先进封装 Chiplet 技术与 AI 芯片发展
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张志伟 田果 王世权
摘要：
ai芯片是被专门设计用于加速人工智能计算任务的集成电路。在过去几十年里，ai芯片经历了持续的演进和突破，促进着人工智能领域的发展。文章探讨了ai芯片的发展史、主流技术和应用场景，以及面临的挑战和问题。进而提出采用chiplet技术，将不同的功能模块独立集成为独立的chiplet，并融合在一个ai芯片上，从而实现更高的计算能力。该设计不仅允许独立开发和升级各个模块，还可在封装过程中将它们巧妙组合起来，使得ai芯片能够随着人工智能技术的不断优化而持续发展。
1 ai芯片发展的历史与现状
ai（人工智能）芯片是被专门设计用于加速人工智能计算任务的集成电路。在过去几十年里，ai芯片经历了持续的演进和突破，为人工智能领域发展作出了巨大贡献。
1.1 ai芯片演进与重大突破
ai芯片的历史可以追溯到20世纪80年代初。最早的ai计算任务是采用通用微处理器进行人工智能计算而完成的，但由于计算需求与通用处理器性能之间不匹配，计算效率并不高。随着人工智能领域的迅速发展，社会对高效计算的需求越来越迫切，ai芯片研究逐渐受到重视。在20世纪90年代，图形处理单元（gpu）成为ai计算的主要加速器。gpu在图形渲染方面表现出色，但其架构对于一些特定的ai计算任务并不高效。然而，gpu的并行计算能力为ai芯片发展奠定了基础。随着人工智能的兴起，20世纪末和21世纪初一些专用ai加速硬件出现了，如fpga（现场可编程门阵列）和asic（专用集成电路）。这些芯片采用定制化的架构，能够更好地满足ai计算的需求，但设计和生产成本较高，限制了其广泛应用。
2010年，深度学习兴起推动了ai芯片技术重大突破。gpu在深度学习中的应用取得了巨大成功，但为了更好地适应深度学习模型的特点，研究人员开始探索新的ai芯片架构。asic出现进一步提高了ai计算的性能和能效，诸如google的tpu（张量处理单元）和nvidia的tensor cores就是这一时期的代表。
1.2 当前的主流ai芯片技术与其应用场景
目前，ai芯片技术呈现多样化的发展趋势，主要包括以下几种类型。
（1）图形处理单元。gpu因其并行计算能力成为早期ai计算的主流加速器。现代gpu在深度学习训练和推理方面表现出色，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
（2）张量处理单元。tpu是google推出的专用ai加速器，特别优化了张量计算。tpu在大规模深度学习模型训练中表现出色，广泛应用于云端ai服务。
（3）神经处理单元（npu）。npu是一类专门用于神经网络计算的ai芯片，广泛应用于智能手机和移动设备中，用于加速图像识别、语音识别等任务。
（4）量子芯片。量子芯片是一种革命性的ai芯片，利用量子位来进行计算。尽管目前处于早期阶段，但量子芯片在解决某些特定问题上显示出巨大潜力，如优化问题和密码学。
（5）脑神经芯片。脑神经芯片研发受到人脑神经元结构的启发，试图模拟神经元之间的连接和信息传递。这种芯片在模拟类脑计算和智能机器方面具有潜在应用。
从广义上讲，能运行ai算法的芯片都叫ai芯片。cpu、gpu、fpga、npu、asic都能执行ai算法，但执行效率有巨大的差异。cpu可以快速执行复杂的数学计算，但同时执行多项任务时，cpu性能开始下降，目前行业内基本确认cpu不适用于ai计算。cpu+xpu的异构方案成为大算力场景标配，gpu为应用最广泛的ai芯片。目前业内广泛认同的ai芯片类型包括gpu、fpga、npu等。当前主流ai芯片广泛应用于各个领域，包括但不限于自动驾驶、智能语音助手、医疗图像识别、金融风控等。随着技术的不断进步，ai芯片的应用场景将进一步拓展。
1.3 chatgpt引燃ai及半导体产业及资本市场热情
