-24

Адрес редакции127299, г. Москва,ул. Космонавта Волкова, д. 12+7 (495) [email protected]

Экспресс-информация по зарубежной электронной технике издается с 1971 г., в электронной версии – с 2003 г.

Издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия (свидетельство ПИ № 77–13626 от 20 сентября 2002 г.).

31EV Group: первая технологиябесшаблонной литографиидля массового производства

34Перспективные типы схемпамяти выходят на рынок

37Полупроводниковыеподложки: дальнейшиенаправления развития

42Глоссарий

http://www.instel.ru/ob-institute/fomina-alena-vladimirovna.html

2 Зарубежная электронная техника, вып. 15 (6689) от 01.08.2019

КОМПЕТЕНТНОЕ МНЕНИЕ

Искусственный интеллект (ИИ) –одна из наиболее обсуждаемых в на-стоящее время тем. При этом четкого,стандартного определения пока не су-ществует, скорее есть набор понятий. Напервых позициях интернет-поисковиковможно найти следующие варианты опи-саний относительно того, что такое ИИ:

■ свойство интеллектуальных системвыполнять творческие функции, кото-рые традиционно считаются прерога-тивой человека;

■ область информатики, которая зани-мается разработкой интеллектуаль-ных компьютерных систем, то естьсистем, обладающих возможностями,которые мы традиционно связываемс человеческим разумом;

■ область науки и инжиниринга, зани-мающаяся созданием машин и ком-пьютерных программ, обладающихинтеллектом.

И подобным «определениям» нетчисла.

Тем не менее данное направлениединамично развивается, охватывая всеновые области. Например какова связьИИ и технологии 5G? Тут надо отметить,что для успеха развертывания сетей 5Gтехнология краевых (пограничных) вы-числений (а соответственно, и управ-ляющего ею краевого ИИ) становится неменее важной, чем технология связис использованием волн миллиметровогодиапазона. Все большее число специа-листов в области связи, сетевой инфра-структуры, информационных техноло-гий, микроэлектроники и т. д. считают,что 5G и краевые вычисления (краевойИИ) не добьются успеха поодиночке.Так, сети 5G не могут соответствоватьтребованию консорциума 3GPP о време-

ни ожидания не более 4 мс без опреде-ленного слоя доставки данных, запускаприложений и работы с многоуровневы-ми приложениями в рамках непредска-зуемого массива интеллектуальныхустройств. В свою очередь, краевые вы-числения (а теперь и краевой ИИ), пер-воначально разработанные менеджера-ми Интернета вещей как средство со-хранения контроля над своими данными,не будут функционировать должным об-разом без сверхбыстрой беспроводнойсвязи. И это только одна взаимосвязьИИ и окружающего мира.

Кто лидирует в области разработоксредств ИИ? На этот вопрос нет одно-значного ответа. Если брать организа-ционный аспект в масштабах государст-ва или объединения стран, то, безуслов-но, КНР, где в 2017 г. был утвержден науровне высших органов власти и началреализовываться «План развития искус-ственного интеллекта следующего поко-ления» (新一代人工智能发展规划). В СШАк формированию аналогичного нацио-нального плана приступили тольков феврале-марте 2019 г. Если же братьзаделы крупных корпораций, чьи бюдже-ты сопоставимы с бюджетами малыхи некоторых средних стран мира, тоздесь преимущество пока у американ-цев. Их корпорации занимаются в основ-ном крупными проектами, в том числеоборонного назначения. В свою очередь,китайские фирмы делают упор на интел-лектуальные игрушки, приобретая и со-вершенствуя опыт в области ИИ с эле-ментарного уровня. Правда, оборонныеработы КНР с использованием ИИ такжедемонстрируют достаточно высокийуровень.

Где место Европы в этой гонке? Нев первых рядах. В Евросоюзе долгоевремя выполнялось большое число

Зарубежная электронная техника, вып. 15 (6689) от 01.08.2019 3

Компетентное мнение

РЕКЛАМА

НИОКР, в том числе в области микро-электроники (в данном случае мы рас-сматриваем ее как пример и одну из ба-зовых площадок развития ИИ) в рамкахПрограммы инфраструктурных работ(Framework Programme, FP). К этим ра-ботам можно отнести Eurika, Medea,Medea+, Future Horizons, EU10/100/20и т. д. Сейчас продолжается восьмойэтап, FP8, скоро придет очередь FP9.Несмотря на большое внимание, уделяе-мое развитию микроэлектроники, доляевропейских фирм на мировом рынкеполупроводниковых приборов уменьша-ется, крупных компаний не осталось –отрасль представлена средними и мел-кими предприятиями (без учета филиа-лов крупных зарубежных корпораций).Кроме того, Евросоюз переживает серь-езный кризис – один Brexit чего стоит.

В этих условиях работы по организа-ции и координации работ по развитиюмикроэлектроники и ИИ ложатся на ре-гиональные (пусть и всемирно признан-ные) научно-исследовательские органи-зации, такие как Общество Фраунгоферас входящими в него институтами (Герма-ния), Межуниверситетский центр микро-электроники (IMEC, Левен, Бельгия) и Ла-боратория электроники и информацион-ных технологий, курируемая Французскойкомиссией по альтернативной и атомнойэнергетике (CEA-Leti). Средства на осу-ществление работ по ИИ, получаемые поитогам конкурсов от ЕС, не очень впечат-ляют – особенно по сравнению с объема-ми финансирования аналогичных про-

грамм в КНР в рамках плана «Сделанов Китае – 2025» (中国制造2025).

Недавно в Гренобле (Франция) про-шли Дни инноваций CEA-Leti, чьи иссле-дования сосредоточены не только намикроэлектронике и искусственном ин-теллекте, но и на здравоохранениии энергетике. В ходе мероприятия былпредставлен ряд исследовательскихпроектов, выполненных как собственноCEA-Leti и работающими с ней стартапа-ми, так и стартапами, которые уже сталисамостоятельными предприятиями. Наи-большее внимание привлекли разработ-ки в области нейронных сетей, форми-рования изображений, датчиков и носи-мых медицинских устройств.

Примерно в это же время корпорацияTexas Instruments представила свои при-боры для краевого ИИ (включая специа-лизированный процессор) и рекоменда-ции по правильному выбору прибора илисочетания приборов для формулированиявыводов ИИ по итогам машинного обуче-ния. Стоит заметить, что мероприятиеTexas Instruments выглядело ничуть нехуже Дней инноваций CEA-Leti. Послеэтого рассуждения европейцев о том, чтоЕвропа сосредотачивается на «краевомИИ», в то время как КНР и США агрес-сивно развивают направление «облачно-го ИИ», выглядят как попытка сохранитьхорошую мину при плохой игре.

Михаил Макушин, главный специалист отдела научно-

технического планирования РЭП

http://spravochnikrep.ru/


Рынок OSAT: выживет сильнейшийКлючевые слова: капиталовложения, продажи, сборка, слияния и поглощения, тестирование.

По данным фирмы Yole Développe-ment, общий объем аутсорсинговыхуслуг, оказанный в 2018 г. двадцатьюпятью ведущими OSAT-фирмами, достиг27,7 млрд долл. США. При этом объемуслуг сектора OSAT в целом составил~30 млрд долл. На рис. 1 приводитсярейтинг 25 ведущих OSAT-фирм, приэтом продажи ASE даны без учета дохо-дов SPIL и USI. Если принять во внима-ние только годовой рост продаж каждойфирмы, то получится, что в пятерке луч-ших OSAT-фирм ASE (без SPIL и USI),Amkor Technologies и JCET Group демон-стрировали ежегодный рост в 2–3%.Фирма SPIL нарастила продажи на 5%,а самые высокие темпы прироста дохо-дов от продаж продемонстрировала кор-порация PTI (15%). Это наглядно отра-жает острую конкуренцию среди OSAT-поставщиков, стремящихся к расшире-нию бизнеса.

По объему продаж первая пятеркафирм резко оторвана от остальных по-ставщиков. Этот разрыв объясняется

главным образом унаследованным биз-несом и консолидацией отрасли в ре-зультате процесса слияний и поглоще-ний, наблюдавшегося в последние годы.При этом расстановка позиций первойпятерки поставщиков, включая ASE,Amkor, JCET Group, SPIL и PTI, осталасьбез изменений.

Позиции следующих 20 ведущихфирм рейтинга в 2018/2017 гг. измени-лись сильнее, чем в 2017/2016 гг. ФирмыTongfu Microelectronics, Chipbond Tech-nology, SFA Semicon, Inari AmertronBerhard, Sigurd Microelectronics и HanaMicron продемонстрировали высокиетемпы роста продаж и улучшили своипозиции на один или несколько пунктоврейтинга. Одновременно из-за паденияпродаж фирмы Unisem Berhad, WaltonAdvanced Engineering, Tong Hsingи Nepes Corporation опустились в рей-тинге по сравнению с предшествующимпериодом. Фирма Ardentec опустиласьна одну строчку несмотря на рост про-даж в 8%.

На рынке аутсорсинговых услуг по сборке и тестированию полупроводнико-вых приборов (OSAT) продолжается процесс консолидации. Ведущий поставщик,фирма ASE Technology Holding (ранее ASE Inc.), включая шесть дочерних фирм,после завершившегося 30 апреля 2018 г. поглощения фирмы SPIL стала ещебольше – ее суммарные доходы по итогам 2018 г. составили 12,308 млрд долл.Это почти в три раза превышает доходы второго по величине OSAT-поставщика,корпорации Amkor (4,316 млрд долл.). Даже без учета доходов SPIL и USI размердоходов ASE (5,250 млрд долл.) останется самым высоким показателем в инду-стрии OSAT.

ГОСРЕГУЛИРОВАНИЕ/КОРПОРАТИВНАЯ ПОЛИТИКА


Помимо показателей доходов боль-шое значение имеют затраты на при-обретение, возведение, модернизациюи реконструкцию объектов основныхсредств (капиталовложения в основныесредства) и инвестиции в НИОКР. Этизатраты крайне важны, так как отра-жают реальные усилия по поддержаниюи укреплению конкурентоспособности.В 2018 г. более 70% инвестиций в капи-таловложения и НИОКР приходилось навосемь ведущих OSAT. При таком расту-щем неравенстве затрат «на будущее»фирмы в нижней части рейтинга подвер-жены более высоким рискам снижения

или даже потери большей части контро-лируемой ими доли рынка. Если такиефирмы не обладают уникальной техно-логией или интеллектуальной собствен-ностью, которые позволят им иницииро-вать процесс слияния и поглощения дляулучшения своего положения, то в концеконцов они просто исчезнут с рынка.

С 2017 по 2018 гг. OSAT, не входящиев число первых восьми фирм, улучшиливаловой доход и чистую прибыль. Одна-ко с ростом инвестиций и доходов пер-вых восьми OSAT их рентабельностьи прибыльность в долгосрочной пер-спективе, вероятно, уменьшатся. Отме-

Госрегулирование/корпоративная политика

В ЦЕНТРЕ ВНИМАНИЯ: JCET

JCET (Jiangsu Changjiang Electronics Technology Co., Ltd.) – китайскаякомпания, специализирующаяся на корпусировании и тестирова-нии микросхем.

Дата основания: 1972 г.

Штаб-квартира: Цзянъинь, провинция Цзянсу, КНР.

Численность сотрудников (2019 г.): 23,6 тыс. чел.

JCET – крупнейшая компания по корпусиро-ванию и тестированию микросхем в КНРи третья по величине в мире в своем секторе.Занимает первое место в мире по количеству па-тентов, выданных в Китае и США. Предоставляетклиентам из разных стран мира полный спектруслуг, включая проектирование корпусов полу-проводниковых приборов, устройств для испы-таний кристаллов ИС на полупроводниковойпластине, корпусирование и тестирование.

JCET – хорошо известный китайский бренд.Он признан образцовым предприятием по ка-честву экспортируемой продукции, рассматри-вается властями страны как одно из ключевыхнациональных высокотехнологичных пред-приятий и входит в число 10 лучших электрон-ных предприятий КНР. В составе компаниидействует единственная в своем роде Нацио-нальная инженерная лаборатория технологиикорпусирования микросхем с высокой плот-ностью расположения элементов, а также

центр корпоративных технологий государст-венного уровня и собственный исследователь-ский центр.

