大算力芯片，正正在拥抱chiplet

李承烯 2024-04-06 13:12 484

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在和业内人士交流时，有人曾表示：“要么业界采用Chiplet技术，维持摩尔定律的影响继续前进，要么就面临商业市场的损失。”随着摩尔定律走到极限，Chiplet被行业普遍认为是将来5年算力的主要提升技术。

战场已拉开，纷争开始了

Chiplet不算是新的技术，但是这股浪潮确实是近年来开始火热的。

什么是Chiplet？

Chiplet俗称芯粒，也叫小芯片，它是将一类满足特定功能的die（裸片），通过die-to-die内部互联技术达成多个模块芯片与底层基础芯片封装在一起，形成一个系统芯片，以达成一种新形式的IP复用。

简单来说，可以理解为将每个小的芯片用“胶水”缝合在一起，形成一个性能更强的大芯片。这也不算是一个新鲜的技术，例如：英特尔将两个芯片（一个 CPU 和一个用于 CPU 大型 L2 高速缓存的快速静态内存芯片）放在一起，放入公司于1995年末推出的Pentium Pro CPU 的封装中。

也许去年，大部分厂商还沉浸在Chiplet技术的将来应用上，那到了今天(Today)Chiplet已经成为各大厂商的产品中的必选角色。

首先来看AMD，AMD是选择Chiplet最积极的厂商之一。

在2019年的时候，AMD就初次尝试了Chiplet封装，将不同工艺节点的CPU内核且I/O规格不同的芯片封装在一起，显著提高了能效和功能。

之后，AMD又发布了实验性产品，即基于3D Chiplet技术的3D V-Cache。使用的处理器芯片是Ryzen 5000，采用台积电3D Fabric先进封装技术，成功(Success)地将包含有64MB L3 Cache的Chiplet以3D堆叠的形式与处理器封装在了一起。

从数据性能来看，采用3D Chiplet的原型芯片将性能平均提高了12%。从这一点上，也能看到3D Chiplet对实际工作负载的提升有实质性的贡献。

不止在CPU，AMD在GPU方面也选择了Chiplet技术。目前(Currently)，AMD发布的最新MI300系列芯片时，同样采用Chiplet技术，8个GPU Chiplet加4个I/O内存Chiplet的设计，总共12个5nm Chiplet封装在一起，使其集成的晶体管数量达到了1530亿，高于英伟达H100的800亿晶体管。这款芯片在推出时，也是打出了对标英伟达H100的口号。

此外，AMD含Chiplet技术的CPU销量占比也在不断提高。根据德国电脑(Computer)零售商Mindfactory数据，2021年10月至2022年12月间AMD CPU的销量中，含Chiplet技术的CPU销量占比不断提高，从约80%上升至约97%。

再来看英特尔。英特尔的首次推出基于Chiplet设计的处理器是Sapphire Rapids，时间在2023年1月。

具体来看，通过两组镜像对称的相同架构的building blocks，组合4个Chiplets，获得4倍的性能和互联带宽。每个基本模块包含计算部分（CHA LLC Cores mesh， Accelerators）、memory interface部分（controller， Ch0/1）、I/O部分（UPI，PCIe）。通过将上述高性能组件组成基本的building block，再通过EMIB技术进行(Carry Out)Chiplet互联，可以获得线性性能提升和成本收益。

最后，来看英伟达。英伟达坐稳GPU领域霸主这一点毋庸置疑，而霸主英伟达在今年(This Year)推出的“最强”GPU B200也同样采用Chiplet技术。GB200超级芯片是由2颗B200 GPU和1颗Arm架构的Grace CPU（中央处理器）组合而来。

由此可见，英特尔、AMD、英伟达都在自家的CPU、GPU上使用了Chiplet技术。这将Chiplet推入了一个全新的商业化阶段。

Chiplet这一锤，算是重重砸下了。

Chiplet从CPU到GPU

在之前传统的GPU也是由一个中央工作负载处理器，将渲染任务发送到芯片内的多个着色器块之一。每个单元都被赋予一块几何体来处理、转换为像素，然后对它们(They)进行(Carry Out)着色。

后来AMD发现，Chiplet 用在CPU上效果很好，并且降低了制造成本。于是在GPU上也选择了放弃中央处理器，用多个小芯片取代单个硅块，每个小芯片处理自己的任务。渲染指令以称为命令列表的长序列发送到 GPU，其中所有内容都称为绘制调用。

AMD 2019年Chiplet专利

该文件于 2019 年 6 月发布，即提交近两年后，该功能已在 RDNA 2 中达成。AMD 于 2020 年开始推广该架构，并于同年 11 月推出了首款配备全新 RT-texture 处理器的产品。

不同制程及封装技术下的芯片良率、成本、面积的关系注：D为缺陷密度，c为负二项分布中的集群参数可能Seed’s model中临界值数量

摩尔定律没死，但确实是老了，在14nm之后成本曲线就变了。5nm工艺的成本相比7nm工艺增长了近1倍，3nm工艺相比5nm工艺预计将增长近1倍。在半导体工艺、规模限制越来越大的情况下，传统大芯片的策略确实是寸步难行。