瑞银集团（ubs）发布的研究报告显示，chatgpt在2023年1月份的月活跃用户数已达1亿，对比各大热门平台月活跃用户数破亿所需时长，chatgpt只花了2个月的时间（见图1），成为史上用户数增长最快的消费者应用。在资本市场上，知情人士透露，聊天机器人chatgpt背后的研究实验室openai正谈判以收购要约的形式出售现有股份，交易对该公司的估值达到290亿美元左右，使其在没有收入的情况下成为账面上最值钱的美国初创公司之一。国内外科技巨头都非常重视chatgpt引发的科技浪潮，积极布局生成式ai。与此同时，全球半导体资本市场也迎来大幅上涨，费城半导体指数自2023年1月至今已上涨约30%（见图2）。
1.4 短期内gpu增量与市场规模
参考openai算法，假设每日1亿用户，每人进行10条交互，每个问题的回答长度为50词，算力利用率30%，则单个大语言模型（llm）的日常需求有望带来2.13万片a100芯片的增量，对应市场规模2.13亿美元。假设有5家大企业推出此类llm，则总增量为10.7万片
a100芯片，对应市场规模10.7亿美元。短期服务器增量与市场规模：单个服务器包含8个gpu，因此单个llm带来2 669台服务器需求，对应市场规模3.39亿美元，5家大企业共需要13 345台，对应市场规模20亿美元。长期市场空间：参考谷歌，若每日访问30亿次，需要106.74万片a100芯片，对应13.3万台服务器dgx a100，带来市场空间200亿美元。根据verified market research数据，2020年，全球gpu市场规模为254.1亿美元（约1717.2亿人民币）。随着需求的不断增长，预计到2027年全球将达到1 853亿美元，年复合增长率为32.82%，如图3（左）。2020年中国大陆的独立gpu市场规模为47.39亿美元，gpu市场厂商nvidia、intel、amd份额占比分别为79%、1%、20%，如图3（右），预计2027年将超过345.57亿美元。
1.5 ai芯片发展所面临的挑战与问题
虽然ai芯片在过去几十年取得了显著的进展，但在其发展过程中仍然面临一些挑战与问题。
（1）复杂的算法与模型。随着深度学习等复杂算法的出现，其对ai芯片计算能力和存储要求提出了更高的挑战。一些大规模的神经网络模型需要海量的计算资源才能高效运行，因此，如何在芯片设计中实现高度并行和高效的计算，是亟待解决的问题。
（2）能耗和散热问题。随着ai芯片计算规模的增加，能耗和散热问题变得日益严峻。高功耗会导致芯片发热过多，进而影响计算性能和稳定性。因此，如何在保证性能的同时降低能耗，并解决散热问题，是ai芯片发展中需要攻克的难题。
（3）可编程性与定制化。通用处理器如gpu虽然在ai计算中有一定的应用，但其可编程性相对较弱，不能完全适应各类ai任务的需求。与此同时，定制化ai芯片虽然能提供更高效的计算性能，但其开发和生产成本较高。如何在可编程性与定制化之间找到平衡，是ai芯片发展的一个重要课题。
（4）安全与隐私问题。ai芯片在智能设备和云端服务中广泛应用，但这也带来了安全和隐私方面的问题。一些ai算法可能会面临对抗攻击，导致模型输出错误。同时，个人隐私保护也成为ai芯片应用的一大挑战。
（5）国际竞争与政策制约。ai芯片领域的竞争日益激烈，许多国家都在加大投入进行技术研发。在国际竞争中，如何保持技术领先优势，以及应对不同国家对ai芯片技术的政策限制，都是需要面对的问题。
2 先进封装chiplet技术概述
2.1chiplet技术的定义与特性
chiplet是一种先进封装技术，它将芯片功能分割成多个独立的模块，称为chiplet（小芯片）。每个chiplet都具有特定的功能，例如处理器核心、存储器控制器或其他外围设备。这些独立的chiplet可以单独设计、测试和生产，并在封装过程中组合在一起，形成一个完整的芯片。这种模块化的设计使得芯片开发更具灵活性和可扩展性，同时也提高了生产效率。
2.2chiplet的主要应用与发展趋势