Компания обладает обширным портфелемтехнологий и решений, в том числе правами наинтеллектуальную собственность по:■ корпусированию на уровне пластины во

встраиваемые корпуса с матричным распо-ложением шариковых выводов и развет -влением по выходу (Fan-out eWLB);

■ корпусированию соразмерно кристаллу науров не пластины (WLCSP);

■ формированию столбиковых выводов наполупроводниковой пластине;

■ технологии «корпус-на-корпусе»1 (PoP);■ корпусам с матричным расположением ша-

риковых выводов, в которые кристалл ИСмонтируется методом перевернутого кри-сталла (fcBGA);

■ «системам-в-модуле» (SiP) и другим пере-довым технологиям.

чается, что самый высокий относитель-ный показатель капиталовложений в ос-новные средства пришелся на фирму Ar-dentec и некоторые фирмы, специализи-рующиеся на корпусировании, но необладающие передовыми технологиями.

Что касается географической структу-ры продаж и расположения штаб-квартир,то оказалось, что сразу у трех производи-телей из восьми крупнейших по доходамOSAT в 2018 г. штаб-квартиры находятсяв КНР (в 2014 г. – только у одного). У Син-гапура и Японии в рейтинге 25 ведущихпоставщиков осталось по одному OSAT.

На тайваньские OSAT в 2018 г. пришлосьболее половины доходов ведущих постав-щиков, за ними, по убыванию долей, сле-дуют КНР, США и Малайзия, котораяв 2017 г. вытеснила Южную Корею с чет-вертого места (рис. 2). Отмечается, что2018 г. стал еще одним годом активныхинвестиций в НИОКР китайских, тайвань-ских и южнокорейских OSAT.

Одновременно с ускоренным разви-тием микроэлектронной промышленно-сти ужесточаются требования к произво-дительности, возможности подключенияи мобильности. В результате производи-



246246280284281291316335341382410414416504604621690788

10711087

22572899

36044316

5250ASE (доходы без учета SPIL и USI)Amkor

JCET GroupSPIL

Powertech TechnologyTongfu Microelectronics

Tianshue Huatian MicroelectronicsUTAC

King Yuan ElectronicsChipbond Technology

ChipMOS TechnologiesOrient Semiconductor Electronics

SFA semiconAOI Electronics

Greatec ElecCarsem

Inari Amertron BerhadUnisem Berhad

Sigurd MicroelectronicsFormosa Advanced Technologies

Hana Micron (доходы без учета Hana Materials)Walton Advanced Engineering

ArdentecTong Hsing

Nepes Corporation

Рисунок 1. Продажи 25 ведущих OSAT-фирм в 2018 г., млн долл. США

Ист

очни

к: S

tatu

s of

the

Adva

nced

Pac

kagi

ng In

dust

ry re

port

, Yol

e Dé

velo

ppem

ent,

2019

15 %

21 %

52 %

2 %3 %

3 %

4 %

США

КНР

Тайвань

Япония

Сингапур

Южная Корея

Малайзия

Общий доход индустрии OSAT в 2018 г. ~30 млрд долл.

Рисунок 2. Географическая структура доходов, полученных индустрией OSAT в 2018 г.

Ист

очни

к: Y

ole

Déve

lopp

emen

t



тели комплектного оборудования (OEM),fabless-фирмы, IDM и кремниевые заво-ды все больше полагаются на OSAT-фирмы в сфере повышения производи-тельности операций корпусированияи возможностей тестирования. Стоит от-метить, что ведущие фирмы из состава25 крупнейших OSAT существенно улуч-шают свой портфель предлагаемых

услуг за счет слияний и поглощенийи активизации инновационного процес-са. Некоторые OSAT, не входящиев число ведущих, но выбравшие пра-вильную стратегию, также выигрываютот общего роста рынка. У остальныхOSAT, относительно неактивныхи имеющих меньшие размеры, суще-ствуют проблемы с рентабельностью.

1. Status of the Advanced Packaging Industry Report, Yole Développement, 2019. Yole Développement.June 27, 2019: http://www.yole.fr/Top_OSAT_AdvancedPackaging.aspx#.XRsIuOszaM- 2. TOP 25 OSATsRanking: Survival of the Fittest? i-Micronews, June 27, 2019: https://www.i-micronews.com/top-25-osats-ranking-survival-of-the-fittest/

Ограничения на экспорт касаются трехвидов материалов, используемых дляпроизводства полупроводниковых прибо-ров: фторированного полиимида, фтори-стого водорода, резиста. На основе фто-рированного полиимида производятся эк-раны смартфонов и телевизоров, фтори-стый водород применяется для очисткиполупроводников, резист наносится наполупроводниковые подложки.

Если ранее японские производителиуказанных материалов получали единоеразрешение на экспорт своей продукциив Республику Корея сроком до трех лет,то с 4 июля 2019 г. им необходимо будетотдельно согласовывать каждый конт-

ракт, заключенный с корейскими парт-нерами. Планируемые сроки рассмотре-ния каждой заявки Министерством эко-номики, торговли и промышленностиЯпонии – около трех месяцев. Экспорт-ные поставки по контракту могут бытьначаты только после одобрения заявки.

Правительство Японии готовится ис-ключить Республику Корея из списка27 стран, которым предоставлен префе-ренциальный режим экспортного конт-роля электронных компонентов, приме-няемых при производстве продукции во-енного назначения. В случае исключе-ния Республики Корея перечень экс-портной продукции, требующей согласо-

Полупроводниковаяпромышленность РеспубликиКорея под экспортнымисанкциями Японии Ключевые слова: полупроводниковая промышленность, экспортные санкции.

Япония ужесточила политику экспорта материалов для производства полу-проводниковых приборов в Республику Корея. Новые ограничения вступилив силу с 4 июля 2019 года. По мнению экспертов, в долгосрочной перспективетакие меры могут негативно сказаться на деятельности компаний не только Рес-публики Корея и Японии, но и других стран.

вания по каждому контракту, существен-но расширится. Например, согласованиябудет требовать экспорт оборудованияи углеродного волокна.

Представители Республики Корея счи-тают, что вновь введенные Япониейограничения противоречат нормам ВТО,и намереваются обратиться в суд даннойорганизации. От санкций пострадают ко-рейские производители полупроводни-ков, в том числе Samsung Electronics и SKHynix. Представители частного и госу-дарственного сектора Республики Кореяактивно проводят совместные консульта-ции по мерам противодействия политикиЯпонии. Планируется направить около5 млрд долл. инвестиций в сферу разра-ботки материалов и компонентов, исполь-зуемых в полупроводниковой промыш-ленности. На данный момент Япония за-нимает основную долю в структуре поста-вок материалов для производства полу-проводниковых приборов в РеспубликуКорея: доля Японии в импорте фториро-ванного полиимида – более 90%, фтори-стого водорода – 43,9%.

По данным представителей полупро-водниковой промышленности РеспубликиКорея, местные компании испытывают тех-нологические трудности, которые не поз-волят сразу же организовать производствоматериалов в необходимом объеме. За тримесяца, требуемые для заключения новыхконтрактов, существующие запасы мате-риалов могут быть полностью исчерпаны,что приведет к остановке деятельности по-лупроводниковых производств.

Из-за санкций Японии инвестиции состороны производителей могут сокра-титься, что замедлит темпы роста корей-ской полупроводниковой промышленно-сти. Это, в свою очередь, негативно от-разится на эффективности деятельно-сти японских компаний, в том числе про-изводителей оборудования для полупро-водниковой промышленности. От сло-жившейся ситуации могут пострадатьпроизводители смартфонов и телевизо-ров из Японии и других стран, деятель-ность которых зависит от поставок полу-проводниковых приборов из РеспубликиКорея.



Журнал «Радиопромышленность»

Журнал «Радиопромышленность» – научный рецензируемый журнал открытого доступа.Издается с 1968 г.Периодичность: 4 номера в год.Сайт: WWW.RADIOPROM.ORG.Включен в Перечень ВАК.Индексирование: РИНЦ, Google Scholar, EBSCO, DOAJ.

Тематика журнала: полный спектр теоретических и прикладных научных разработок в радиопро-мышленности – от проблем передачи сигнала до экономических вопросов.

WWW.RADIOPROM.ORG – это:

■ двуязычный сайт журнала «Радиопромышленность»; ■ архив научных статей; ■ удобная система поиска; ■ возможность электронной подачи авторских материалов; ■ доступ к электронной версии журнала.

Chip Control Aimed at South Korea Viewed as Risky Policy Move. The Asahi Shimbun, July 4, 2019:http://www.asahi.com/ajw/articles/AJ201907040039.html

https://www.radioprom.org/jour



https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSei8Y2aTINZqV-2FUWAWKwkOW8ZLeknSglntK8GTeRBhT26Vg/viewform



Прикладные технологии фотоникиобладают огромным потенциалом ком-мерциализации, который реализуетсяевропейскими компаниями с помощьюпрограммы ACTPHAST 4.0. УчастникиACTPHAST 4.0 получают доступ к семиплатформам фотонных технологий,включая платформы волоконной оптикии микрооптики, а также высокоинтегри-рованные фотонные платформы, позво-ляющие разрабатывать прототипы фо-тонных систем.

Партнеры ACTPHAST 4.0 – 24 научно-исследовательских института, ведущиеевропейские центры в сфере фотоники.Также партнером является организацияEurope Unlimited, осуществляющая кон-сультационную поддержку общеевропей-ской программы TechTour, в рамках кото-рой венчурные инвестиции направляютсяна поддержку стартапов с высоким потен-циалом коммерциализации и развитиеключевых технологических областей.

Программа ACTPHAST 4.0 направле-на прежде всего на представителей ма-лого и среднего бизнеса, однако сотруд-ничество осуществляется и с крупнымикомпаниями. Среди участников програм-

мы – представители самых разных от-раслей: телекоммуникационного секто-ра, промышленности, медицины, биотех-нологий, потребительской электроники.Цель – снижение рисков при внедренииинноваций в сфере фотоники и обес-печение экономической эффективностиреализуемых проектов.

Представители малого и среднегобизнеса не располагают достаточнымобъемом финансовых ресурсов, позво-ляющим им самостоятельно развиватьНИОКР и реализовывать инновационныепроекты с высоким уровнем рисков. Суб-сидии ACTPHAST 4.0 покрывают 100%затрат на реализацию инновационныхпроектов малых и средних предприятийв случае первоначальных расходов до30 тыс. евро и 75% затрат при последую-щем превышении указанной суммы,в том числе при реализации других про-ектов компании. Для крупных компанийсубсидии покрывают общую сумму за-трат на реализацию инновационных про-ектов на 50%.

Стандартные сроки реализации це-левых инновационных проектов –6–9 месяцев. Для старта проекта не-

ACTPHAST 4.0 –общеевропейская программаподдержки инноваций в сфере фотоникиКлючевые слова: фотоника, микрооптика, волоконная оптика, инновации, венчурные инвестиции,субсидии.

Программа ACTPHAST 4.0 предназначена для поддержки инновационногоразвития европейских компаний, которым предоставляется доступ к экспертнымконсультациям и современному оборудованию. Координатор программы – Брюс-сельский свободный университет.



МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА

Владельцы российских малых и среднихпредприятий, к сожалению, могут только зави-довать европейским коллегам. В области фото-ники в России работает сегодня около350 таких компаний. Непосредственно выпус-ком продукции, необходимой для реализацииразнообразных лазерно-оптических техноло-гий, занято около 150. Общий объем их про-изводства – чуть выше 15 млрд руб. в год,средняя производительность труда – около3 млн руб. в год на человека (у лидеров –13–15 млн). Российские компании производятпрактически все виды продукции, представлен-ной на мировом рынке фотоники, – лазеры и ихкомплектующие, лазерное технологическоеоборудование, аппаратуру оптической связи,оптические сенсоры, лазерную медицинскуютехнику и многое другое. Об уровне качестваговорит тот факт, что две трети этих компанийэкспортируют свою продукцию – в среднем21% от общего объема ее производства.

Практически все малые и средние пред-приятия, специализирующиеся на выпускепродукции фотоники, ведут собственные

НИОКР, непрерывно обновляя модельный ряд,предлагая пользователям новые приборыи технологии. При этом финансирование работэтих компаний на 72% осуществляется за счетсобственных средств (хоздоговоров) и на16% – из госбюджета. Вклад институтов раз-вития – 4%, банковский кредит – менее 1%.В программы, представляющие госбюджетнуюподдержку, удается попасть лишь одному изчетырех предприятий, гранты и субсидии отинститутов развития доступны в среднем од-ному из семи.

Госпрограмм, стимулирующих практиче-ское освоение технологий фотоники в странеи создание соответствующей техники, поддер-живающих коммерциализацию разработокотечественных фотонных предприятий, в Рос-сии не существует. Это очень досадно.