总体来看，Chiplet有四大优点：

第一，通过将功能块划分为小芯片，那么不需要芯片尺寸的持续增加。这就提高了良率并简化了设计和验证的流程。

第二，每个小芯片是独立的，那就可以选择最佳工艺。逻辑部分可以采用尖端工艺制造，大容量SRAM可以使用7nm左右的工艺制造，I/O和外围电路可以使用12nm可能28nm左右的工艺制造，这就大大降低了制造的成本。

第三，组合多样，适合定制化，轻松制造衍生类型。比如说采用相同的逻辑电路但是不一样的外围电路，可能相同外围电路但不同的逻辑电路。

第四，不同制造商的小芯片可以混合使用，而不仅仅是局限在单个制造商内。

这些特点都非常适合用在大算力芯片上。相较于传统消费级芯片，算力芯片面积更大，存储容量更大，对互连速度要求更高。采用Chiplet既可以降低成本提升良率，又可以允许更多计算核心的“堆料”，还能便于引入HBM存储。

越接近摩尔定律极限如5nm、3nm和2nm的芯片走Chiplet设计路线越有意义。

清华大学(University)交叉信息研究院特聘研究员、助理教授马恺声也分析过，到底什么样的芯片适合使用Chiplet：“具体到芯片应用来说，CPU和GPU这种大芯片是适合的，对于大芯片来说，建议是超过200平方毫米，最好是超过400平方毫米的是适合做Chiplet的；如果仅从成本角度看，如MCU这样本身价格较低的芯片目前(Currently)是没有必要的。”

我们(We)也能看到，Chiplet技术在CPU和GPU上的商用确实比较顺利。

Chiplet时代，代工厂偷偷赚大钱

Chiplet制造步骤相对于封装复杂度大幅提升，同时考虑到不同的连接方式对于精度的要求和工艺要求不同，制造过程分布在IDM、晶圆厂和封装厂。

这给台积电、英特尔带来了商机。

3nm制程技术占据了台积电晶圆总收入的6%，5nm和7nm分别占晶圆总收入33%和19%。先进制程（7nm及以下）占台积电晶圆总收入的比重达到了58%。

前文提到的AMD发布的3D V-Cache实验性产品背后，是台积电的先进半导体工艺技术和先进封装技术。台积电作为同时掌握了最先进半导体工艺和封装技术的代工厂，其全球最顶尖代工厂的地位得到了巩固，同时其在先进技术领域也将变得更加重势。

那么台积电的7m、5nm可以得到更好地利用(Use)。如果仔细来看台积电的营收，在先进制程方面的收入使得其业绩一路高升。

不过，对于台积电来说，Chiplet也带来了新的挑战。通过采用Chiplet，台积电避免了传统的垄断模式，使客户理论上能够从多个来源获得其芯片。这增加了客户的选择自由度，促使了更加竞争激烈的市场环境。

不同于AMD和英伟达，英特尔一直在发展其IDM 2.0的战略，将晶圆代工看得非常重要。

从代工这方面来看，Chiplet对于英特尔也有不一样的影响。

一方面，英特尔承诺过的4年交付5个工艺节点（intel 7、intel 4、intel 3、intel 20A、intel 18A），如果使用Chiplet，那么英特尔可以避免为复杂的CPU可能GPU执行完整工艺所需的困难。

另一方面，英特尔还可以利用(Use)混合制造厂商（使用来自多个代工厂的Chiplet并将其打包）的概念来获得代工厂商机。在去年，英特尔宣布与台积电携手打造全球首款符合Chiplet互连产业联盟（UCIe）标准的多芯片封装芯片，当中包含英特尔与台积电各自生产的IC。

值得注意的是，英特尔是第一个主动选择，多源代工业务模式的厂商。

结语

Chiplet的探索正在围绕着CPU和GPU这两大领域，但从长远来看，随着Chiplet产业链更加成熟，Chiplet的发展将不局限于这类大芯片，而是会有更广阔的运用空间。

Chiplet的风行，也让半导体产业必须有所调整，以建构出对应的完善生态系统。目前(Currently)市场上的Chiplet产品，是各家大厂自行发展出来的成果，故目前(Currently)半导体业内存在多种不相通的Chiplet互连技术，导致Chiplet生态系呈现碎片化的局面。

目前(Currently)在底层封装层面，已经有台积电、英特尔等厂商提供CoWOS、EMIB等先进封装，可以提供超高速、超高密度和超低延时的Chiplet互联；在标准协议层面，也有众多大厂领衔发布的UCIe 1.0版本，提供了跨片接口设计的指导和约束。

Chiplet的春风在吹了。

本文来自微信公众号“半导体产业纵横”（ID：ICViews），作者：九林，36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。

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