chiplet技术在现代半导体行业中具有广泛的应用和良好的发展趋势。其中一个主要应用领域是高性能计算领域，例如数据中心和超级计算机。通过组合多个特定功能的chiplet，可以实现更高的计算能力和效能。此外，将芯片分割成多个模块还可以提高整体芯片的可靠性和可维护性。另一个重要的应用是在物联网（iot）设备和移动设备中。这些设备通常需要集成多种功能，如无线通信、传感器、处理器和存储器。通过使用chiplet技术，可以独立开发和升级不同功能的模块，从而提供更大的灵活性和可扩展性。
2.3 与传统芯片封装的比较
相比传统的单一芯片封装方式，chiplet技术具有一些显著的优势。首先，可以实现更高的整体芯片集成度，因为不同的模块可以在较小的面积上组合。其次，芯片的开发周期可以更短（见表1），因为各个功能模块可以同步开发和测试，而不需要等待整个芯片的开发完成。此外，由于不同模块可以由不同的制造商提供，因此可以实现更多元化的供应链（见图4），从而提高生产效率并降低成本。使用chiplet技术将不同设计公司中的不同wafer 制程的芯片集成为一个系统或子系统中。
3 ai芯片与chiplet结合
3.1 解决ai芯片发展问题的chiplet方案随着人工智能应用的不断发展，ai芯片面临着一些挑战，例如计算能力提升、能源效率提高和更高的集成度要求。在这些挑战中，chiplet技术可以提供解决方案。例如，tsmc工艺和xilinx的新一代virtex系列fpga产品（见图5），基于硅基板进行集成。通过将不同的功能模块作为独立的chiplet集成在一个ai芯片上，可以实现更高的计算能力。例如，将处理器核心、神经网络加速器和存储器控制器作为独立的模块，可以独立开发和升级，同时在封装过程中组合在一起，形成一个高性能的ai芯片。
3.2 ai芯片与chiplet结合的实例分析
gpu性能提升与功能丰富逐步满足ai运算需要。2010年nvidia提出的fermi架构是首个完整的gpu计算架构，其中提出的许多新概念沿用至今。kepler架构在硬件上拥有了双精度计算单元（fp64），并提出gpu direct技术，绕过cpu/system memory，与其他gpu直接进行数据交互。pascal架构应用了第一代nvlink。volta架构开始应用tensor core，对ai计算加速具有重要意义。简要回顾nvidia gpu硬件变革历程，工艺、计算核心数增加等基础特性的升级持续推动性能提升，同时每一代架构所包含的功能特性也在不断丰富，逐渐更好地适配ai运算的需要。
目前已经有一些实际的ai芯片与chiplet技术结合的实例。amd公司的与chiplet技术结合的实例是amd在其zen 2架构的ryzen 3000系列cpu中采用了chiplet设计 [6] 。该设计允许amd将更多的cpu核心集成到单个cpu中。同样，amd也计划将chiplet技术应用于gpu设计中，以解决gpu制造中遇到的一些挑战，比如增加芯片尺寸导致产量下降和成本增加。在这个gpu的chiplet设计中，amd使用了高带宽互连（hbx）来促进不同chiplet之间的通信，该互连类似于zen 3 cpu中使用的互连方式。这种设计通过一个被称为hbx的交叉连接来解决在gpu计算工作负载中并行性难以跨多个chiplet传输的问题。而这种设计使得cpu与gpu交互时，看起来就像是与一个大型的单一gpu通信，而不是与许多小型gpu通过控制器通信。
3.3 ai芯片与chiplet结合展望
ai芯片与chiplet技术结合在未来将继续发展和扩展。随着人工智能应用的不断演进，对于更高的计算能力、更低的功耗和更高的集成度的需求将持续增加。因此，进一步改进和发展chiplet技术，并与ai芯片相结合，将是未来的发展方向。此外，随着物联网设备的普及，对于更灵活、可扩展的芯片解决方案的需求也将增加。因此，将ai芯片与各种不同的chiplet结合，以满足不同物联网设备的需求，将成为未来的一个重要发展方向。
4 结论
chiplet技术是一种模块化的封装方法，其优势在于提供了更高的灵活性、可扩展性和生产效率。ai芯片面临着一些挑战，如计算能力提升、能源效率提高和更高的集成度要求。
