如果现在7nm的芯片（比如麒麟990）全部用来做内存，容量可以达到多少？
这是一个非常有趣且富有想象力的问题！将 7nm 制程的芯片全部用来做内存，我们来尝试详细地推算一下，看看理论上能达到多大的容量。
首先，我们需要明确一些关键概念：
7nm 制程 (7nm process): 这指的是芯片的制造工艺节点，它代表了晶体管栅极的特征尺寸或某个关键尺寸大约是 7 纳米。更小的制程通常意味着：
更高的晶体管密度： 在相同面积下可以集成更多的晶体管。
更低的功耗： 晶体管更小，开关时所需的能量更少。
更高的性能： 信号传播距离缩短，开关速度更快。
内存 (Memory): 在这里我们主要讨论的是构成计算设备存储能力的核心单元，例如 DRAM (Dynamic RandomAccess Memory) 或 NAND Flash (用于固态硬盘 SSD)。然而，考虑到芯片本身的结构和功能，将整个计算芯片“全部”转化为纯粹的内存单元存在概念上的障碍。
这里我们遇到的第一个核心问题是：一个完整的计算芯片（如麒麟990）是如何构成的？
麒麟990 是一款高度集成的 SoC (System on a Chip)。它包含了许多不同功能的模块，而不仅仅是计算单元或内存。一个典型的 SoC 包括：
1. CPU (Central Processing Unit): 负责执行指令和进行计算。
2. GPU (Graphics Processing Unit): 负责图形渲染。
3. NPU (Neural Processing Unit): 专用于人工智能计算。
4. ISP (Image Signal Processor): 处理相机图像。
5. DSP (Digital Signal Processor): 处理特定类型的信号。
6. 基带芯片 (Modem): 负责通信功能。
7. 缓存 (Cache Memory): 高速的、临时的存储单元，用于存储 CPU 频繁访问的数据。
8. 内存控制器 (Memory Controller): 管理外部内存的读写操作。
9. 其他 I/O 控制器、安全模块等。
所以，问题中的“如果现在7nm的芯片（比如麒麟990）全部用来做内存”意味着我们要把这些功能单元都“替换”成内存单元。这是一个概念上的重构，而不是在现有芯片上进行修改。
如何估算？
我们可以从两个角度来尝试估算：
角度一：基于芯片的物理面积和晶体管密度（更接近理论）
1. 获取麒麟990 的芯片面积： 麒麟990 是台积电 7nm 工艺制造的。根据公开资料，它的裸片面积（Die Size）大约在 7075 mm² 之间。我们取一个中间值，比如 72 mm²。
2. 估算 7nm 工艺的晶体管密度： 7nm 工艺的晶体管密度非常高。根据一些行业报告和预测，7nm 工艺的逻辑晶体管密度可以达到 ~50100 百万晶体管/mm² (MTr/mm²)。而内存单元（如 DRAM 的存储单元）的密度通常与逻辑晶体管不同。
3. DRAM 存储单元的密度： DRAM 的基本存储单元是 电容 (Capacitor) 和 晶体管 (Transistor) 的组合。一个 DRAM 位需要一个晶体管和一个电容来存储信息。在先进工艺下，一个 DRAM 存储单元的面积是非常小的。
我们知道，先进的 DRAM 芯片（如 DDR5）的单颗容量可以做到 16Gb、32Gb 甚至更高。例如，一个 16Gb (Gigabit) 的 DRAM 芯片，其面积大约在 7080 mm² 左右（这是整颗 DRAM 芯片，包含了控制器、驱动等辅助电路）。
换算一下，一个 16Gb 的 DRAM 芯片，其存储单元密度大约是 16 Gigabits / 75 mm² ≈ 0.21 Gbit/mm² = 210 Mbit/mm²。
如果我们将这个密度应用到麒麟990 的面积上：
总容量 = 芯片面积 × 存储单元密度
总容量 = 72 mm² × 210 Mbit/mm²
总容量 ≈ 15120 Mbit
转换为 GB (Gigabyte)： 1 Byte = 8 Bits。所以 15120 Mbit / 8 ≈ 1890 Mbit。
