Нa   IEDM 2017   в Сaн-Фрaнцискo (штaт Кaлифoрния) GlobalFoundries представила производственную технологию с   уровнем детализации 7   нм, которая, по части   информации компании, способна обеспечить 2,8-кратное увеличение плотности, и   40% возрастание быстродействия (или снижение энергопотребления до   55% при той   же производительности) после   сравнению с   14-нанометровой технологией, используемой для изготовления процессоров AMD, чипов IBM Power и   других продуктов.

Анонсированный гибридизм 7LP базируется на   новейшем поколении транзисторов 3D   или FinFET. Все основные размеры   — дальность между соседними проводящим каналами (fin pitch) 30   нм, шаг затвора (gate pitch) 57   нм и   самый маленький шаг дорожек металлического слоя (minimum metal pitch) 40   нм   — существенно дешевле, чем даёт 14-нанометровый процесс. Площадь ячейки SRAM, получаемой новым методом, составляет всего 0,0269   квадратных микрон.

Сообразно   этим параметрам 7LP сравним не   только с   7-нанометровым процессом TSMC, но   и   с   10-нанометровой технологией корпорации Intel. Samsung соответствующую информацию числом   своему 7-нанометровому процессу обнародует в   начале следующего года на   конференции ISSCC. (сих известно, что корейский чипмейкер с   самого старта будет использовать в   нём литографию EUV, коли так как GlobalFoundries запустит 7LP на   стандартном сегодняшнем литографическом оборудовании и   перейдёт бери   EUV позднее, для экономии   цен.

GlobalFoundries будет предлагать два варианта 7LP: в целях компактных (мобильных) SoC, и   для высокопроизводительных серверных чипов, таких как IBM Power, работающих нате   более высокой частоте.

Опытное производство с   использованием 7LP начнётся в   середине 2018   г., в   штатном режиме оный процесс будет внедрен на   фабрике в   Мальте (штат Нью-Йорк) сейчас в   2019   г. Кроме того, 7LP будет положен GlobalFoundries в   основу предложения FX-7   для создания заказных высокопроизводительных чипов (ASIC) с   быстродействующей памятью, ориентированных получай   задачи машинного обучения.

В   качестве альтернативы, для клиентов, меньше заинтересованных в   быстродействии и   более   — в   экономичности, GlobalFoundries разработала процесс на   основе FD-SOI. В   нём используется другой, чуть-чуть более дорогой тип подложки, но   количество технологических этапов уменьшено и   общая себестоимость конечных продуктов должна быть ниже. При производительности на   уровне современных FinFET такие чипы будут потреблять меньше энергии, что делает их   привлекательными для применения в   устройствах Интернета Вещей и   в   прикладных процессорах для того смартфонов нижнего и   среднего   звена.