为了更好地发展ai芯片与先进封装chiplet技术结合，提出以下建议。
（1）加强合作。鼓励芯片制造商、封装技术供应商和研究机构之间合作，促进技术共享和交流，以加速ai芯片与chiplet技术结合发展。
（2）技术创新。持续投入研发，不断创新先进封装chiplet技术，以满足ai芯片不断提高的性能要求。
（3）标准化。制定相关的技术标准，以确保不同厂商生产的芯片和chiplet之间的互换性，推动整个行业健康发展。
随着人工智能应用的不断扩展和技术的进步，ai芯片与先进封装chiplet技术结合将会得到更广泛的应用。这种结合将不仅仅用于高性能计算领域，也将广泛应用于物联网设备、智能手机和其他各种人工智能应用中，为人们的生活和工作带来更多的便利。
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1 ai芯片发展的历史与现状
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1.1 ai芯片演进与重大突破
ai芯片的历史可以追溯到20世纪80年代初。最早的ai计算任务是采用通用微处理器进行人工智能计算而完成的，但由于计算需求与通用处理器性能之间不匹配，计算效率并不高。随着人工智能领域的迅速发展，社会对高效计算的需求越来越迫切，ai芯片研究逐渐受到重视。在20世纪90年代，图形处理单元（gpu）成为ai计算的主要加速器。gpu在图形渲染方面表现出色，但其架构对于一些特定的ai计算任务并不高效。然而，gpu的并行计算能力为ai芯片发展奠定了基础。随着人工智能的兴起，20世纪末和21世纪初一些专用ai加速硬件出现了，如fpga（现场可编程门阵列）和asic（专用集成电路）。这些芯片采用定制化的架构，能够更好地满足ai计算的需求，但设计和生产成本较高，限制了其广泛应用。
2010年，深度学习兴起推动了ai芯片技术重大突破。gpu在深度学习中的应用取得了巨大成功，但为了更好地适应深度学习模型的特点，研究人员开始探索新的ai芯片架构。asic出现进一步提高了ai计算的性能和能效，诸如google的tpu（张量处理单元）和nvidia的tensor cores就是这一时期的代表。
1.2 当前的主流ai芯片技术与其应用场景
目前，ai芯片技术呈现多样化的发展趋势，主要包括以下几种类型。
（1）图形处理单元。gpu因其并行计算能力成为早期ai计算的主流加速器。现代gpu在深度学习训练和推理方面表现出色，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
（2）张量处理单元。tpu是google推出的专用ai加速器，特别优化了张量计算。tpu在大规模深度学习模型训练中表现出色，广泛应用于云端ai服务。
（3）神经处理单元（npu）。npu是一类专门用于神经网络计算的ai芯片，广泛应用于智能手机和移动设备中，用于加速图像识别、语音识别等任务。
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1.5 ai芯片发展所面临的挑战与问题
虽然ai芯片在过去几十年取得了显著的进展，但在其发展过程中仍然面临一些挑战与问题。
（1）复杂的算法与模型。随着深度学习等复杂算法的出现，其对ai芯片计算能力和存储要求提出了更高的挑战。一些大规模的神经网络模型需要海量的计算资源才能高效运行，因此，如何在芯片设计中实现高度并行和高效的计算，是亟待解决的问题。
（2）能耗和散热问题。随着ai芯片计算规模的增加，能耗和散热问题变得日益严峻。高功耗会导致芯片发热过多，进而影响计算性能和稳定性。因此，如何在保证性能的同时降低能耗，并解决散热问题，是ai芯片发展中需要攻克的难题。
（3）可编程性与定制化。通用处理器如gpu虽然在ai计算中有一定的应用，但其可编程性相对较弱，不能完全适应各类ai任务的需求。与此同时，定制化ai芯片虽然能提供更高效的计算性能，但其开发和生产成本较高。如何在可编程性与定制化之间找到平衡，是ai芯片发展的一个重要课题。