За последние 10 лет фотоника стала при-знанным локомотивом инновационного разви-тия экономики стран – технологических лиде-ров. Мир осваивает лазерные, оптическиеи оптоэлектронные технологии так же бурно,как в начале прошлого века электричество –отсюда и появление в Европе, Китае и другихстранах программ, подобных ACTPHAST 4.0.России отставать нельзя – нужна аналогичнаяпрограмма, и именно по фотонике. Технологи-ческая платформа «Фотоника» готова активновключиться в ее разработку.

Иван Ковш, доктор физико-математических наук,

президент Лазерной ассоциации, заместитель главного редактора

журнала «Квантовая электроника»

https://www.quantum-electron.ru/pa.phtml?page=geninfo



обходимо наличие критической массыкомпаний с соответствующей квалифи-кацией и перспективными продуктовы-ми концепциями. Компаниям предо-ставляется техническая поддержка привнедрении инноваций, а также эксперт-ная поддержка в рамках бизнес- и фи-нансового коучинга с целью достиже-ния коммерческой эффективности нарынке.

ACTPHAST 4.0 поддерживает как вы-пуск пилотных образцов продукции, таки создание массового производства

в сфере фотоники на территории Евро-пы. В инкубаторе разрабатываются про-тотипы, налаживается крупномасштаб-ное производство успешных образцовпродукции, обеспечивается их готов-ность к продаже.

Принципы ACTPHAST 4.0 – откры-тость и прозрачность принимаемых ре-шений. Любая европейская компанияв случае соответствия критериям, обо-значенным в программе, получит под-держку реализации инновационных про-ектов в сфере фотоники.

В ЦЕНТРЕ ВНИМАНИЯ: БРЮССЕЛЬСКИЙ СВОБОДНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Брюссельский свободный университет – независимый универси-тет, одним из направлений деятельности которого является прове-дение исследований в сфере фотоники.

Штаб-квартира: г. Брюссель, Бельгия.


Оборот: 203 млн евро.

Расходы на НИОКР: 110 млн евро.

В Брюссельском свободном университетестратегическими и прикладными проектамив сфере фотоники занимается научно-иссле-довательская группа Brussels Photonics Team (B-PHOT), координирующая программу ACT-PHAST 4.0. Реализуемые проекты связаны

с различными отраслями промышленности:производством проекторов и дисплеев,устройств цифровой печати, оборудования, ав-томобилестроением. С 2013 г. в Брюссельскомсвободном университете функционируетЦентр инноваций в сфере фотоники.

ACTPHAST 4.0 Accelerates Photonics Innovation of European Companies. Novus Light, July 1, 2019:https://www.novuslight.com/actphast-4-0-accelerates-photonics-innovation-of-european-companies_N9445.html

https://inradel.ru/


По оценкам Yole Développement, в пе-риод 2019–2024 гг. продажи MEMSв стоимостном выражении увеличатсяна 8,3%, а в натуральном – на 11,9%.При этом большая доля их конечного ис-пользования придется на различные по-требительские системы (более 60%).Наибольшие доли в продажах останутсяза радиочастотными MEMS и датчикамидавления (рис. 1) [1].

Специалисты Yole отмечают, что раз-витию рынка будут способствовать новыесферы использования MEMS, таких какпечатающие MEMS-головки, а также ме-дицинские (особенно носимые) и про-мышленные датчики. Например, приме-нение печатающих MEMS-головокв устройствах печати с высокой разре-шающей способностью расширит их про-дажи. Такая же ситуация складывается поMEMS-микрофонам, которые все шире

используются в голосовых интерфейсах.У автономных инерциальных MEMS тожепоявляются новые применения – в меди-цинских (особенно носимых) приборахи промышленных системах (например,мониторинг работоспособности оборудо-вания). Кроме того, росту продаж датчи-ков давления будут способствовать мерыгосударственного регулирования, в част-ности вступление в КНР в силу требова-ний обязательного применения в автомо-билях систем контроля давления и темпе-ратуры в шинах автомобиля (TPMS).

Что касается инерциальных MEMS, ос-новную часть спроса на них будут предъ-являть производители автомобилей и по-требительской электроники. Все большеевнимание будет уделяться сочетаниямдатчиков, что обеспечивает лучшиеформ-факторы, упрощает интеграциюи способствует повышению функциональ-

Состояние рынка MEMS и корпоративная политикаTDK InvenSense Ключевые слова: датчики, концентраторы, MEMS, программное обеспечение, сенсорные приложения.

2018 г. был достаточно благоприятным для рынка MEMS. Однако в 2019 г.перспективы видятся не столь определенными из-за сложной экономическойи политической ситуации в мире. Тем не менее, по данным Yole Développement,рынки MEMS продолжат расти, движущими факторами станут инновациии новые области применения. Один из ведущих поставщиков, группа TDK In-venSense, добилась значительных успехов благодаря Интернету вещей и носи-мой электронике. Компания отдает приоритет различным комбинированным дат-чикам перед автономными приборами.

ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИMEMS/NEMS

П

ОБЩАЯ СИТУАЦИЯ НА РЫНКЕ MEMS

https://www.i-micronews.com/with-constant-reinvention-tdk-invensense-keeps-competing-in-the-top-mems-league/


Перспективные технологии MEMS/NEMS

ности. Рост продаж блоков инерциальныхизмерений (IMU) будет зависеть от авто-мобильной промышленности (то естьобъема выпуска роботизированныхтранспортных средств). Автомобили буду-щего будут оснащены MEMS-зеркалами,которые смогут найти новое применениев твердотельных лидарах, а также микро-болометрами для расширения возможно-стей ночного видения и ситуационнойосведомленности в перспективных систе-мах помощи водителю (ADAS).

Стимулом процветания рынка ИК-датчиков станут также умные здания

и розничная торговля. С медицинскойточки зрения кремниевые MEMS по-прежнему будут использоваться постав-щиками микропотоковых приборов, раз-рабатывающих кристаллы биоИС на ос-нове КМОП-технологии. Несмотря на за-медление темпов продаж смартфонов,ожидаемое развертывание сетей 5Gбудет стимулировать рост спроса нановые кристаллы: это касается РЧMEMS и MEMS-генераторов, необходи-мых для развертывания новых базовыхстанций и для постоянно развивающих-ся краевых вычислений [2].

0

10

20

2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024

Про

даж

и,

млр

д. д

олл

.

Головки струйных принтеров

Датчики давления

Микрофоны

Акселерометры

Гироскопы

Цифровые компасы

Инерционные комбинированные датчики

Оптические MEMS

Микроболометры

Пассивные инфракрасные датчики

и

термоэлементы

Микропотоковые приборы

РЧ MEMS

Осцилляторы

MEMS-сенсоры окружающей среды

Технологии будущего (ультрамалые динамики, УЗ-датчики отпечатков пальцев и т. п.)

Рисунок 1. Оценка и прогноз рынка MEMS в период до 2024 г.

Ист

очни

к: S

tatu

s of

the

MEM

S in

dust

ry 2

019

repo

rt, Y

ole

Déve

lopp

emen

t, 20

19

СТРАТЕГИЯ TDK INVENSENSE В ОБЛАСТИ MEMSВ 2018 г. продажи TDK InvenSense уве-

личились на 5%, фирма вошла в первуюдесятку ведущих поставщиков MEMS(рис. 2).

Общий объем продаж группы TDKв 2018 г. составил 12,5 млрд долл. США,число занятых – более 100,0 тыс. чел. Про-дукция корпорации сбывается под товар-ными знаками TDK, EPCOS, InvenSense,Micronas, Tronics и TDK-Lambda. Ассорти-мент выпускаемых изделий включаетв себя пассивные компоненты (керамиче-ские, алюминиевые электролитические

и пленочные конденсаторы), магнитные,высокочастотные и пьезоэлектрическиеприборы и защитные устройства, датчикии сенсорные системы, такие как датчикитемпературы и давления, магнитные датчи-ки и MEMS. Кроме того, TDK поставляетблоки питания, магнитные головки и мно-гое другое (рис. 3).

TDK InvenSense стремится стать уни-версальным продавцом датчиков и сен-сорных решений. В этом плане продукцияфирмы охватывает акселерометры, гиро-скопы, магнитометры, микрофоны, ульт-

https://www.semiconductor-digest.com/2019/07/10/how-the-mems-market-is-holding-up-in-a-gloomy-economy/


развуковые датчики для определениядальности и биометрических отпечатковпальцев. Большое число специализиро-ванных программных предложений, объ-единяющих данные нескольких датчиков,позволяет интеграторам быстро созда-вать готовые продукты. В частности, раз-работчики ПО фирмы предлагают сред-ства стабилизации изображения, навига-ционного счисления пути пешеходов, от-слеживания шести степеней свободы2,позиционирования и определения место-положения, классификации действийи т. д. В 2018 г., успешно реализовав рядпроектов по созданию продукции длярынков автомобильной и промышленнойэлектроники, TDK InvenSense вышла запределы традиционных для нее рынков

потребительской электроники и Интерне-та вещей.

Вторая половина 2018 г. была непро-стой для сегмента MEMS в целом из-зазначительного изменения конъюнктурырынка. Дальнейший рост бизнеса корпора-ции обеспечивается за счет диверсифика-ции портфеля продуктов по рынкам и при-ложениям. Например, несмотря на замед-ление продаж смартфонов, TDK Inven -Sense добилась значительных успеховв секторе MEMS-микрофонов – благодарярасширению предложений для Интернетавещей и носимой электроники. Был прове-ден успешный выпуск новых автомобиль-ных инерционных датчиков – как для обо-рудования в салоне, так и для систем безо -пасности, что дало хорошие результаты.


0

0,4

0,8

1,2

1,6

Broad

com

Robert B

osch

STMicr

oelect

ronics

Texas

Instr

umen

ts

Qorvo

Hew

lett P

ackar

d

NXP

Knowles E

lectro

nics

TDK (в

кл. Epso

s, In

verS

ense

, Tro

nics)

Panas

onic

Goer

tek

Honey

well

Infin

eon Tec

hnologie

s

Den

so

Analog D

evice

s

Canon

AKM

Mura

ta

Sensa

ta

UTC A

erosp

ace S

ystem

s

Alps E

lectri

c

Fur Sys

tems

AAC

Amphen

ol

TE (Mea

sure

men

t Spec

ial T

ies In

c.)

Si Tim

e

Epson

Ulis

Omro

n

Sony

Про

даж

и, м

лрд

долл

.

2017 г. 2018 г.

Рисунок 2. Ведущие поставщики MEMS в 2018 г.

Ист

очни

к: S

tatu

s of

the

MEM

S in

dust

ry 2

019

repo

rt, Y

ole

Déve

lopp

emen

t, 20

19

* ОВК – системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха.

Датчики движенияи давления

Автомобильные,промышленные

и потребительские блокиинерциальных измерений,

потребительскиедатчики давления

Микрофоны

Одно портфолиои один источник

микрофонов

УЗ-датчикивремени пролета (ToF)

и датчикиотпечатков пальцев

Лучшее решениедля потребительских

применений

Датчики газа и запахов

Домашние системыи системы ОВК*,

освещение, контрольокружающей среды,

медицинские приборы

Датчики Холла,таймеры,

встроенныеконтроллеры,датчики хода

Лучшие решениядля автомобильнойпромышленности

Датчикитемпературы и давления

Лучшие решениядля автомобильнойпромышленности

Рисунок 3. Ассортимент датчиков корпорации TDK

Ист

очни

к: T

DK



В ЦЕНТРЕ ВНИМАНИЯ: TDK

TDK – одна из ведущих мировых корпораций по выпуску электрон-ных компонентов, блоков питания, датчиков; ранее специализиро-валась на производстве кассет, компакт-дисков (CD) и видеодисков(DVD, Blu-ray).

Дата основания: 7 декабря 1935 г.

Штаб-квартира: Нихонбаси, деловой район Чу, г. Токио, Япония.

Численность сотрудников (2019 г.): 102,9 тыс. чел.

Доход (2018 г.): 12,5 млрд долл.

Общий капитал (2018 г.): 7,84 млрд долл.

Основная продукция:■ конденсаторы;■ индукторы (катушки);■ компоненты электромагнитной совмести-

мости;■ РЧ-компоненты и модули;■ устройства защиты от напряжения, тока

и температуры;■ датчики и сенсорные системы;■ керамические переключатели, нагреваю-

щие и пьезокомпоненты, звуковые сигна-лизаторы и микрофоны;

■ трансформаторы;■ ферриты и комплектующие;■ средства шумоподавления и магнитные

платы;■ безэховые камеры и поглотители радио-

волн;■ источники питания;■ магниты;■ флэш-накопители;■ средства беспроводной передачи энергии;■ микромодули (подложки со встроенными

ИС, продукты, использующие технологиюSESUB3);

■ солнечные батареи;■ головки накопителей на жестких дисках;■ литий-полимерные батареи;■ твердотельные батареи для поверхностно-

го монтажа;■ специализированные ИС (ASIC) – разработ-

ка и поставка;

■ прозрачные проводящие пленки;■ системы автоматизации.

