智能互聯(lián)時代，數(shù)據(jù)洪流洶涌而生，對計算力的需求前所未有。英特爾始終以領先的制程工藝提供不斷躍升的計算力，并將晶體管密度作為引領制程工藝發(fā)展的首要準則。英特爾以突破性技術和持續(xù)創(chuàng)新不斷打破摩爾定律失效“魔咒”，過去15年里在業(yè)界廣泛應用的主要制程工藝創(chuàng)新都由英特爾推動，并始終擁有至少三年的領先優(yōu)勢。

　　晶體管密度：

　　衡量制程工藝領先性的首要準則

　　目前一些競爭友商公司的制程節(jié)點名稱并不準確，無法正確體現(xiàn)這個制程位于摩爾定律曲線的哪個位置。摩爾定律是指每一代制程工藝的晶體管密度加倍，縱觀發(fā)展史，業(yè)界在命名新制程節(jié)點時會比上一代縮小30%，這種線性縮放意味著晶體管密度提高一倍，是符合摩爾定律的。近來，也許是因為進一步的制程升級越來越難，一些競爭友商公司背離了摩爾定律的法則，即使晶體管密度增加很少，或者根本沒有增加，但他們?nèi)岳^續(xù)推進采用新一代制程節(jié)點命名。

　　晶體管密度是衡量制程工藝領先性的首要準則。英特爾提出的指標是基于標準單元的晶體管密度，包含決定典型設計的權重因素，從而得出一個之前被廣泛接受的晶體管密度公式：

　　這個公式可用于任何制造商的任何芯片晶片，且已被業(yè)界廣泛使用，它能夠明確、一致地測量晶體管密度，并為芯片設計者和客戶提供關鍵信息，準確比較不同制造商的制程。通過采用這個指標，業(yè)界可以改變制程節(jié)點命名的亂象。

　　英特爾10納米：

　　晶體管密度是其他競爭友商“10納米”的2倍

　　英特爾10納米制程采用第三代FinFET技術，相比其他競爭友商“10 納米”制程領先整整一代。英特爾10納米制程的晶體管密度達到每平方毫米1.008 億個晶體管，是之前英特爾14納米制程的2.7倍，是業(yè)界其他競爭友商“10納米”制程的約2倍。

　　相比之前的14納米制程，英特爾10納米制程實現(xiàn)多達25%的性能提升和45%的功耗降低。全新增強版的10納米制程——10++，可將性能再提升15%并將功耗再降低 30%。

　　英特爾10納米制程計劃于2017年底投產(chǎn)，2018年上半年實現(xiàn)量產(chǎn)。

　　英特爾14納米：

　　晶體管密度與其他競爭友商“10納米”相當

　　相比于業(yè)界其他競爭友商的16/14納米制程，英特爾14納米制程的晶體管密度是他們的約1.3倍。業(yè)界其他競爭友商“10 納米”制程的晶體管密度與英特爾14納米制程相當，卻晚于英特爾14納米制程三年。

　　英特爾14納米制程采用第二代 FinFET 技術，正處于量產(chǎn)階段。英特爾14納米制程的持續(xù)優(yōu)化使其性能比最初的14納米制程可以提升多達 26%，也可以在相同性能下降低50%以上的有效功耗。英特爾14+制程的性能比最初的14納米制程提升了12%，而英特爾14++制程在此基礎上又將性能提升了24%，超過業(yè)界最佳的其他14/16納米制程20%。

　　超微縮技術：

　　提供超乎常規(guī)的晶體管密度

　　超微縮是英特爾用來描述從14納米到10納米制程，晶體管密度提高2.7倍的術語。超微縮為英特爾14納米和10納米制程提供了超乎常規(guī)的晶體管密度，并延長了制程工藝的生命周期。盡管制程節(jié)點間的開發(fā)時間超過兩年，但超微縮使其完全符合摩爾定律。

　　22FFL

　　物聯(lián)網(wǎng)和移動產(chǎn)品創(chuàng)新利器

　　22FFL是世界上第一個專門面向低功耗物聯(lián)網(wǎng)和移動產(chǎn)品的FinFET技術，它基于英特爾近年22納米/14納米制程的生產(chǎn)經(jīng)驗，帶來性能、功耗、密度和易于設計等優(yōu)勢，特別是將為中國帶來巨大的創(chuàng)新機遇。

　　與先前的22GP(通用)制程相比，全新22FFL制程的漏電量最多可減少100倍。22FFL制程工藝可提供與14納米制程晶體管相媲美的驅動電流，同時實現(xiàn)比業(yè)界28納米制程更高的面積微縮。

　　前沿技術研發(fā)：制勝未來

　　英特爾擁有完整的前沿研發(fā)計劃，一些正處于研究中的前瞻項目包括：納米線晶體管(Nanowire Transistor)、III-V材料( III-V Materials)、3D堆疊(3D Stacking)、高密度內(nèi)存(Dense Memory)、微縮互聯(lián)(Scaling Interconnects)、極紫外(EUV)光刻技術(Extreme Ultraviolet Lithography)、自旋電子(Spintronics)、神經(jīng)元計算(Neuromorphic Computing)等。