再转换为 GB： 1890 Mbit ≈ 1.89 Gigabits。如果我们再除以 8 转换为 Gigabytes 的话，大约是 0.23 GB。
注意： 这里的计算是用 bits 来衡量的，然后转换成我们习惯的容量单位 Bytes。DRAM 芯片的密度是以 Gb (Gigabit) 为单位来衡量其存储单元的。所以 15120 Mbit 就是 15120 Megabits。
更精确的计算：
总存储单元数量 ≈ 72 mm² × (210 × 10^6 bits/mm²) = 15120 × 10^6 bits = 15.12 Gbits
总容量 (GB) = 15.12 Gbits / 8 bits/Byte = 1.89 GB
4. 考虑 NAND Flash 的密度： NAND Flash 的存储单元（TLC、QLC 单元）的密度通常更高，而且其核心是存储单元阵列，辅助电路占比相对较少。不过，NAND Flash 的设计和 DRAM 有所不同，它通常是基于 NAND 门结构。
先进的 NAND Flash 也可以达到非常高的密度。例如，一颗 1Tb (Terabit) 的 3D NAND 芯片（通常是多层堆叠，但我们这里考虑的是同一平面上的密度）面积也可能在 70100 mm² 范围内。
如果假设一个 7nm 工艺下的 NAND Flash 存储单元密度比 DRAM 更高，比如能够达到 ~0.5 Gbit/mm² (这是一个非常粗略的估计，实际密度受堆叠层数等影响很大，但我们考虑的是等效平面密度)：
总容量 = 72 mm² × 0.5 Gbit/mm²
总容量 = 36 Gbits
总容量 (GB) = 36 Gbits / 8 bits/Byte = 4.5 GB
结论（角度一）： 如果将麒麟990 的面积完全转化为 DRAM 存储单元，理论上可以达到大约 1.9 GB 的容量。如果转化为 NAND Flash 存储单元，理论上可以达到大约 4.5 GB 的容量。
需要注意的限制和问题（角度一）：
异构集成 vs. 同质化： 麒麟990 是一个高度异构的芯片，集成了 CPU、GPU、NPU 等多种逻辑电路。DRAM 和 NAND Flash 的核心存储单元与逻辑电路的构成原理和制造工艺需求是不同的。DRAM 的存储单元主要是电容和访问晶体管，而 NAND Flash 的存储单元是浮栅晶体管。将这些与复杂逻辑电路共用一套 7nm 工艺进行制造，需要非常先进的工艺技术（例如先进的 3D 堆叠或专门的混合工艺），并且成本会非常高。
内存控制器的需求： 即使我们将所有区域都转化为存储单元，仍然需要内存控制器来管理这些存储单元的读写操作。所以严格来说，“全部用来做内存”也需要包含基本的控制逻辑，这部分逻辑又会占用一部分面积，并以逻辑晶体管的形式存在。
数据传输速度： 即使有了巨大的容量，数据的访问速度（延迟和带宽）也至关重要。纯粹的存储单元堆叠可能在速度上无法与集成度更高的 SoC 中包含的缓存和内存控制器协同工作相比。
良率： 如此高密度的存储单元阵列，其良率控制是巨大的挑战。
角度二：基于麒麟990 的等效存储容量（更实际的类比）
麒麟990 本身已经集成了 L3 缓存，其容量通常是几十兆字节 (MB)。此外，手机芯片还会搭配外部的 LPDDR4X 或 LPDDR5 内存，单颗容量可以达到 4GB、8GB、12GB 甚至 16GB。
这个问题更像是问：“如果麒麟990 的制造资源（硅片面积、7nm 工艺）全部用来生产某个特定类型的内存芯片，能生产出多少容量的内存？”
这种情况下，我们还是需要参考前面角度一的计算。麒麟990 的 72 mm² 面积，如果专门用于制造 7nm 工艺的 DRAM 芯片，那么它能制造出多大的 DRAM 芯片？
我们知道，当下的 7nm 或更先进工艺的手机 DRAM 芯片（如 LPDDR5），单颗芯片容量可以做到 8Gb 或 16Gb。