Ключевые приобретения и совместныепредприятия:■ 1986: SAE Magnetics (H.K.) Ltd., магнитные

головки (Гонконг).■ 2000: Headway Technologies, магнитные го-

ловки (США).■ 2005: Amperex Technology Limited, литий-

полимерные аккумуляторы (Гонконг).■ 2005: Lambda Power Division, группа пред-

приятий электроснабжения лондонской In-vensys PLC.

■ 2008: EPCOS, электронные устройства (Гер-мания).

■ 2016: Micronas Semiconductor Holding AG,производство магнитных датчиков (Швей-цария).

■ 2016: Hutchinson Technology Inc., сборкаподвесок жестких дисков (США).

■ 2017: RF360 Holdings Singapore PTE Ltd. –совместное предприятие с корпорациейQualcomm (США).

■ 2017: Корпорация InvenSense, различныедатчики (США).

■ 2018: Chirp Microsystems, ультразвуковые3D-датчики с низким энергопотреблением(США).

■ 2018: Faraday Semi LLC, локализованныек нагрузке DC/DC-преобразователи (point ofload, PoL) (США).


TDK InvenSense, как и многие другие иг-роки рынков MEMS и датчиков, переходитот автономных датчиков к разнообразнымкомбинированным вариантам (объедине-ние датчиков, интеллектуальные концент-раторы и т. д.).

Один из примеров – продукт ICM-20789,объединяющий в одном корпусе шестиосе-вой IMU с датчиком давления. Полученноесемиосевое устройство позволяет про-изводителю БПЛА легко добавить к эле-ментам управления полетом функцию ста-бильного зависания на уже существующейплатформе.

Впервые концепция концентратора дат-чиков была сформулирована TDK In-venSense в 2012 г. при выпуске первых из-делий на основе протокола DMP4. Тогдав единое целое для расширения возмож-ностей были объединены несколько датчи-ков, специализированные микроконтрол-леры и интерфейс с внешними датчиками.В последнее время реализация тенденциик созданию более интеллектуальных дат-чиков ускорилась благодаря появлениюбольшего числа функций вычисления, хра-нения и даже искусственного интеллектадля распределенных «периферийных» вы-числений, снижающих общее влияние намощность системы за счет передачи ин-формации, созданной в датчике, а не не-обработанных данных.

В тоже время комбинированные дат-чики могут стать источником проблем.Увеличенные размеры ограничивают ихразмещение в системах с малыми разме-рами и уменьшенной толщиной из-запроблем сосуществования с другимиблоками в системе – например, компаса-ми и магнитами. Могут вырасти и из-держки производства – из-за ужесточе-ния требований к выходу годных, тести-рованию и корпусированию.

Несмотря на то, что TDK InvenSenseуже стала одним из лидеров по обеспече-нию надежности продукции, в настоящеевремя она перенимает опыт TDK Japanи других компаний группы TDK, чтобы под-нять надежность и производительность нановый уровень. Кроме того, разрабаты-ваются более интеллектуальные продуктыс функцией самодиагностики, гарантирую-щей точную калибровку изделия в течениевсего срока эксплуатации.

И наконец, компания осуществляетинвестиции в комплексные сенсорныерешения, открывающие новые крупныерынки в области робототехники, здраво-охранения, дополненной и виртуальнойреальности.

Повышение качества звука связанос вопросом увеличения отношения сиг-нал–шум из-за того, что во взаимодей-ствие с пользователем вступает все боль-


Индукторы

Магниты

Конден-саторы

Магнитныеленты

Магнитныеголовки

накопителейна жестких

дисках

Высоко-частотные

компоненты

Батареи

Источникипитания

Датчикии актюаторы

Элект-ронные

компонентыследующегопоколения

Рисунок 4. Динамика развития технологий TDK

Ист

очни

к: T

DK



шее число устройств. Делать это прихо-дится, используя сложные решения, напри-мер аспектно ориентированное програм-мирование (для качественного воспроиз-ведения музыки и т. д.). На рынке по-преж-нему доминируют аналоговые микрофоны,но грядет переход к двунаправленным ин-терфейсам с использованием технологииMIPI SoundWire. Это позволит настраиватьусиление датчика, фильтры и режимы пи-тания, обеспечивая производительность,адаптированную к изменяющимся сцена-риям использования в окружающей среде,что аналогично переходу на цифровые ак-селерометры более 20 лет назад.

Появление новых емкостных датчиковдавления TDK InvenSense привело к пере-смотру требований рынка по мощности,размеру и производительности – посравнению с используемой пьезорезистив-ной технологией. Емкостные датчики дав-ления открывают новые возможности при-менения и сбыта MEMS-датчиков давле-ния. Клиенты фирмы, использующие про-мышленные датчики, теперь рассматри-вают MEMS-датчики не просто как один извариантов, а как лучшее общее решение.

Фирма продолжает лидировать в секто-ре инерциальных датчиков по производи-тельности, мощности, стабильности и раз-мерам комбинированных приборов. Хотяв течение нескольких поколений наблюда-ется постоянное улучшение характери-стик, пространства для дальнейшего со-вершенствования еще много.

После недавнего поглощения корпора-ции Chirp Microsystems перед TDK In-venSense открылись новые рынки и новыерешения по датчикам времени пролета.Расширяются возможности на рынке ульт-развуковых решений, сравнимые с выхо-дом InvenSense на рынок гироскопов. Этосвязано с ценовыми, габаритными и энер-

гетическими преимуществами современ-ных технологий. Новые потенциальныевозможности использования и рынки по-являются каждый день.

Основные конкуренты TDK InvenSenseна рынке MEMS и датчиков – фирмыBosch, SensorTec, STMicroelectronics,Knowles и Infineon Technologies.

К достоинствам корпоративной поли-тики TDK InvenSense относятся устойчи-вая поддержка клиентов, собственнаяширокая сеть разработчиков и большойопыт в области программного обеспече-ния. Это позволяет поддерживать разра-ботки как в сфере Интернета вещей, таки в области новых сенсорных примене-ний. Для ускорения реагирования на по-требности крупнейших клиентов и разви-тия базы разработчиков фирма провелареструктуризацию. TDK обладает обшир-ным опытом в области программногообеспечения – от задающих устройств досочетаний датчиков и целостных партнер-ских решений, таких как новая линейкасредств позиционирования Coursa.

По мнению специалистов TDK Inven -Sense, расширение использования датчи-ков поднимет ряд взаимосвязанных техно-логий на новый уровень развития. Боль-шие данные – это уже не просто концепциябудущего, а индустрия, созданная на осно-ве последних достижений в области искус-ственного интеллекта и машинного обуче-ния, на большом количестве новых дан-ных, получаемых от постоянно расширяю-щихся сенсорных приложений. Датчикиоцифровывают человеческий опыт, вводятлюдей в цифровой мир и позволяют робо-там успешно перемещаться в реальноммире. По мере того как реальное и вирту-альное сближаются, их будут связыватьдатчики, открывая новые возможности дляпользователей во всем мире [1].

1. With Constant Reinvention, TDK InvenSense Keeps Competing in the Top MEMS League. i-Micronews,June 26, 2019: https://www.i-micronews.com/with-constant-reinvention-tdk-invensense-keeps-competing-in-the-top-mems-league/ 2. Davis Shannon. How the MEMS Market Is Holding Up in a Gloomy Economy. Semi-conductor Digest, July 10, 2019: https://www.semiconductor-digest.com/2019/07/10/how-the-mems-market-is-holding-up-in-a-gloomy-economy/

https://www.i-micronews.com/with-constant-reinvention-tdk-invensense-keeps-competing-in-the-top-mems-league/


И США, и КНР собирают огромныеобъемы данных, которые затем исполь-зуются для обучения средств ИИ. Этостало основанием для заявлений о том,что именно эти две страны возглавляютмировую гонку в сфере ИИ. Жесткиеправила о соблюдении конфиденциаль-ности данных, действующие в Европе,не позволяют местным фирмам раскры-вать используемые для обучениясредств искусственного интеллектаобъемы данных. Формально эти прави-

ла не дают европейцам говорить об ихистинном месте в гонке ИИ, но на делеговорить об отставании вряд ли можно.Стремление соответствовать упомяну-тым правилам вынуждает европейскиефирмы идти своим путем – если обуче-ние средств ИИ, связанное с облачнымивычислениями5, стало общей тенденци-ей, то Европа видит свою роль в даль-нейшем развитии обучения и персона-лизации в рамках концепции краевого(пограничного) ИИ.

Работы в области краевого (пограничного) искусственного интеллектаКлючевые слова: искусственный интеллект, краевые вычисления, машинное обучение, облачныевычисления.

В Гренобле (Франция) прошли Дни инноваций CEA-Leti. В ходе мероприятияобсуждались два направления, возникшие в области искусственного интеллекта(ИИ). Европа сосредотачивается на «краевом ИИ», в то время как КНР и СШАагрессивно развивают направление «облачного ИИ». В то же время американ-ские и китайские фирмы также работают в области краевого ИИ – например,Texas Instruments.

ПРОРЫВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИМИКРО- И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

П

Действительно ли Европа отстает

в области искусственного интеллекта? Неочевидно. Начнем с того, что с общемиро-вой точки зрения исследования в этойсфере только-только выходят за пределыначальных этапов работ. Правда, многиефирмы утверждают, что они уже осна-щают свои смартфоны ИИ-ускорителями,называя их «краевым ИИ». Но это совсем

не тот уровень, на котором работают спе-циалисты CEA-Leti6. Их представления,особенно о перспективных технологиях,выходят далеко за рамки современнойпрактики краевого ИИ.

Краевой интеллект – это огромнаяпроблема, связанная с краевыми вычис-лениями7, которую Европе предстоит ре-шить, учитывая, что правила конфиден-

ОТСТАЕТ ЛИ ЕВРОПА В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА?


Прорывные технологии микро- и радиоэлектроники

циальности данных никогда не делисьи не денутся.

По определению, решение крупныхзадач требует инноваций. Исследовате-ли CEA-Leti представили 10-летнююмаршрутную карту развития краевогоИИ. Предполагается использовать ши-рокий диапазон технологий – от 3D-эта-жирования до «вычислений в памяти»8

и внутрикристальной интеграции рези-стивной энергонезависимой памяти.Прогресс в этих областях позволит сни-зить удельные затраты энергии (на однуоперацию).

Ключ к экономии потребляемой энер-гии в краевых вычислениях – отказ от пе-ремещения данных из внешнего блока па-мяти в ИИ-процессор. Каждый раз, когдапроисходит такое перемещение, происхо-дит пичковое повышение потребляемоймощности краевыми средствами ИИ при-мерно в 100–1000 раз.

Параллельно крайне важно сократитьчисло краевых ИИ-операций. С этойцелью CEA-Leti изучает нейроморфныйподход к обработке данных и пичковое ко-дирование для обработки входных сигна-лов датчиков глубокой нейронной сетью.

10 TOPS НА ВАТТЦель исследований CEA-Leti в обла-

сти краевого ИИ – разработать в течениеближайших пяти лет процессор краевогоИИ, работающий со скоростью 10 Т (т. е.10⋅1012) операций в секунду (TOPS) наватт. Реализация этой цели потребуетобъединения новой архитектуры памяти,пичковых алгоритмов и матриц датчиков.В случае достижения поставленной целипоявится резкий контраст с современны-ми графическими процессорами, рабо-тающими с быстродействием 1 TOPS на200 Вт.

Конфиденциальность данных создаладля европейских НИОКР уникальную воз-можность. Она создает трудности для ис-следователей, но также заставляет ре-шать проблемы «в лоб». Это трудный про-цесс, о котором остальной мир едва заду-мывается. Остается подождать и посмот-реть, позволит ли краевой ИИ выигратьмировую гонку в области искусственногоинтеллекта. По крайней мере это цель,благодаря которой Европа может отли-чить свои работы в области ИИ от иссле-дований ИИ в остальных странах мира.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ БЕЗ АППАРАТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ?CEA-Leti считает своим огромным акти-

вом 50-летнюю историю проведенияуглубленных НИОКР в области производ-ства и тестирования микроэлектроники.

