芯片技術(shù)突圍 3D封裝“續(xù)命”摩爾定律?

時間:2022-03-14

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導(dǎo)語:作為全球第一款3D封裝的處理器,Bow IPU采用了臺積電SoIC-WoW技術(shù),該技術(shù)以類似于3D NAND閃存多層堆疊那樣,將兩層die(裸片)以鏡像方式垂直堆疊起來,以更先進的封裝技術(shù)提升芯片性能。

  芯片封裝環(huán)節(jié)的“雙芯疊加”技術(shù)最近備受業(yè)界關(guān)注。

  引爆點是蘋果公司在3月9日凌晨推出的用于PC的M1 Ultral芯片,該芯片號稱是有史以來最強悍的芯片,但該芯片實現(xiàn)性能提升的途徑不是制造工藝的提升,而是在封裝環(huán)節(jié)將兩個M1 Max通過內(nèi)部互連而成。事實上,在M1 Ultral推出之前,一家叫做Graphcore的英國AI公司,也推出了新款A(yù)I處理器Bow IPU。這兩款新品采用同一種封裝技術(shù)——3D Wafer-on-Wafer提升性能,這項技術(shù)來自于中國臺灣的臺積電。

  事實上,華為海思去年也曾經(jīng)被爆出“雙芯疊加技術(shù)”專利,通過芯片疊加并經(jīng)過系列優(yōu)化,讓14納米芯片可以比肩7納米芯片的性能水平。“X86雙雄”英特爾和AMD也曾經(jīng)推出過類似的產(chǎn)品,但當時存在功耗和發(fā)熱等方面的缺陷。而蘋果M1 Ultral的推出并商用,似乎意味著通過“芯片疊加”在封裝環(huán)節(jié)大幅提升芯片性能的技術(shù)已趨成熟。

  “晶圓工藝和封裝工藝協(xié)同結(jié)合,是必然趨勢?!卑雽?dǎo)體研究機構(gòu)芯謀研究的研究總監(jiān)王笑龍這樣告訴《中國經(jīng)營報》記者,“7納米已經(jīng)很先進,而3D封裝也是提升這個產(chǎn)品綜合指標的一個重要手段?!?/p>

  而接受記者采訪的多位業(yè)內(nèi)分析人士均指出,隨著芯片制造工藝越來越逼近物理極限,摩爾定律逐漸失效,依靠更先進的工藝來提升芯片性能將變得越來越困難,而3D等先進封裝技術(shù)對延續(xù)摩爾定律愈發(fā)重要。

  “這個(Bow IPU)證明了先進封裝可以為性能帶來可觀提升,先進封裝技術(shù),是大家探索超越摩爾定律的路徑之一。”Graphcore大中華區(qū)總裁兼全球首席營收官盧濤表示。

  先進封裝對芯片性能帶來可觀提升

  作為全球第一款3D封裝的處理器,Bow IPU采用了臺積電SoIC-WoW技術(shù),該技術(shù)以類似于3D NAND閃存多層堆疊那樣,將兩層die(裸片)以鏡像方式垂直堆疊起來,以更先進的封裝技術(shù)提升芯片性能。

  需要指出的是,這是一種用于硅晶圓的3D堆疊形式,使得單個封裝芯片中的晶體管數(shù)突破了600億個大關(guān)。此外,Bow IPU的理論AI算力也從250 TeraFLOPS(每秒萬億次浮點運算)提升到了350 TeraFLOPS。據(jù)Graphcore介紹,總體而言,第三代IPU相對于上一代性能提高40%,能耗比實現(xiàn)了16%的提升。

  事實上,Bow IPU的堆疊并不算特別復(fù)雜,主要負責計算、存儲的IPU die位于下層,上方的die則主要為供電、節(jié)能等方面的功能提供幫助。盧濤曾這樣介紹Bow IPU的die設(shè)計:“這是個大小die的設(shè)計,大die是計算die,小die主要做電源、能耗等方面相關(guān)的管理。”

  盧濤表示,Bow IPU整體性能提升一方面來自新增的die,另一方面則得益于3D封裝技術(shù)。那么,Graphcore為何沒有選用更先進的工藝而選擇改變封裝方式?

  對此,盧濤進一步指出,上一代IPU已經(jīng)有了594億個晶體管,面積大概為823平方毫米,這可能是7納米的單個die能生產(chǎn)的最精密芯片了。如果想再提升,不換工藝,就只能是換封裝。

  “在經(jīng)過深入評估之后,Graphcore認為,選擇更先進的工藝并不能像以前那樣獲得大幅度的性能提升。而從成本收益角度看,也不劃算。于是,我們選擇了3D Wafer-on-Wafer作為芯片性能提升新方法。正是得益于這個決定,使得我們新芯片即使面積稍有上升,但成本與上一代比較相近,最終讓我們可以以不變的價格交付新芯片?!北R濤說。

  對此,電子創(chuàng)新網(wǎng)CEO張國斌也持有類似觀點。“現(xiàn)在摩爾定律放緩,再往先進工藝演進的話,成本投入太大,不是一般公司能承受的,所以大家就認為延續(xù)摩爾定律的一個方法就是往2.5D和3D封裝的方向發(fā)展。”他指出,Bow IPU這個產(chǎn)品代表的不是一個小眾趨勢,反而是一種大趨勢,就是芯片以后要提升性能,可能會走2.5D/3D這種封裝形式。