（4）安全与隐私问题。ai芯片在智能设备和云端服务中广泛应用，但这也带来了安全和隐私方面的问题。一些ai算法可能会面临对抗攻击，导致模型输出错误。同时，个人隐私保护也成为ai芯片应用的一大挑战。
（5）国际竞争与政策制约。ai芯片领域的竞争日益激烈，许多国家都在加大投入进行技术研发。在国际竞争中，如何保持技术领先优势，以及应对不同国家对ai芯片技术的政策限制，都是需要面对的问题。
2 先进封装chiplet技术概述
2.1chiplet技术的定义与特性
chiplet是一种先进封装技术，它将芯片功能分割成多个独立的模块，称为chiplet（小芯片）。每个chiplet都具有特定的功能，例如处理器核心、存储器控制器或其他外围设备。这些独立的chiplet可以单独设计、测试和生产，并在封装过程中组合在一起，形成一个完整的芯片。这种模块化的设计使得芯片开发更具灵活性和可扩展性，同时也提高了生产效率。
2.2chiplet的主要应用与发展趋势
chiplet技术在现代半导体行业中具有广泛的应用和良好的发展趋势。其中一个主要应用领域是高性能计算领域，例如数据中心和超级计算机。通过组合多个特定功能的chiplet，可以实现更高的计算能力和效能。此外，将芯片分割成多个模块还可以提高整体芯片的可靠性和可维护性。另一个重要的应用是在物联网（iot）设备和移动设备中。这些设备通常需要集成多种功能，如无线通信、传感器、处理器和存储器。通过使用chiplet技术，可以独立开发和升级不同功能的模块，从而提供更大的灵活性和可扩展性。
2.3 与传统芯片封装的比较
相比传统的单一芯片封装方式，chiplet技术具有一些显著的优势。首先，可以实现更高的整体芯片集成度，因为不同的模块可以在较小的面积上组合。其次，芯片的开发周期可以更短（见表1），因为各个功能模块可以同步开发和测试，而不需要等待整个芯片的开发完成。此外，由于不同模块可以由不同的制造商提供，因此可以实现更多元化的供应链（见图4），从而提高生产效率并降低成本。使用chiplet技术将不同设计公司中的不同wafer 制程的芯片集成为一个系统或子系统中。
3 ai芯片与chiplet结合
3.1 解决ai芯片发展问题的chiplet方案随着人工智能应用的不断发展，ai芯片面临着一些挑战，例如计算能力提升、能源效率提高和更高的集成度要求。在这些挑战中，chiplet技术可以提供解决方案。例如，tsmc工艺和xilinx的新一代virtex系列fpga产品（见图5），基于硅基板进行集成。通过将不同的功能模块作为独立的chiplet集成在一个ai芯片上，可以实现更高的计算能力。例如，将处理器核心、神经网络加速器和存储器控制器作为独立的模块，可以独立开发和升级，同时在封装过程中组合在一起，形成一个高性能的ai芯片。
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3.3 ai芯片与chiplet结合展望
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4 结论
chiplet技术是一种模块化的封装方法，其优势在于提供了更高的灵活性、可扩展性和生产效率。ai芯片面临着一些挑战，如计算能力提升、能源效率提高和更高的集成度要求。
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（2）技术创新。持续投入研发，不断创新先进封装chiplet技术，以满足ai芯片不断提高的性能要求。
（3）标准化。制定相关的技术标准，以确保不同厂商生产的芯片和chiplet之间的互换性，推动整个行业健康发展。
随着人工智能应用的不断扩展和技术的进步，ai芯片与先进封装chiplet技术结合将会得到更广泛的应用。这种结合将不仅仅用于高性能计算领域，也将广泛应用于物联网设备、智能手机和其他各种人工智能应用中，为人们的生活和工作带来更多的便利。
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