Исследования в области ИИ в Крем-ниевой долине обернулись огромной вы-годой от алгоритмов, разработанных наоснове технологических платформ такихкорпораций, как Amazon, Facebook,Google и Microsoft. Эти интернет-гигантыдобились значительных успехов в обла-сти ИИ без больших капитальных затрат,так как разработанный ими ИИ управ-ляется алгоритмами программного обес-печения ИИ. Однако европейские специа-листы подчеркнули, что «ИИ без аппарат-ного обеспечения» в конечном счете

будет подрывать потенциал ИИ в целом.Европейские исследователи также осо-знают, что чрезмерная шумиха вокруг ИИсреди инвесторов, СМИ и общественно-сти может в очередной раз «заморозить»технологию из-за несбывшихся ожида-ний. Долгая история развития ИИ насчи-тывает не один «зимний цикл», и очеред-ная «глубокая заморозка» после нынеш-него ажиотажа вполне возможна. Тем неменее, по мнению экспертов CEA-Leti, ИИв целом должен стоять на двух столпах:«краевом ИИ» и «доверенном ИИ». Поддоверенным ИИ имеется в виду искус-ственный интеллект, «уважающий» част-ную жизнь, способный объясниться, от-ветственный и надежный.



Уверенность ИИ в собственных реше-ниях имеет большое значение, когда ониспользуется в жизненно важных систе-мах, будь то автономное транспортноесредство, автомобиль, самолет или ме-дицинский прибор.

Хороший пример здесь – стартап Dia-beloop, работающий в партнерствес CEA-Leti. Фирма разработала системууправления терапией диабета первоготипа, уже одобренную регулирующимиорганами Германии и Франции. Системаконтролирует уровень сахара в кровипациента и воспроизводит функцию под-желудочной железы. Поскольку диабе-тики ведут различный образ жизни, ихпотребности в дозировке инъекцийтакже различны. Соответственно,важно, чтобы ИИ «локально изучал» по-требности пациента и «персонализиро-вал» систему в целом. Система компа-нии Diabeloop – первый автономный ме-дицинский прибор, принимающий реше-ния. В случае отклонения решения ИИ от

прогнозов на 40% и более система от-ключается – т. е. инсулин не будет вво-диться автоматически. Другими слова-ми, прибор управляется двумя система-ми – автономной системой локальногообучения и детерминированной систе-мой для предотвращения неправильнойдозировки инсулина прибором, управ-ляемым ИИ.

Еще один пример – сотрудничествоCEA-Leti со Стэнфордским университе-том (США). Одним из результатов этогосотрудничества стала разработка пер-вой в мире резистивной ОЗУ (RRAM)с кремниевыми вычислительными бло-ками. Эта энергонезависимая ИС ЗУреализована по многоуровневой техно-логии (т. е. в каждой ячейке памяти хра-нится не один, а несколько бит). Посравнению с существующими аналогич-ными RRAM емкость нового приборав 2–3 раза выше. В число возможныхприменений входят поддержка ИИ в Ин-тернете вещей или «краевой ИИ».

ПРИМЕРЫ СОВМЕСТНЫХ РАБОТ

ИИ НУЖДАЕТСЯ В ОФИЦИАЛЬНОЙ СЕРТИФИКАЦИИФакторы, делающие системы ИИ

«менее надежными» и «несправедли-выми», – это неполные наборы данных,часто используемые для обучения си-стем ИИ. Заявлений поставщиково том, что они сделали все возможноедля обеспечения надежности предла-гаемой системы ИИ, недостаточно.

В отличие от смартфонов, которыемогут пару раз и не среагировать наполученную от датчиков информацию,жизненно важные системы ИИ должныразрабатываться на основе «этическихи правовых рамок ИИ». Кроме того,они должны быть официально серти-фицированы [1].

ПЯТЬ ПРОЕКТОВ В ОБЛАСТИ ИИ, ПРЕДСТАВЛЕННЫХ НА ДНЯХ ИННОВАЦИЙ CEA-LETI

На своем мероприятии CEA-Leti, чьи ис-следования сосредоточены не только намикроэлектронике и искусственном интел-лекте, но и на здравоохранении и энергети-ке, представила ряд исследовательскихпроектов. Эти проекты реализуются каксобственно CEA-Leti и работающими с нейстартапами, так и стартапами, уже ставши-ми самостоятельными предприятиями.

Наибольшее внимание привлеклипять проектов:

■ Apneaband, носимое устройство,предупреждающее об удушье вовремя сна;

■ Spirit, нейронные сети, работающиев пичковом режиме и обеспечиваю-щие вычисления с массовым парал-



лелизмом, низкой потребляемоймощностью и малым временем ожи-дания;

■ Bacram, безобъективное средствоформирования изображений, предна-значенное для быстрого выявленияугроз биологического терроризма;

■ Dneuro, автономная высокопроизводи-тельная глубокая нейронная сеть наоснове вентильной матрицы, програм-мируемой пользователем (FPGA);

■ Worms, средства расширения так-тильного взаимодействия с повсе-дневными объектами.

ApneabandБеспроводной браслет Apneaband

способен точно фиксировать внезапнуюостановку дыхания во сне (апноэ) в ре-альном масштабе времени и позволяетотказаться от посещения больницы дляпроведения ночных тестов. Апноэ – этопатологический процесс, приводящийк неоднократной остановке дыхания вовремя сна, что может повлиять на при-ток кислорода в мозг и другие частитела. В браслет Apneaband встроеныдатчики отслеживания частоты сердеч-ных сокращений, изменения частотысердечных сокращений (HRV), уровнянасыщенности тканей кислородоми биоэлектрического импеданса. Совре-менная методика обработки сигналапозволяет эффективно извлекать и ло-кализовывать параметры состояния че-ловека. Прибор использует базу данных,созданную экспертами по респиратор-ным расстройствам сна.

Аппаратное и программное обеспече-ние прибора создано специалистамиCEA-Leti. В работе над браслетом такжепринимали участие специалисты Евро-пейского института инноваций и техно-логий, госпиталя Гренобля. Работа осу-ществлялась при поддержке ЕС.

SpiritОдной из главных тем Дней инноваций

CEA-Leti стали вычисления и обработка«в памяти», облегчающие реализацию

краевого ИИ. Демонстрацией этой техно-логии стал кристалл Spirit, позволяющийклассифицировать рукописные цифры,нарисованные на сенсорном экране, в ре-альном масштабе времени.

Утверждается, что Spirit – первая ин-тегрированная внутрикристальная ней-ронная сеть, обеспечивающая коинтег-рацию в одном и том же кристалле ана-логовых пичковых нейронов и резистив-ных синапсов, использующих ячейкиRRAM. В нем применяется кодированиепичков изображением 12×12 – чем чер-нее пиксель, тем больше будет пичков.Как следствие, рассеяние мощностибудет значительно меньшим, чем в вари-анте с внeкристальным расположениемпамяти. По утверждению специалистовCEA-Leti, энергия обычно составляет3,6 пДж на одно синаптическое событие.

Демонстрация проекта – только пер-вый этап. CEA-Leti планирует создатьопытные образцы прибора в 2021 г. Сле-дующим шагом станет сопряжение уско-рителей с событийно-ориентированны-ми видеодатчиками и лидарами дляобеспечения оценки положения9, одно-временной локализации и построениякарты (SLAM10), а также классификацииобъектов.

BacramИнструментальное средство Bacram,

созданное разработчиками CEA-Leti,способно идентифицировать опасныемикроорганизмы менее чем за 15 минут.Портативный прибор оснащен безобъек-тивным КМОП-формирователем сигна-лов изображения и анализатором на ос-нове Рамановской спектроскопии (спек-троскопия комбинационного рассеяния).Прибор пригоден для развертыванияв районах, требующих выявления рисковс точки зрения биологических, радиоло-гических, химических и ядерных угроз(т. е. может использоваться как детекторприменения оружия массового уничто-жения). Один из таких приборов исполь-зовался при проведении чемпионата Ев-ропы по футболу во Франции в 2016 г.



Безобъективный формирователь сиг-налов изображения используется для об-наружения вредоносных объектов широ-копольным сканированием, а темнополь-ная микроскопия (микроскопия по методутемного поля) позволяет рассматриватьединичные бактериальные клетки. Ин-струментальное средство оснащенобазой данных спектральных «отпечатков»большинства известных бактерий, полу-ченных при помощи Рамановской спек-троскопии. В свою очередь, эта база дан-ных совмещена с программным обес-печением, способным определить и ви-зуализировать неизвестные спектры, чтопомогает в идентификации бактерий.

DneuroDneuro представляет собой пол-

ностью независимую аппаратную биб-лиотеку уровня регистровых передач(RTL), предназначенную для интеграцииавтономных глубоких нейронных сетейна FPGA. Средство создано на платфор-ме N2D2 с открытым исходным кодомдля приложений глубокого обучения.

Платформа N2D2 обеспечивает ав-томатическую генерацию кода в раз-

личных программных модулях для раз-личных аппаратных целей: централь-ных процессоров, графических процес-соров, FPGA или «систем-на-кристал-ле» (SoC).

Сфера применения Dneuro включаетв себя контроль качества на производствеи автономные транспортные средства.

WormsДатчик Worms только что разрабо-

тан специалистами CEA-Leti. Утвер-ждается, что это уникальный пьезо-электрический датчик с «прорывной»чувствительностью и способностьюустановления различий, что позволяетдобавить повседневным объектам так-тильное восприятие.

Датчики Worms адаптируются к раз-личным конфигурациям независимо отпринимающего материала (пластик, ме-талл, стекло или дерево), его толщиныи формы. Эта запатентованная техноло-гия предусматривает автономное пита-ние. Возможные области применениявключают автомобили, умные дома, мо-бильную технику, робототехнику, спорти здравоохранение [2].

РАБОТЫ КОРПОРАЦИИ TEXAS INSTRUMENTS В ОБЛАСТИ КРАЕВОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Утверждение CEA-Leti о том, что КНРи США сосредоточились на облачном ИИ,не совсем корректны. Хотя корпорацияTexas Instruments (г. Даллас, шт. Техас,США) не участвовала в Днях инновацийCEA-Leti, ее работы в области краевого ИИзаслуживают внимания.

Машинное обучение стало популярнымдля решения задач технического зренияи других встроенных вычислений. В товремя как классические алгоритмы машин-ного обучения требуют вмешательства че-ловека для извлечения из данных характер-ных признаков, алгоритмы машинного об-учения или сетевые модели учатся извле-кать важные характерные признаки из дан-ных и делать интеллектуальные прогнозыотносительно этих данных самостоятельно.

Технология машинного обучения спо-собна расширить интеллектуальные воз-можности различных устройств. В умныхбытовых устройствах (например, в умнойпечи) машинное обучение может исполь-зоваться для классификации продуктови соответственной установки времении температуры приготовления. На заво-дах – для обнаружения дефектов изготов-ления или для технического обслужива-ния по текущему состоянию (основанномуна прогнозировании запаса надежности),с тем чтобы помочь предсказать остав-шийся срок службы установки или обна-ружить аномалии в ее работе. В транс-портных средствах машинное обучениеможно применять для обнаружения на до-роге других автомобилей, пешеходов, до-



рожных знаков и т. д. Его также можноиспользовать в приборах, осуществляю-щих перевод естественного языка.

Существуют две основные части ма-шинного обучения: собственно обучениеи формирование логического вывода(рис. 1).

Первая часть – это этап обучения ал-горитма. Цель обучения сетевой моделисостоит в том, чтобы заставить модельизучать наилучшие возможные значенияпараметров для предсказуемого реше-ния данной проблемы. Существует дваспособа обучения модели машинногообучения – контролируемое и неконтро-лируемое обучение.

В методе контролируемого обучениямодель учится сопоставлять входныеи выходные данные на основе несколь-ких примеров обучающей пары «вход-ные данные – выходные данные». Приэтом данные, используемые для обуче-ния алгоритма, уже помечены правиль-ными ответами, а возможные выходныеданные известны. На рис. 2 показан про-цесс разработки модели контролируемо-

го обучения, где модель пытается на-учиться классифицировать изображениекак собаку или кошку. Он включаетв себя помеченный набор данных обуче-ния, алгоритм прямого прохода, вычис-ления ошибок и алгоритм обратногопрохода.