  張國斌表示,對于晶圓級封裝技術(shù),不只是英特爾、格芯、臺積電、三星等大的晶圓廠在研究,包括日月光等一些芯片封裝企業(yè)也在研究,這對推動芯片的性能提升非常有好處。

  商業(yè)場景落地和社區(qū)建設(shè)伴生而行

  公開資料顯示,作為一家人工智能硬件初創(chuàng)公司,Graphcore于2016年正式成立,IPU是該公司主要的技術(shù)成果,也是向外界傳播的概念,官網(wǎng)宣稱IPU是一款專為AI計算而設(shè)計的全新處理器。

  長期關(guān)注半導(dǎo)體/芯片行業(yè)發(fā)展的資深觀察人士黃燁鋒表示,在AI芯片領(lǐng)域,Graphcore是全球最知名、最有實力的那批AI公司中的一個,也是在中國市場投入比較大的初創(chuàng)企業(yè)?!斑@家公司做AI芯片相對較早,勉強說引領(lǐng)發(fā)展趨勢也行。不過,AI芯片的發(fā)展方向現(xiàn)在逐漸明朗化,未來大家都會越做越像?!彼f。

  黃燁鋒進一步指出,諸如較大的片上存儲空間、高度并行計算能力、跨芯片通信機制、芯片具備弱可編程性等都是AI芯片未來發(fā)展的趨勢,而Graphcore的IPU是較早且在近存計算上頗具代表性的一類兼具可編程性的AI芯片。

  落地難,是AI行業(yè)的通病,雖然AI芯片一直在持續(xù)發(fā)展,但落地的速度比預(yù)期的慢。作為AI芯片行業(yè)的企業(yè),未來Graphcore將如何進一步發(fā)展以及加速商業(yè)化,對于行業(yè)具有參考價值。

  盧濤曾把現(xiàn)在的AI芯片公司分成七大類,第一類是在組建團隊的,第二類是在宣講理念的,第三類是有了芯片的,第四類是有了芯片給客戶送測的,第五類是有落地的,第六類是有很多場景落地的,第七類是真正能夠跟GPU(圖形處理器)分市場份額的。

  “Graphcore目前處在第五至第六的階段?!北R濤表示,要達到第七類,Graphcore首先要做的是生態(tài)建設(shè),二是持續(xù)耕耘開發(fā)者與研究者社區(qū)的建設(shè),三是與用戶和客戶保持充分的溝通,建立緊密的聯(lián)系。

  他還表示:“生態(tài)建設(shè)是一個持續(xù)的、需要花力氣、花時間、花精力、花巧勁的活兒,因為用戶在選擇一個平臺的時候,一是會很關(guān)注新的平臺能為自己帶來什么價值,二是會特別關(guān)注遷移到新的平臺所需要耗費的工作量。生態(tài)建設(shè)越完備、生態(tài)發(fā)展得越好,用戶的遷移成本就會越低,也就是用戶在遷移到IPU時遇到的潛在阻力也會更小?!?/p>

  其實,Graphcore這一發(fā)展策略有著英偉達的影子?!爱斈闓PU從專用的圖形處理器發(fā)展到后來可實現(xiàn)CUDA編程和應(yīng)用于AI之時,就是英偉達將更多注意力轉(zhuǎn)向軟件、工具,完善開發(fā)生態(tài)的過程。像IPU這樣的AI處理器也必然經(jīng)歷這樣的過程。”黃燁鋒說,Graphcore現(xiàn)在的發(fā)展關(guān)鍵更在于生態(tài)構(gòu)建與實實在在的場景落地上。

  對于公司的商業(yè)化進程,盧濤曾表示:“我很早就和CEO(Nigel Toon)聊過,公司的第一優(yōu)先級是有人用我們的產(chǎn)品;第二是有人用了這個產(chǎn)品,服務(wù)他的業(yè)務(wù);第三是業(yè)績;第四才是利潤?,F(xiàn)有順序不能弄錯,先得有人用你的東西,才能談其他?!?/p>

  如今,這樣的順序依舊沒有變?!吧虡I(yè)場景落地和社區(qū)建設(shè)是相互支持、伴生而行的。針對商業(yè)客戶,我們需要開發(fā)者對平臺的支持,開發(fā)者花費時間和精力將自己的業(yè)務(wù)遷移到IPU上,或基于IPU開發(fā)自己的業(yè)務(wù)。落地的場景越多,越能推進其他商業(yè)用戶的跟進和加入,也能加快后續(xù)其他案例落地的速度?!北R濤告訴記者。

  過去一年中,Graphcore與升哲科技、安捷中科、深勢科技等公司圍繞包括城市治理、氣象以及分子動力學(xué)等領(lǐng)域開展合作,還與金山云推出了基于Graphcore IPU平臺的服務(wù)器產(chǎn)品——金山云IPU服務(wù)器,用于AI任務(wù)在云端的訓(xùn)練和推理,這也是中國首個大型公有云廠商對外公開推出自己的IPU云產(chǎn)品。

  “我們會持續(xù)深耕本地的合作伙伴,在一些相關(guān)的AI應(yīng)用領(lǐng)域,會做進一步的加深合作,比如用AI輔助科研、自動駕駛等,都是我們2022年在AI應(yīng)用和垂直領(lǐng)域中比較重要的方向?!北R濤說,持續(xù)落地更多應(yīng)用場景是商業(yè)化唯一的路徑,“這里沒有捷徑可以走?!?/p>


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