如果一块 72 mm² 的裸片能够制造出一颗容量为 16Gb (2GB) 的 LPDDR5 芯片（考虑到其他辅助电路和接口的占用），那么这块麒麟990 的面积理论上可以制造出 1 颗 16Gb (2GB) 的 DRAM 芯片。
如果这块 72 mm² 的面积可以高效地用来制造 NAND Flash，那么如前所述，可能可以制造出大约 4.5 GB 的 NAND Flash 颗粒。
更进一步的推论：
如果我们将麒麟990 的整个“制造预算”（无论是面积、成本还是工艺能力）都投入到生产纯粹的内存芯片，会是什么情况？
1. 纯粹的 DRAM 芯片制造： 现在的旗舰手机 SoC 面积大约是 7075 mm²，而单颗高容量的手机 DRAM 芯片（如 16Gb LPDDR5）的面积也大致在这个范围内。这意味着，一个麒麟990 的芯片面积，理论上可以制造出大约 1 颗到 2 颗 16Gb (2GB) 的 LPDDR5 内存芯片。
总容量 = 1.5 颗 × 16 Gb/颗 = 24 Gb
总容量 (GB) = 24 Gb / 8 = 3 GB （取 1.5 颗作为中间值）
2. 纯粹的 NAND Flash 芯片制造： 3D NAND Flash 的工艺更侧重于堆叠。如果将 7nm 的制程能力用于平面的 NAND Flash 单元制造，其面积利用率可能会更高。一颗高密度的 512Gb NAND Flash 颗粒，其面积可能也就在 100150 mm² 左右（具体取决于堆叠和层数）。
我们之前估算 72 mm² 约等于 4.5 GB 的 NAND Flash。
如果换算成更常见的高密度颗粒，例如 512Gb (64GB)：
单颗 64GB NAND Flash 颗粒的面积大概是 100150 mm²，那么 72 mm² 的面积可以制造出 0.5 颗到 0.7 颗 64GB 的 NAND Flash 颗粒。
总容量 = 0.6 颗 × 64 GB/颗 ≈ 38.4 GB
综合以上分析，给出一个更合理的回答：
将麒麟990（一个 7nm 工艺的 SoC，面积约 72 mm²）的制造资源全部用来生产纯粹的内存芯片，其容量可以达到：
如果是 DRAM (如 LPDDR5): 大约 2 GB 到 3 GB。这是因为 DRAM 芯片虽然面积利用率很高，但仍需要一定的辅助电路，且先进工艺的 DRAM 芯片在面积和容量上与 SoC 的面积相当。
如果是 NAND Flash: 大约 4 GB 到 40 GB。这是一个更大的区间，因为 NAND Flash 的密度变化很大，并且其制造工艺与 SoC 的逻辑电路有很大不同。如果仅仅是等效平面密度，可能在几个 GB 的量级；如果考虑更先进的 NAND 制造能力（即使是 7nm 级），并且能高效利用面积，可以达到更高的容量（例如通过类比已有的高密度 NAND 颗粒面积）。
最终结论的侧重点：
“如果现在7nm的芯片（比如麒麟990）全部用来做内存”这个问题的核心在于 “硅片面积”和“7nm制程的晶体管/存储单元密度”。
理论密度推算（最直接的答案）： 7nm 工艺下，72 mm² 的硅片面积，理论上转化为 DRAM 存储单元可以达到约 1.9 GB 的容量。
实际制造类比（更接近产业现实）： 如果将这块 72 mm² 的面积用来制造一个独立的 DRAM 芯片，则可能制造出 1 颗 16Gb (2GB) 的 LPDDR5 芯片。如果用来制造 NAND Flash，则可能制造出 几十 GB 的容量。
由于内存的种类（DRAM vs NAND Flash）和具体的设计会影响密度，因此最终的容量会有较大的差异。但基于麒麟990 的尺寸和 7nm 工艺的密度，我们得出的结论是在 几个 GB 到几十 GB 的范围内。
首先，我们需要明确一些关键概念：
7nm 制程 (7nm process): 这指的是芯片的制造工艺节点，它代表了晶体管栅极的特征尺寸或某个关键尺寸大约是 7 纳米。更小的制程通常意味着：
更高的晶体管密度： 在相同面积下可以集成更多的晶体管。
更低的功耗： 晶体管更小，开关时所需的能量更少。
更高的性能： 信号传播距离缩短，开关速度更快。