Алгоритм прямого прохода включаетв себя извлечение из входных данныххарактеристик признаков и прогнозиро-вание информации. В методе контроли-руемого обучения прогнозы сравни-ваются с фактической информацией, наоснове чего вычисляется ошибка. Пред-сказания параметров сети корректи-руются на основе ошибки предсказанияс тем, чтобы на следующей итерациипредсказание оказалось более точным.В этом процессе задействовано от не-скольких тысяч до миллионов входящихизображений кошек и собак, и процессбудет повторяться миллионы раз – покапараметры сети не будут настроены до-статочно хорошо для того, чтобы делатьточный прогноз по большинству данных,на которых сеть обучается.

Рисунок 1. Технологический процесс разработки приложения машинного обучения

Ист

очни

к: E

E Ti

mes

Прямой проход

Обратный проход

«Кошка»

Собака

Ошибка

Рисунок 2. Контролируемое обучение

Ист

очни

к: E

E Ti

mes



Обучение моделей машинного обуче-ния требует больших затрат вычисли-тельных ресурсов. Зачастую эти моделиработают на настольных ПК или в «обла-ке» с использованием мощных графиче-ских процессоров и FPGA.

После того как модель обучена про-гнозировать информацию, значения па-раметров замораживаются и разверты-ваются в область формирования логиче-ских выводов по любым новым данным,которые она получает. Это вторая частьмашинного обучения: формулированиевывода. На этапе вывода выполняетсятолько алгоритм прямого прохождения,извлекающий важные характерные при-знаки и прогнозирующий информацию.

Формулирование вывода машинногообучения в рамках краевого ИИ (рис. 3)с использованием встроенного процес-сора становится довольно популярнымпо сравнению с осуществлением выводав рамках облачного ИИ (рис. 4) из-заприсущих ему преимуществ в предска-зуемости, конфиденциальности, про-пускной способности сети, времени ожи-дания и потребляемой мощности.

Во встроенной системе формулиро-вание выводов может выполняться раз-личными блоками внутрикристальнойобработки наподобие центральных про-цессоров, графических процессоров,ЦОС-процессоров, FPGA-логики, спе-циализированных ускорителей илилюбым сочетанием этих вариантов. Воз-можности формулирования вывода ма-шинного обучения обычно осуществ-ляется с быстродействием в несколькомега-, гига- или тера-операций в секунду(MOPS, GOPS или TOPS).

Выбор встраиваемого процессорадля формулирования вывода машин-ного обучения в краевом искусствен-ном интеллекте

Наличие в настоящее время различ-ных вариантов может затруднить пра-вильный выбор прибора или сочетанияприборов для формулирования выво-дов. Успех графических процессоров наобу чающей стороне нейросетевых моде-лей может сформировать неправильноепредставление о том, что эти приборы –лучший выбор для формулирования вы-

Данные датчика

Локальноеаппаратное

обеспечение

Логический вывод машинного обучения Действие

Рисунок 3. Формирование логического вывода в краевом ИИ

Ист

очни

к: E

E Ti

mes

Данные датчика

Данные,загруженные

в облако

Облако

Логический вывод машинного обучения

Возвращенныерезультаты

прогнозирования

Действие

Рисунок 4. Формирование логического вывода в облачном ИИ

Ист

очни

к: E

E Ti

mes



вода. Существует тенденция сравниватьпроизводительность какого-либо данно-го прибора с производительностью гра-фических процессоров, обладающихбыстродействием в несколько TOPS.Однако быстродействие на таком уров-не – не единственный параметр, кото-рый следует рассматривать.

Во-первых, приведенные параметрыTOPS – теоретические. Для многих при-боров доступ к памяти и инфраструкту-ра шины данных не масштабируются довозможностей ядра или подсистемы.Таким образом, фактически достигае-мая в системе пропускная способностьможет быть намного ниже, чем теорети-чески указано. Более значимым пара-метром представляется реально дости-жимая пропускная способность, котораяможет достигать 20% от теоретическойвычислительной мощности. Одни прибо-ры могут плохо работать в различныхсетевых моделях, в то время как про-пускная способность других зависит отразрешения, размера пакета и т. д. Па-кетная обработка может применятьсяв облачной среде или при обучении, номногие встроенные приложения харак-теризуются временем ожидания, не до-пускающим пакетной обработки кадроввходного видео. Таким образом, при со-поставлении значений TOPS необходи-мо сравнивать достигаемую пропускнуюспособность в TOPS для каждого кон-кретного применения.

Во-вторых, не все модели машинногообучения нуждаются в обработке с про-пускной способностью несколько TOPS.Многим приложениям вполне достаточ-но меньших значений – MOPS илиGOPS. Первый важный шаг при выборепроцессора для краевого машинного об-учения – понимание того, какие значе-ния производительности, времени ожи-дания и точности необходимы для дан-ного приложения.

Популярные модели сверточной ней-ронной сети (convolution neural network,CNN), такие как GoogLeNet/InceptionNet,ResNet, ResNext и DenseNet, были разра-

ботаны для использования в настольныхПК или в «облаке». Для их использованияпо принципу «как есть» во встроенныхпроцессорах могут потребоваться высо-кие показатели GOPS/TOPS, что, в своюочередь, увеличивает стоимость системыи поднимает требования к потребляемоймощности – разумеется, если не будеттщательно подобран процессор, специ-фичный для данного приложения.

Методы сетевого моделирования ма-шинного обучения со временем эволю-ционировали, благодаря чему они теперьмогут использоваться во встраиваемыхпроцессорах. Возможность существенно-го (на порядки) снижения требованийк производительности с незначительнымвоздействием на точность продемонстри-ровали такие методики, как эффективнаяконфигурация сети, сокращение избыточ-ных нейронов в скрытых слоях, разрежен-ность и квантование с фиксированнойточкой (запятой).

Например, задачи классификации объ-екта на основе CNN размером224×224 пиксела с 1,0 тыс. классов обна-ружения из базы данных ImageNet могуттребовать пропускной способности более1 GOPS для одиночного изображения наневстроенных дружественных сетевыхмоделях. При использовании методов,дружественных встроенному процессору,число операций может быть сокращенодо <200 MOPS с минимальным снижени-ем точности. Если точность приемлема,то при использовании дружественной се-тевой модели для классификации30 изображений в секунду потребуетсяпропускная способность порядка 6 GOPS.При использовании других (невстроен-ных) вариантов этот показатель составитболее 30 GOPS. В этом случае устройствос производительностью 6 GOPS будетвполне достаточным.

В-третьих, к факторам, которые сле-дует учитывать, можно отнести систем-ную интеграцию, эксплуатационные ха-рактеристики прибора и его долговре-менную доступность на рынке. В целяхснижения общей стоимости целесооб-



разно искать прибор, интегрирующийпериферийные устройства, и интерфей-сы, необходимые данному приложению.Например, если имеется в виду про-мышленное приложение на основе тех-нического зрения для интеллектуально-го завода, которое должно взаимодей-ствовать с другими системами по прото-колу промышленного Ethernet или дру-гим протоколам, наиболее эффектив-ным решением может стать интегриро-ванная SoC. Лучшим выбором системно-го уровня может оказаться прибор, по-добный процессору TI Sitara AM57x. Этотприбор обеспечивает специфичную длятребований данного приложения про-изводительность за счет интеграции не-

обходимых периферийных интерфей-сов, поддержки соответствующих про-мышленных протоколов и соответствиятребованиям полупроводниковой про-мышленности наряду с возможностьюдолгосрочной поддержки.

И последнее, но не менее важное.Необходимо учитывать стоимость про-граммного обеспечения. Поставщик,способный предоставить зрелый ком-плект разработки программного обес-печения в сочетании с адекватной инже-нерно-технической помощью, может по-мочь снизить риски и затраты на разра-ботку, обеспечить создание более каче-ственных продуктов, которые будутсвоевременно выведены на рынок [3].

1. Yoshida Junko. Data Privacy Splits Global AI Race. EE Times, June 29, 2019:https://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=1334876 2. Dahad Nitin. 5 Edge AI Projects Spotted atCEA-Leti Event. EE Times, June 29, 2019: https://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=13348773. Agrawal Manisha. Choosing a Processor for Machine Learning at the Edge. EE Times, June 23, 2019:https://www.eetimes.com/author.asp?section_id=36&doc_id=1334844

EV Group: первая технологиябесшаблонной литографии для массового производстваКлючевые слова: литография, накладные расходы, пластина, резист, шаблон.

Идея создания методики литографии, не требующей шаблонов, обсуждаласьдавно. Отсутствие шаблонов и промежуточных шаблонов существенно снижаеткак накладные расходы, так и стоимость владения. Методики подобного типа ужеиспользовались в опытных работах, но их быстродействие и разрешающая спо-собность были недостаточными. Недавно фирме EV Group удалось преодолетьряд проблем и создать вариант данной технологии, предназначенный для массо-вого производства.

Фирма EV Group (EVG), поставщикоборудования склеивания пластин и ли-тографии для MEMS, нанотехнологийи полупроводниковых приборов, пред-ставила технологию бесшаблонного экс-

понирования (maskless exposure, MLE).Эта перспективная технология литогра-фии следующего поколения ориентиро-вана на ожидаемые потребности лито-графии завершающих этапов обработки



для применений в корпусировании, фор-мировании MEMS, биомедицинских пе-чатных плат и печатных плат с высокойплотностью расположения элементов.MLE, первая в мире технология бесшаб-лонной литографии для массово-поточ-ного производства (ранее подобные тех-нологии применялись для опытныхработ), обеспечивает высокие показате-ли разрешения формирования рисунка,производительности и выхода годных.При этом исключаются значительныенакладные расходы, связанные с шабло-нами, включая управление ими и инфра-структуру обслуживания. Более того,MLE обеспечивает высокую гибкость,позволяющую существенно укоротитьциклы разработки новых приборов. Посути, это один из вариантов многолуче-вой технологии (см. рисунок).

Технология MLE позволяет подгонятьк панелям пластины любого размера,поддерживает работу со всеми доступны-ми на рынке резистами, обладает высокоинтегрированной кластерной конфигура-цией и высокомощным источником УФ-излучения, работающим на несколькихдлинах волн. Производительность MLE-установки не зависит от сложности тех-нологического чертежа и разрешения.Кроме того, MLE позволяет достигать

одинаковой производительности форми-рования рисунка независимо от исполь-зуемого резиста. MLE дополняет суще-ствующие системы литографии EVGи предназначена для новых случаев при-менения, особенно когда другие подходысталкиваются с ограничениями масшта-бирования, стоимости владения11 и т. д.

MLE будет включена в новую линейкусистем EVG, находящихся в настоящеевремя в разработке.

Разработчики отмечают, что техноло-гия MLE показывает хорошие результа-ты в области завершающих этапов обра-ботки, где при использовании другихподходов, например установок пошаго-вой литографии, приходится идти накомпромиссы либо по производительно-сти, либо по издержкам. Особо подчер-кивается, что клиентам EVG в сфере за-вершающих этапов обработки большене требуется выбирать между разре-шающей способностью, гибкостью илистоимостью владения. Ранние этапыразработки технологии MLE совместнос узким кругом избранных клиентов по-казали, что она подходит для широкогокруга применений, число которых рас-тет. Ожидается расширение поддержкитехнологии MLE со стороны фирм полу-проводниковой промышленности.

Общее представление новой MLE-системы фирмы EVG Ист

очни

к: E

V Gr

oup



Разработка MLE-технологии для мас-сово-поточного производства связанас новыми вызовами, появившимисяв области завершающих этапов обработ-ки пластин. Требования к литографии наэтих этапах растут по мере того, как дви-жущей силой в инновациях и разработкахполупроводниковых приборов, воздей-ствующей на перспективные методикикорпусирования, производства MEMSи печатных плат, становится гетерогеннаяинтеграция. Например, в перспективныхметодиках корпусирования ужесточаютсятребования к минимальному разрешениюслоев перераспределения (redistributionlayers, RDL) и интерпозеров – в силу тен-денции к уплотнению шага проводящихлиний и промежутков между ними(lines/spaces, L/S). В некоторых случаяхони приближаются к значению 2 мкм илипревышают его, в то время как отклоне-ния размещения кристалла и использова-ние рентабельных органических подложектребуют большей гибкости при формиро-вании рисунка. Помимо этого, ужесто-

чаются требования к точности совмеще-ния слоев, глубине резкости в формирова-нии рисунка вертикальных боковых сте-нок. Новые требования, такие как миними-зация искажения рисунка и сдвига кри-сталла вследствие искривления пластиныпри корпусировании на уровне пластиныс разветвлением12, а также поддержка не-обходимой толщины резиста, – лишь не-которые из важных критериев для суще-ствующих и перспективных систем лито-графии и методов корпусирования.

