芯片花了500万投片,怎么定价呢

景芯soc培训营40nm工艺,mask成本大概在60-90万美金,量产之后,每片wafer的3000-4000美金。所以前期生产4-25片进行产品验证时,主要成本就是mask,量产时,mask成本被平摊到每片晶圆后占比就很小了,出货量越大,占比越小。要降低芯片价格,产量至关重要。
以苹果最新的m3芯片为例,mask掩膜成本高达10亿美元,国内玩得起的 您可以扳扳手指头。
国内大部分公司都是采用40/28nm等工艺,一方面技术非常成熟,一方面成本可控,学员们不用一味追求高端工艺,毕竟国内能用7nm设计的屈指可数,而用成熟工艺的有几千家,景芯很多学员拿到的50w+ offer的也是去做的成熟工艺,这也是景芯soc培训采用40nm工艺的原因。
但是景芯soc训练营设计采用的低功耗设计,40nm低功耗工艺的掩膜成本为200万美元,设计先进了,功耗低了,出货量大了,工艺厂就把40nm普通mask价格从60-90万美金拔高到200万美金了,有账算啊。
40nm普通工艺mask成本大概在60-90万美金,40nm低功耗工艺的mask成本为200万美元左右;28nm soi工艺为400万美元;28nm hkmg成本为600万美元。初创公司也不一定能cover的,初创公司更多选的90nm、130nm工艺去试水。
而芯片定价策略是8:20定价法,即mask+wafer+封测成本等为8的情况下,芯片定价为20。intel一般定价策略为8:35,amd历史上曾达到过8:50。一枚芯片采用8:20定价法,如何计算呢?参见知识星球。
假设产量为10万颗,一张wafer切割为2000颗,参见知识星球。硬件成本计算了,别忘记了设计成本啊,包括工程师的工资、eda工具费用、ip费用、专利授权费用,定价失败很容易亏损。
以苹果最新的m3芯片为例,mask掩膜成本高达10亿美元,但是果粉多,出货量大,即便只出货1亿颗,分摊到每一枚芯片上,其成本也就10美元,而苹果手机多少钱一部呢?但是如果芯片的产量只有100万的话,一枚芯片的掩膜成本就高达1000美元,一部手机多少钱?想想都是恐怖的,芯片设计是赢家通吃。
【景芯soc培训营使命】:让每个人都能设计一款mcu芯片!
【全网唯一】景芯soc是一款用于芯片全流程培训的低功耗isp图像处理soc,采用低功耗risc-v处理器,内置itcm sram、dtcm sram,集成包括mipi、isp、usb、qspi、uart、i2c、gpio、以太网mac控制器等ip,采用smic40工艺设计流片。
cpu: risc-v
itcm: 64kb
dtcm: 64kb
外设:mipi/usb/hdmi/uart/i2c/qspi
系统时钟:100mhz
mipi rx解码
isp图像处理
hdmi接口
(一)soc前端课程,您将学会
高速接口的verilog设计实现
图像算法及verilog设计实现
mipi通信协议的verilog实现
lint、cdc检查及uvm验证
后仿真
仅前端一门课程内容就抵得上其他培训机构的5-6门课程。
(二)soc中端课程,您将学会
dft设计(芯片级)
synthesis逻辑综合(芯片级)
低功耗upf设计、clp技术
formal验证等技术
仅中端一门课程内容就抵得上其他培训机构的4-5门课程。
(三)soc后端课程,您将学会
布局布线(低功耗ff flow)
starrc/qrc
sta/tempus
功耗分析
drc/lvs设计
仅后端一门课程内容就抵得上其他培训机构的3-4门课程。
课程提供服务器供大家实践!带你从算法、前端、dft到后端全流程参与soc项目设计。更多内容,请联系号主报名,登录服务器实践,工程数据分割为如下三个部分。
图像处理的数据通路:
景芯soc的crg设计:
一键式完成c代码编译、仿真、综合、dft插入、形式验证、布局布线、寄生参数抽取、sta分析、drc/lvs、后仿真、形式验证、功耗分析等全流程。升级后的芯片设计工程v2.0 flow如下:
soc一键式执行flow
mipi dphy+csi2解码
数字电路中经典设计:多条通信数据lane merging设计实现
数字电路中经典设计:多条通信数据lane distribution实现
upf低功耗设计
全芯片upf低功耗设计(含dft设计)
低功耗设计前,功耗为28.75w
低功耗设计后,休眠时,功耗为21.45mw,降低7mw
芯片的版图设计v1.0
芯片的版图设计v2.0
低功耗设计的drc/lvs,芯片顶层的lvs非常具有挑战性!业界独一无二的经验分享。
isp图像处理
dpc - 坏点校正
blc - 黑电平校正
bnr - 拜耳降噪
dgain - 数字增益
demosaic - 去马赛克
wb - 白平衡增益 
ccm - 色彩校正矩阵 
csc - 色彩空间转换 (基于整数优化的rgb2yuv转换公式)
gamma - gamma校正 (对亮度基于查表的gamma校正)
ee - 边缘增强
stat_ae - 自动曝光统计 
stat_awb - 自动白平衡统计
cnn图像识别
支持手写数字的ai识别:
仿真结果:仿真识别上图7、2、1、0、4、1、4、9
cpu启动指令分析

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