内存 (Memory): 在这里我们主要讨论的是构成计算设备存储能力的核心单元，例如 DRAM (Dynamic RandomAccess Memory) 或 NAND Flash (用于固态硬盘 SSD)。然而，考虑到芯片本身的结构和功能，将整个计算芯片“全部”转化为纯粹的内存单元存在概念上的障碍。
这里我们遇到的第一个核心问题是：一个完整的计算芯片（如麒麟990）是如何构成的？
麒麟990 是一款高度集成的 SoC (System on a Chip)。它包含了许多不同功能的模块，而不仅仅是计算单元或内存。一个典型的 SoC 包括：
1. CPU (Central Processing Unit): 负责执行指令和进行计算。
2. GPU (Graphics Processing Unit): 负责图形渲染。
3. NPU (Neural Processing Unit): 专用于人工智能计算。
4. ISP (Image Signal Processor): 处理相机图像。
5. DSP (Digital Signal Processor): 处理特定类型的信号。
6. 基带芯片 (Modem): 负责通信功能。
7. 缓存 (Cache Memory): 高速的、临时的存储单元，用于存储 CPU 频繁访问的数据。
8. 内存控制器 (Memory Controller): 管理外部内存的读写操作。
9. 其他 I/O 控制器、安全模块等。
所以，问题中的“如果现在7nm的芯片（比如麒麟990）全部用来做内存”意味着我们要把这些功能单元都“替换”成内存单元。这是一个概念上的重构，而不是在现有芯片上进行修改。
如何估算？
我们可以从两个角度来尝试估算：
角度一：基于芯片的物理面积和晶体管密度（更接近理论）
1. 获取麒麟990 的芯片面积： 麒麟990 是台积电 7nm 工艺制造的。根据公开资料，它的裸片面积（Die Size）大约在 7075 mm² 之间。我们取一个中间值，比如 72 mm²。
2. 估算 7nm 工艺的晶体管密度： 7nm 工艺的晶体管密度非常高。根据一些行业报告和预测，7nm 工艺的逻辑晶体管密度可以达到 ~50100 百万晶体管/mm² (MTr/mm²)。而内存单元（如 DRAM 的存储单元）的密度通常与逻辑晶体管不同。
3. DRAM 存储单元的密度： DRAM 的基本存储单元是 电容 (Capacitor) 和 晶体管 (Transistor) 的组合。一个 DRAM 位需要一个晶体管和一个电容来存储信息。在先进工艺下，一个 DRAM 存储单元的面积是非常小的。
我们知道，先进的 DRAM 芯片（如 DDR5）的单颗容量可以做到 16Gb、32Gb 甚至更高。例如，一个 16Gb (Gigabit) 的 DRAM 芯片，其面积大约在 7080 mm² 左右（这是整颗 DRAM 芯片，包含了控制器、驱动等辅助电路）。
换算一下，一个 16Gb 的 DRAM 芯片，其存储单元密度大约是 16 Gigabits / 75 mm² ≈ 0.21 Gbit/mm² = 210 Mbit/mm²。
如果我们将这个密度应用到麒麟990 的面积上：
总容量 = 芯片面积 × 存储单元密度
总容量 = 72 mm² × 210 Mbit/mm²
总容量 ≈ 15120 Mbit
转换为 GB (Gigabyte)： 1 Byte = 8 Bits。所以 15120 Mbit / 8 ≈ 1890 Mbit。
再转换为 GB： 1890 Mbit ≈ 1.89 Gigabits。如果我们再除以 8 转换为 Gigabytes 的话，大约是 0.23 GB。
注意： 这里的计算是用 bits 来衡量的，然后转换成我们习惯的容量单位 Bytes。DRAM 芯片的密度是以 Gb (Gigabit) 为单位来衡量其存储单元的。所以 15120 Mbit 就是 15120 Megabits。
更精确的计算：
总存储单元数量 ≈ 72 mm² × (210 × 10^6 bits/mm²) = 15120 × 10^6 bits = 15.12 Gbits