В производстве MEMS – с его сложнымассортиментом изделий – накладные рас-ходы на шаблоны и промежуточные шаб-лоны оказывают растущее воздействие настоимость владения. Решающее значениедля формирования рисунка в канавкахимеет контроль фокусировки (глубинырезкости). При этом для производителейпечатных плат и биомедицинских прибо-ров требуется большая гибкость формиро-вания рисунка в широком диапазоне какразмеров топологических элементов, таки подложек.

НОВЫЕ ТРУДНОСТИ ЛИТОГРАФИИ ЗАВЕРШАЮЩИХ ЭТАПОВ ОБРАБОТКИ

Davis Shannon. EV Group Revolutionizes Lithography With New Maskless Exposure Technology. Semicon-ductor Digest, July 2, 2019: https://siliconsemiconductor.net/article/107692/EV_Group_Revolutionizes_Litho-graphy_With_New_Maskless

Информационная система управления предприятием «СМАРТ»

Внедрение системы «СМАРТ» позволяет комплексно автоматизировать весь цикл основных взаимосвязанных задач технической подготовки, производственного планирования и оперативного управления.По вопросам внедрения системы «СМАРТ» на предприятии обращайтесь:тел.: 8(495)940-65-00; e-mail: [email protected]; http://www.instel.ru



Новые типы схем памяти появлялисьна протяжении десятилетий. Однакоданные недавно опубликованного отче-та исследовательской организации Ob -jective Analysis and Coughlin Associatesдемонстрируют, что критическая точкав этой области достигнута и перспектив-ные технологии памяти расширили свойпотенциал применения на большее, чемкогда-либо ранее, число областей.

Как ожидается, емкость рынка пер-спективных схем памяти в 2029 г. можетдостичь 20 млрд долл. – в основном засчет менее эффективных технологий,присутствующих в настоящее время нарынке, – флэш-памяти NOR-типаи СОЗУ. В некоторых применениях нач-нется вытеснение ДОЗУ. Перспектив-ные типы схем памяти окажутся болееконкурентоспособными по сравнениюс существующими, поскольку масштаби-рование продолжается, и будущие тех-нологические процессы будут отличать-ся меньшими топологическими норма-ми. Кроме того, бóльшая экономия отмасштаба13 приведет к снижению цен,что позволит использовать эти схемыпамяти и как автономные приборы, и каккристаллы, встраиваемые в специализи-рованные ИС (ASIC), микроконтроллерыи даже вычислительные процессоры.Отмечается, что все перспективныетипы памяти являются энергонезависи-мыми (см. рисунок).

Хотя цифра в 20 млрд долл. звучитвпечатляюще, необходимо отметить, чтоэто объем продаж всех типов перспектив-ных схем памяти. При этом доминирую-щие типы магниторезистивной памяти(MRAM) и ОЗУ на эффекте измененияфазового состояния (PCRAM) представ-лены в основном схемами семейства Op-tane (включая 3D XPoint) корпорации Intel.Также надо отметить, что продажи ДОЗУв 2018 г. достигли самого высокого уров-ня за их историю – немногим более100 млрд долл.

В целом, как ожидается, продажи схемсемейств Optane в 2029 г. достигнут16 млрд долл., благодаря тому, что ценына них ниже цен на ДОЗУ. Доходы от про-даж автономных MRAM и STT14-RAM до-стигнут 4 млрд долл., что в 170 раз боль-ше, чем продажи MRAM в 2018 г. Нарядус этим резистивные ОЗУ (ReRAM)и MRAM будут конкурировать с флэш-па-мятью NOR-типа и СОЗУ, пытаясь заме-нить б�льшую часть последних в качествевстраиваемых блоков «систем-на-кри-сталле». Это будет способствовать ростудоходов от продаж ReRAM и MRAM.

Перспективные типы памяти охваты-вают широкий спектр технологий, ноключевые среди них – MRAM, PCRAMи ReRAM. В секторе MRAM проявляетсятенденция ускоренного развития встраи-ваемых MRAM по сравнению с автоном-ными приборами. Основные кремниевые

Перспективные типы схем памятивыходят на рынокКлючевые слова: автономные приборы, встраиваемые приборы, масштабирование, энергозависи-мая память, энергонезависимая память.

С первых шагов разработки новых типов схем памяти, которые должны заме-нить ныне существующие, к ним предъявлялись два требования: быстродействиеСОЗУ и энергонезависимость флэш-памяти. В принципе, схемы MRAM и PCRAMуже присутствуют на рынке (в частности, в рамках семейства Optane корпорацииIntel). Однако, как ожидается, быстрое увеличение объемов их продаж произой-дет в период до 2029 г.



заводы разрабатывают технологии изго-товления ASIC, в которых блоки энергоза-висимой памяти будут заменены блокамиэнергонезависимой памяти, и первыйкандидат на использование в таких бло-ках – MRAM. Реализация данной тенден-ции станет одним из существенных фак-торов роста продаж MRAM.

Невозможность масштабированияфлэш-памяти NOR-типа также подталки-вает производителей переключаться наальтернативные варианты. Ранее исполь-зование встраиваемой памяти в микро-контроллерах и ASIC, обусловленное раз-личными потребностями, ограничивалосьиз-за не всегда приемлемого увеличениястоимости. Перспектива замены флэш-памяти NOR-типа приборами с меньшимитопологическими нормами вызывает ин-терес производителей.

В целом экономические параметрыперспективных типов памяти также благо-приятны. У кремниевых заводов не возни-кает необходимости добавлять еще одинпроцесс в завершающие этапы обработ-ки – его просто сделают частью суще-

ствующего КМОП-процесса. Это позво-лит снизить издержки производства – помере увеличения объемов выпуска и вы-хода годных. По всей видимости, периоддо 2029 г. будет «золотым веком» MRAM,так как кремниевые заводы планируютиспользовать этот тип ЗУ в качествевстраиваемой памяти, благодаря чемуспрос на них существенно вырастет. Под-держку PCRAM в основном будет обес-печивать спрос на схемы Optane корпора-ции Intel. Схемы ReRAM получат распро-странение в сфере искусственного интел-лекта и машинного обучения. «В теме»останется и «темная лошадка» – ферро-электрические ОЗУ (FRAM), также пре-тендующие на широкое использованиев ряде приложений.

Тем не менее победителя называтьеще рано. Существующие схемы памятизанимают прочные позиции, с которых ихбудет трудно выбить. Если же перспектив-ным схемам памяти не удастся добитьсясущественно лучших экономических по-казателей, их технологические преиму-щества будут мало чего стоить.

Схемы памяти

Энергозависимые

ДОЗУ

СОЗУ

Энергонезависимые

Серийное производство Опытное производство Разработка

Флэш-памятьNAND-типа

MRAM на моменте вращения спина

(STT MRAM)

РезистивныеОЗУ (ReRAM)

Флэш-память NOR-типа

3D XpointЗУ на углеродных

нанотрубках

МагниторезистивныеОЗУ (MRAM)

ФерроэлектрическиеОЗУ (FeRAM)

Прочие

Структура технологий памяти

Ист

очни

к: C

ough

lin A

ssoc

iate

s

Hilson Gary. Are Emerging Memories Finally Emerging? EE Times, July 2, 2019: https://www.eetimes.com/docu-ment.asp?doc_id=1334874


Полупроводниковые подложки:дальнейшие направленияразвитияКлючевые слова: технологии 5G, полупроводниковые подложки, радиочастотные применения, силоваяэлектроника, фотоника.

Появление новых конечных применений ИС, продолжающиеся процессы ихмасштабирования и развития гетерогенной интеграции требуют новых подходовна уровне материалов – в частности, подложек. Крайне перспективными стано-вятся подложки с заданными свойствами (engineering substrates). Тенденциямразвития в области шаблонов было посвящено очередное исследование фирмыYole Développement (г. Лион, Франция).

ПЕРСПЕКТИВНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Кремниевые технологии далеки отидеала. Производители постоянно пы-таются максимально использовать воз-можности существующих подложек, рас-ширив границы их применения. В этомконтексте появились альтернативныеплатформы и сложные полупроводнико-вые соединения, и сегодня полупровод-никовая индустрия демонстрирует мно-жество успешных примеров: арсенидгаллия (GaAs) для радиочастотных ИСи фотоники, карбид кремния (SiC) длясиловых и РЧ-применений, нитрид гал-лия на сапфире (GaN-на-сапфире) длясветодиодов, технология «кремний-на-изоляторе» (SOI) для РЧ-приборов и кон-тактных формирователей сигналов изоб-ражения и т. п. Без сомнения, примене-ния в области электроники и фотоникисоздают множество возможностей дляперспективных полупроводниковых под-ложек. Исследовательская фирма Yole

Développement ожидает, что объемрынка полупроводниковых подложекв 2024 г. превысит 400 млн долл., а сред-негодовые темпы роста в сложных про-центах (CAGR) за период 2018–2024 гг.составят 24% (см. рисунок).

В своем исследовании «Перспектив-ные подложки: тенденции рынка и техно-логий в 2018 г.» (Emerging Semiconduc-tors: Market & Technology Trends 2019)Yole Développement рассматривает самыесовременные кристаллические полупро-водниковые подложки, включая структу-ры из антимонида галлия (GaSb), анти-монида индия (InSb), нитрида галлия(GaN), оксида галлия (Ga2O3), нитридаалюминия (AlN) и монокристаллическихалмазных пленок. Подробно описывают-ся GaN- и AlN-шаблоны, подложки с за-данными свойствами, такие как «пьезо-кристаллы-на-изоляторе» (POI). Анали-зируется потенциал применения этих


подложек в радиочастотной и силовойэлектронике, фотонике (включая полу-проводниковые лазеры на диодах), све-тодиодах, датчиках и детекторах.

Этот отчет – часть глобальной стра-тегии Yole Développement по глубокомупониманию всей цепочки поставок полу-проводниковых приборов и материалови ее эволюции. С целью понять техниче-ские и экономические проблемырынка – от перспективных полупровод-никовых подложек до УФ СИД или лазе-ров с торцевым излучением (EEL) до ра-диочастотных компонентов для 5G –аналитики постоянно взаимодействуютс ведущими поставщиками. Особое вни-мание уделяется выявлению возможно-стей бизнеса и его развития, в том числепо новым подложкам и изготовляемымна их основе продуктам.

В области радиочастотных приложе-ний существует множество факторовразвития рынка, включая инфраструкту-ру 5G и мобильные телефоны, военныесистемы, гражданские автомобильныерадары и т. д. Например, при разверты-вании сетей 5G будут активно приме-няться радиоблоки, реализованные потехнологии MIMO15, уже использующие-ся в дорогих телефонах 4G LTE. Приме-нение MIMO в мобильных телефонахс целью повышения эксплуатационных

характеристик приведет к необходимо-сти использовать больше фильтров. По-вышение производительности и уве-личение числа компонентов подразуме-вает бóльшие рыночные возможностидля новых материалов.

С точки зрения силовой электроники,развитие которой в настоящее время об-условлено электрификацией транспор-та, расширением использования воз-обновляемых источников энергии и т. п.,общей тенденцией стало повышениепроизводительности при одновремен-ном снижении потребляемой мощности.Развитие данной тенденции создаетмногочисленные рыночные возможно-сти для материалов с широкой запре-щенной зоной (WBG), таких как карбидкремния. Действительно, рынок SiC-устройств устойчиво развивается, хотясами подложки остаются достаточно до-рогостоящими.

Рынок фотоники, охватывающий при-боры, работающие в диапазоне от ульт-рафиолетовой до инфракрасной обла-сти спектра, также открывает широкиевозможности для создания инновацион-ной продукции – от систем очистки водыи газовых датчиков до приборов форми-рования инфракрасных изображений.Поскольку длина волны определяетсяшириной запрещенной зоны, присущей

Перспективные материалы

GaSb

InSb

Монолитный GaN

Ga2O3

Монолитный AlN

Монокристаллический алмаз

Подложки с гетероэпитаксиальными монокристаллическими алмазными пленками

Подложки с заданными свойствами

GaN-шаблоны

AlN-шаблоны

2019 г. –122 млн долл.

2024 г. –402 млн долл.

CAGR в 2019–2024 гг. > 24% за счет подложек с заданными свойствами

GaSb

InSb

МонолитныйGaN

Ga2O

3

МонолитныйAlN

Монокристаллическийалмаз Подложки

с гетероэпитаксиальнымимонокристаллическими

алмазными пленками

Подложкис заданнымисвойствами

GaN-шаблоны

AlN-шаблоны

3 млндолл.

6,7 млндолл.

4 млндолл.

20 млндолл.

