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डिजिटाइम्स ने हाल ही में एक शोध रिपोर्ट प्रकाशित की है जिसमें सैमसंग, टीएसएमसी, इंटेल और आईबीएम की सेमीकंडक्टर प्रक्रिया घनत्व संबंधी समस्याओं का विश्लेषण किया गया है और 10nm, 7nm, 5nm, 3nm और 2nm की स्थितियों की तुलना की गई है।
10nm नोड पर, सैमसंग का ट्रांजिस्टर घनत्व केवल 052 मिलियन/mm2 है, TSMC का 053 मिलियन/mm2 है, और इंटेल 106 मिलियन/mm2 तक पहुंच गया है, जो लगभग दोगुना अधिक है।
7nm नोड के लिए, सैमसंग की प्रोसेस डेंसिटी 095 मिलियन/mm2 है, TSMC की 097 मिलियन/mm2 है, और इंटेल की 7nm की 180 मिलियन/mm2 है, जो कि अभी भी 80% से अधिक है।
इसके बाद के 5nm नोड पर, सैमसंग ने 127 मिलियन/mm² का घनत्व हासिल किया, TSMC ने 173 मिलियन/mm² का घनत्व प्राप्त किया, और इंटेल का लक्ष्य 300 मिलियन/mm² था। सैमसंग और अन्य दो कंपनियों के बीच का अंतर और भी बढ़ गया है।
3nm नोड तक, TSMC की ट्रांजिस्टर घनत्व लगभग 290 मिलियन/mm2 है, सैमसंग की केवल 170 मिलियन/mm2 है, और इंटेल का लक्ष्य 520 मिलियन/mm2 है।
2nm नोड के बारे में बहुत अधिक डेटा उपलब्ध नहीं है। आईबीएम द्वारा सैमसंग और अन्य कंपनियों के साथ मिलकर जारी की गई 2nm प्रक्रिया घनत्व लगभग 333 मिलियन/mm2 है, जबकि टीएसएमसी का लक्ष्य 490 मिलियन/mm2 है।
दरअसल, उपरोक्त आंकड़े प्रत्येक कंपनी के तकनीकी स्तर को शत प्रतिशत प्रतिबिंबित नहीं कर सकते, और प्रदर्शन, बिजली की खपत और लागत में अंतर को भी ध्यान में रखना आवश्यक है। हालांकि, मूर के नियम की सघनता को देखते हुए, इंटेल इस मामले में मूल रूप से पिछली विशिष्टताओं का अनुसरण करता है। सैमसंग और टीएसएमसी द्वारा जल इंजेक्शन प्रक्रिया को बढ़ावा देना कोई नई बात नहीं है।
Of course, Samsung may be more exaggerated in this regard. The density of 3nm nodes is only Intel's 7nm level, and Intel's 5nm process is close to IBM's 2nm level. I don't know if this should be said that Intel is too honest or that other companies are too slick.
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