总容量 (GB) = 15.12 Gbits / 8 bits/Byte = 1.89 GB
4. 考虑 NAND Flash 的密度： NAND Flash 的存储单元（TLC、QLC 单元）的密度通常更高，而且其核心是存储单元阵列，辅助电路占比相对较少。不过，NAND Flash 的设计和 DRAM 有所不同，它通常是基于 NAND 门结构。
先进的 NAND Flash 也可以达到非常高的密度。例如，一颗 1Tb (Terabit) 的 3D NAND 芯片（通常是多层堆叠，但我们这里考虑的是同一平面上的密度）面积也可能在 70100 mm² 范围内。
如果假设一个 7nm 工艺下的 NAND Flash 存储单元密度比 DRAM 更高，比如能够达到 ~0.5 Gbit/mm² (这是一个非常粗略的估计，实际密度受堆叠层数等影响很大，但我们考虑的是等效平面密度)：
总容量 = 72 mm² × 0.5 Gbit/mm²
总容量 = 36 Gbits
总容量 (GB) = 36 Gbits / 8 bits/Byte = 4.5 GB
结论（角度一）： 如果将麒麟990 的面积完全转化为 DRAM 存储单元，理论上可以达到大约 1.9 GB 的容量。如果转化为 NAND Flash 存储单元，理论上可以达到大约 4.5 GB 的容量。
需要注意的限制和问题（角度一）：
异构集成 vs. 同质化： 麒麟990 是一个高度异构的芯片，集成了 CPU、GPU、NPU 等多种逻辑电路。DRAM 和 NAND Flash 的核心存储单元与逻辑电路的构成原理和制造工艺需求是不同的。DRAM 的存储单元主要是电容和访问晶体管，而 NAND Flash 的存储单元是浮栅晶体管。将这些与复杂逻辑电路共用一套 7nm 工艺进行制造，需要非常先进的工艺技术（例如先进的 3D 堆叠或专门的混合工艺），并且成本会非常高。
内存控制器的需求： 即使我们将所有区域都转化为存储单元，仍然需要内存控制器来管理这些存储单元的读写操作。所以严格来说，“全部用来做内存”也需要包含基本的控制逻辑，这部分逻辑又会占用一部分面积，并以逻辑晶体管的形式存在。
数据传输速度： 即使有了巨大的容量，数据的访问速度（延迟和带宽）也至关重要。纯粹的存储单元堆叠可能在速度上无法与集成度更高的 SoC 中包含的缓存和内存控制器协同工作相比。
良率： 如此高密度的存储单元阵列，其良率控制是巨大的挑战。
角度二：基于麒麟990 的等效存储容量（更实际的类比）
麒麟990 本身已经集成了 L3 缓存，其容量通常是几十兆字节 (MB)。此外，手机芯片还会搭配外部的 LPDDR4X 或 LPDDR5 内存，单颗容量可以达到 4GB、8GB、12GB 甚至 16GB。
这个问题更像是问：“如果麒麟990 的制造资源（硅片面积、7nm 工艺）全部用来生产某个特定类型的内存芯片，能生产出多少容量的内存？”
这种情况下，我们还是需要参考前面角度一的计算。麒麟990 的 72 mm² 面积，如果专门用于制造 7nm 工艺的 DRAM 芯片，那么它能制造出多大的 DRAM 芯片？
我们知道，当下的 7nm 或更先进工艺的手机 DRAM 芯片（如 LPDDR5），单颗芯片容量可以做到 8Gb 或 16Gb。
如果一块 72 mm² 的裸片能够制造出一颗容量为 16Gb (2GB) 的 LPDDR5 芯片（考虑到其他辅助电路和接口的占用），那么这块麒麟990 的面积理论上可以制造出 1 颗 16Gb (2GB) 的 DRAM 芯片。
如果这块 72 mm² 的面积可以高效地用来制造 NAND Flash，那么如前所述，可能可以制造出大约 4.5 GB 的 NAND Flash 颗粒。
更进一步的推论：
如果我们将麒麟990 的整个“制造预算”（无论是面积、成本还是工艺能力）都投入到生产纯粹的内存芯片，会是什么情况？
1. 纯粹的 DRAM 芯片制造： 现在的旗舰手机 SoC 面积大约是 7075 mm²，而单颗高容量的手机 DRAM 芯片（如 16Gb LPDDR5）的面积也大致在这个范围内。这意味着，一个麒麟990 的芯片面积，理论上可以制造出大约 1 颗到 2 颗 16Gb (2GB) 的 LPDDR5 内存芯片。