4 млндолл.

6 млндолл.

5 млндолл.

3 млндолл.

Обзор рынка перспективных материалов в 2018–2024 гг.

Ист

очни

к: E

mer

ging

Sem

icon

duct

or S

ubst

rate

s: M

arke

t & T

echn

olog

y Tr

ends

repo

rt, Y

ole

Déve

lopp

emen

t, 20

19



каждому материалу, для использованиякак более коротких, так и более длинныхволн активно разрабатываются соответ-ствующие материалы.

Лазерные диоды (полупроводнико-вые лазеры) и фотодиоды на основеGaSb и InSb уже нашли применениев высокопроизводительных военных си-стемах. Но это еще не все. Например,IQE, ведущий поставщик пластин с ис-пользованием соединений сурьмы и эпи-

таксиальных пластин, активно взаимо-действует с поставщиками комплектно-го оборудования (OEM) первого уровня,что, в частности, открывает новые воз-можности для вывода на потребитель-ские рынки ИК-технологий ночного виде-ния на основе соединений сурьмы.

Ряд крупных производителей детек-торов, в том числе FLIR, SemiconductorDevices и IRnova, разрабатывают новуютехнологию сверхрешеток второго типа

В ЦЕНТРЕ ВНИМАНИЯ: IQE

IQE – англо-американская компания по производству полупровод-никовых материалов.


Штаб-квартира: г. Кардифф, Уэльс, Великобритания.

Численность сотрудников (2017 г.): 591 чел.

Доход (2018 г.): 156,3 млн фунтов стерлингов.

IQE специализируется на современных крем-ниевых и сложных полупроводниковых мате-риалах на основе арсенида галлия (GaAs), фос-фида индия (InP), нитрида галлия (GaN) и крем-ния. Это крупнейший независимый производи-тель эпитаксиальных пластин, изготовленныхпутем химического осаждения из паровой фазыметодом разложения металлоорганических со-единений (MOCVD), молекулярно-лучевой эпи-таксии (MBE) и химического осаждения из паро-вой фазы (CVD) и предназначенных для про-изводства широкого спектра беспроводных, оп-тоэлектронных, электронных приборов и ус- т ройств на солнечных батареях.

В последние годы компания добиласьзначительных успехов в своей стратегии ди-версификации:

■ заключен крупный контракт с фирмойPhilips на применение излучающих с по-верхности полупроводниковых лазеровс вертикальным резонатором (VCSEL) длянескольких конечных приложений;

■ выпущена первая в мире 150-мм InSb-пла-стина для производства инфракрасныхприборов;

■ совместно с фирмой Solar Junction на плат-форме IQE осуществлена аттестация рядагелиотехнических материалов на основекремния для массового производства.

IQE играет ведущую роль в ряде глобаль-ных технологических программ, в т. ч.:

■ создание общеевропейской системы по-ставок для крупносерийного производстваVCSEL;

■ разработка многопереходных (концентра-торных) солнечных элементов космическо-го назначения на высококачественных гер-маниевых подложках диаметром 150 мм(Европа);

■ «зеленая» энергетическая инициатива поразработке высокоэффективных устройствуправления мощностью на основе нитридагаллия (США).


(T2SL) на основе GaSb. Ожидается, чтоэта технология скоро проникнет в потре-бительские приложения и в ближайшиегоды ее применение будет расширяться.

Пластины из монолитного нитридагаллия (GaN) уже много лет широко ис-пользуются в лазерных диодах. Недавнобыло изучено их использование в сило-вой электронике и радиочастотных при-ложениях. Аналитики Yole Développementотмечают растущую активность японскихфирм – от поставщиков материалов допоставщиков приборов, таких как ToyodaGosei, – в создании вертикальных сило-вых приборов типа «GaN-на-GaN».

Повышенное внимание привлекаети материал со сверхширокой запрещен-ной зоной (оксид галлия Ga2O3). Пред-полагается, что продемонстрированныенедавно пластины диаметром до 150 мм

будут иметь потенциально более низкуюудельную стоимость по сравнению с со-временными решениями на основе SiC.Дальнейшее развитие технологии Ga2O3будет зависеть от конкуренции со сторо-ны других технологий с точки зрения из-держек производства и других затрат,а также диапазона возможных конечныхрешений.

До сих пор Yole Développement рас-сматривала в основном монолитные кри-сталлические материалы, но в последнеевремя ее исследователи уделяют значи-тельное внимание шаблонам и подлож-кам с заданными свойствами. Подобныеструктуры разрабатываются либо дляснижения стоимости (например, поликри-сталлический SiC), либо для повышенияпроизводительности («пьезо-на-изолято-ре» для применения в фильтрах).


Davis Shannon. Emerging Semiconductor Substrates: What Will Be The Next Game-Changer? Semicon-ductor Digest, June 27, 2019: https://www.semiconductor-digest.com/2019/06/27/emerging-semiconductor-substrates-what-will-be-the-next-game-changer/

ПУБЛИКАЦИИ В НАУЧНЫХ ЖУРНАЛАХ «ВОПРОСЫ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ» И «РАДИОПРОМЫШЛЕННОСТЬ»

Преференции для авторов■ Бесплатная публикация статей.■ Качественное двустороннее анонимное ре-

цензирование.■ Сжатые сроки публикации.■ Серьезная редактура.■ Высокий уровень перевода.■ Индекс DOI каждой статье.■ Помощь в продвижении научной публика-

ции.

Подача рукописиРукопись статьи, оформленную в соответствии с правилами представления статей (размеще-ны на сайтах www.radioprom.org, vre.instel.ru; могут быть высланы по запросу), а также акт экспертизы присылают по e-mail: [email protected] или с помощью электронной формы на сайте www.radioprom.org.

Этапы редакционного процессаРецензирование, редактирование, корректура, верстка, согласование с авторами, публикация.На всех этапах редакция взаимодействует с ав-торами.

Индексирование опубликованных статейРИНЦ, EBSCO, Google Scholar, РГБ, ВИНИТИ.

https://vre.instel.ru/jour


https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeXIyTQheSR_73X6zJJhuhmOyWLYNWKccwuV5CNSQdTObLmhw/viewform


1 «Корпус-на-корпусе», также «мо-дуль-на-модуле» (package on package,PoP) – метод корпусирования ИС, верти-кально объединяющий BGA-корпусиро-ванные дискретную логику и память.Друг на друге устанавливаются (этажи-руются) два или более корпусов (моду-лей) со стандартным интерфейсом длямаршрутизации сигналов между ними.Это позволяет увеличить плотность раз-мещения компонентов в таких приборах,как мобильные телефоны, персональ-ные цифровые помощники (PDA) и циф-ровые камеры.

2 Шесть степеней свободы (six de-grees of freedom, 6DoF) – возможностьгеометрической фигуры совершать дви-жения в трехмерном пространстве (впе-ред–назад, вверх–вниз, влево–вправо –в декартовой трехмерной системе коор-динат), включая повороты через углы Эй-лера вокруг каждой из трех взаимно пер-пендикулярных осей (рыскание, тангаж,крен).

3 SESUB (Semiconductor Embeddedin SUBstrate) – полупроводниковый при-бор, встроенный в подложку, инновацион-ная запатентованная технология корпора-ции TDK для изготовления подложки совстроенными полупроводниковыми мик-росхемами толщиной порядка 50 мкм.

4 DMP (data management platform) –платформа управления данными.

5 Облачные вычисления (cloudcomputing) – технология распределен-ной обработки данных (компьютернаяархитектура), в которой вычислитель-ные ресурсы и мощности предостав-ляются пользователю как интернет-сер-вис по требованию. При этом нагрузкана входящие в «облако» компьютерыраспределяется автоматически.

6 CEA-Leti (Laboratoire d'électro -nique des technologies de l'information) –Лаборатория электроники и информа-

ционных технологий при Французскойкомиссии по атомной энергетике, круп-ный европейский центр исследованийв области микроэлектроники

7 Краевые вычисления (edge com-puting) – метод оптимизации облачныхвычислительных систем путем переносаобработки данных на границу сети вблизиисточника данных, благодаря чему сни-жается трафик между датчиками и цент-ром обработки данных. Подход требуетиспользования ресурсов, не подключен-ных к сети постоянно (ноутбуки, смартфо-ны, планшетные ПК, датчики и т. п.).

8 Вычисления (обработка) в памяти(in-memory computing/management) –высокопроизводительные распределен-ные системы, предназначенные для хра-нения и обработки данных в оператив-ной памяти в реальном масштабе вре-мени.

9 Оценка (определение) положения(pose estimation) – типичная задачав машинном зрении и робототехнике:идентифицировать конкретные объектысцены или изображения и определитьместоположение и ориентацию каждогообъекта в некоторой системе координат.

10 SLAM (simultaneous localizationand mapping) – метод одновременной ло-кализации и построения карты, исполь-зуемый в автономных транспортных сред-ствах для построения карты в неизвест-ном пространстве или для обновлениякарты в заранее известном пространствес одновременным контролем текущегоместоположения и пройденного пути.

11 Стоимость владения (cost of own-ership, CoO) – затраты на приобретение(разработку) и содержание (эксплуата-цию).

12 Корпусирование на уровне пла-стины с разветвлением (fan-out wafer-level package, FO WLP) – один из видовкомпромисса между корпусированием

ГЛОССАРИЙ


на уровне кристалла и корпусированиемна уровне пластины. Полупроводнико-вая пластина режется на кристаллыи отдельные кристаллы ИС встраивают-ся в новую «искусственную» пластину.В полученной встраиваемой структуремежду отдельными кристаллами образу-ется достаточно места, что позволяетформировать разветвленный слой пере-распределения. Уникальное свойствоFO WLP – в одном WLP можно интегри-ровать более одного кристалла за счетэтажирования.

13 Экономия от масштаба (econo -mies of scale) – снижение издержек, обу -

словленное ростом масштабов про-изводства.

14 STT (spin-transfer torque) – эф-фект передачи спинового вращательно-го момента электрона (используетсяв т. ч. в перспективных ИС ЗУ).

15 MIMO (multiple input multiple out-put) – метод пространственного кодиро-вания сигнала, позволяющий увеличитьполосу пропускания канала, в которомпередача и прием данных осуществ-ляются системами из нескольких антенн.Передающие и приемные антенны раз-носят так, чтобы корреляция между со-седними устройствами была слабой.

Глоссарий

В СЛЕДУЮЩЕМ ВЫПУСКЕ

■ Встроенное техническое зрение – одна из горя-чих тем во многих промышленных примене-ниях. Крайне привлекательной здесь выглядитвозможность интеграции функций обработкина плате камеры – без необходимости в око-нечном ПК, сервере или другой дорогостоящейсистеме. Разработчики промышленной элек-троники – от контрольно-измерительного обо-рудования промышленных предприятий досельскохозяйственных систем и от автономныхтранспортных средств до средств медицинской

диагностики – ищут возможность приблизитьфункцию обработки к первичному датчику.

■ Для успеха развертывания сетей 5G техноло-гия краевых (пограничных) вычислений неменее важна, чем технология связи с исполь-зованием волн миллиметрового диапазона.Так, сети 5G не могут соответствовать требо-ванию консорциума 3GPP о времени ожида-ния не более 4 мс без некоторого слоя достав-ки данных, запуска приложений и работыс многоуровневыми приложениями в рамкахнепредсказуемого массива интеллектуальныхустройств. В свою очередь, краевые вычисле-ния, первоначально разработанные менедже-рами Интернета вещей как средство сохране-ния контроля над своими данными, не будутфункционировать должным образом безсверхбыстрой беспроводной связи.

■ По данным одного из последних исследова-ний корпорации IHS Markit, сети LoRa и сото-вый узкополосный Интернет вещей намногоопережают по развитию глобальные сетис малой потребляемой мощностью (LPWAN).LTE-M-версия сотовых сетей 4G также отстает.По оценкам IHS Markit, в 2018 г. было развер-нуто 150 млн линий LPWAN, в 2023 г. их числодостигнет 1,7 млрд, среднегодовые темпыприроста за указанный период составят 63%.

Центральный процессорГрафический процессорВентильная матрица, программируемая пользователем

Скорость обработки (параллельные операции)

Операциив реальном масштабе

времени

Удельнаястоимостьобработки

(операция/долл.)

Удельнаяпотребляемая

мощность обработки(операция/Вт)

Обработкаи последовательные

операции

Операциис фиксированной

запятой

Операциис плавающей запятой


https://vre.instel.ru/jour/index

Выпуск 15 (6689) от 1 августа 2019 г.6689).pdfИсточник: status of the...

Documents