总容量 = 1.5 颗 × 16 Gb/颗 = 24 Gb
总容量 (GB) = 24 Gb / 8 = 3 GB （取 1.5 颗作为中间值）
2. 纯粹的 NAND Flash 芯片制造： 3D NAND Flash 的工艺更侧重于堆叠。如果将 7nm 的制程能力用于平面的 NAND Flash 单元制造，其面积利用率可能会更高。一颗高密度的 512Gb NAND Flash 颗粒，其面积可能也就在 100150 mm² 左右（具体取决于堆叠和层数）。
我们之前估算 72 mm² 约等于 4.5 GB 的 NAND Flash。
如果换算成更常见的高密度颗粒，例如 512Gb (64GB)：
单颗 64GB NAND Flash 颗粒的面积大概是 100150 mm²，那么 72 mm² 的面积可以制造出 0.5 颗到 0.7 颗 64GB 的 NAND Flash 颗粒。
总容量 = 0.6 颗 × 64 GB/颗 ≈ 38.4 GB
综合以上分析，给出一个更合理的回答：
将麒麟990（一个 7nm 工艺的 SoC，面积约 72 mm²）的制造资源全部用来生产纯粹的内存芯片，其容量可以达到：
如果是 DRAM (如 LPDDR5): 大约 2 GB 到 3 GB。这是因为 DRAM 芯片虽然面积利用率很高，但仍需要一定的辅助电路，且先进工艺的 DRAM 芯片在面积和容量上与 SoC 的面积相当。
如果是 NAND Flash: 大约 4 GB 到 40 GB。这是一个更大的区间，因为 NAND Flash 的密度变化很大，并且其制造工艺与 SoC 的逻辑电路有很大不同。如果仅仅是等效平面密度，可能在几个 GB 的量级；如果考虑更先进的 NAND 制造能力（即使是 7nm 级），并且能高效利用面积，可以达到更高的容量（例如通过类比已有的高密度 NAND 颗粒面积）。
最终结论的侧重点：
“如果现在7nm的芯片（比如麒麟990）全部用来做内存”这个问题的核心在于 “硅片面积”和“7nm制程的晶体管/存储单元密度”。
理论密度推算（最直接的答案）： 7nm 工艺下，72 mm² 的硅片面积，理论上转化为 DRAM 存储单元可以达到约 1.9 GB 的容量。
实际制造类比（更接近产业现实）： 如果将这块 72 mm² 的面积用来制造一个独立的 DRAM 芯片，则可能制造出 1 颗 16Gb (2GB) 的 LPDDR5 芯片。如果用来制造 NAND Flash，则可能制造出 几十 GB 的容量。
由于内存的种类（DRAM vs NAND Flash）和具体的设计会影响密度，因此最终的容量会有较大的差异。但基于麒麟990 的尺寸和 7nm 工艺的密度，我们得出的结论是在 几个 GB 到几十 GB 的范围内。
网友意见
参考一下ASML提供的Logic和DRAM roadmap的比较，Logic (麒麟990)7nm的工艺对应的DRAM是在1Y技术节点（例如三星的DDR4 17 nm 1Y），其实这个两个技术节点是采用完全不同的光刻策略，一个是EUV而另一个则还是immersion. 总体来说没有可比性。逻辑芯片不是以晶体管的数目为关键指标的如果要对标DRAM使用EUV的节点那就要到1Z去了。所以说，logic芯片生产一直是光刻技术的领头羊。
麒麟990的芯片layout
Samsung DDR4 17 nm 1Y
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看到央行这个规定，以及河北、浙江、深圳率先试点大额现金管理，我的第一反应是，这事儿啊，说起来既是意料之中，又确实触及了不少人的切身感受。毕竟，咱们老百姓手里攥着点儿现金，那是一种踏实感，突然要登记，总觉得有点儿“受约束”的意思。先说为什么会出台这么个规定吧。央行方面肯定有他们的考量。最直接的原因，防.............
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