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汽車領(lǐng)域還未出現(xiàn)Chiplet設(shè)計

佐思汽車研究 ? 來源:佐思汽車研究 ? 作者:佐思汽車研究 ? 2022-08-30 14:44 ? 次閱讀
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Chiplet有翻譯成小芯片或小晶粒,也有叫MCM(Multi-Chip-Module,可以看做初級版Chiplet),與之對應(yīng)的則是Monolithic。目前為止,汽車領(lǐng)域還未出現(xiàn)Chiplet設(shè)計。

Chiplet的出現(xiàn)有三個驅(qū)動力,一個是AI運算中的內(nèi)存墻,一個是高性能運算,最后是靈活性和復(fù)用率。

AI運算中存儲瓶頸非常明顯,AI運算有大量的內(nèi)存讀寫問題,內(nèi)存讀取速度遠遠低于計算單元的速度,大部分時間計算單元都在等待內(nèi)存讀取,有時候效率會下降90%,最有效解決內(nèi)存墻問題的辦法就是縮短運算單元與存儲器之間的物理距離,在每秒萬億次計算時,幾微米的距離縮短都足以影響芯片性能。除了緩解內(nèi)存瓶頸外,還能降低功耗減少發(fā)熱。

各種技術(shù)存儲器的性能對比

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來源:互聯(lián)網(wǎng)

上表很明顯,SRAM性能最優(yōu),但Cell Size最大,這意味著成本也最高,是NAND的20倍以上。因此一級緩存多SRAM,并且容量很小。PCMMRAMReRAM這三種新興存儲器目前還不成熟,性能與SRAM也有明顯差距。這也是為什么處理器都是三級緩存設(shè)計,最靠近運算單元的都是SRAM,但由于成本高,所以容量有限。離運算單元遠的就可以是DRAM

為解決這個問題,臺積電提出了CoWoS封裝,將大容量的DRAM與運算單元距離拉得最近,而成本又在可接受的范圍內(nèi),這就是最早的Chiplet。

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圖片來源:互聯(lián)網(wǎng)

CoWoS簡單說就是用硅中介層將邏輯運算器件與DRAM(HBM)合成一個大芯片,CoWoS缺點就是中介層價格太高,對價格敏感的手機和汽車市場都不合適,不過服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心市場非常合適,因此臺積電幾乎壟斷高性能AI芯片市場。

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圖片來源:互聯(lián)網(wǎng)

華為昇騰910的裸晶面積高達1228平方毫米,兩個假Die只是為了增加機械一致性,是空的,這也是臺積電CoWoS工藝的缺點,如果是英特爾的EMIB,這兩個假Die可以不要。

華為昇騰910的外觀

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圖片來源:互聯(lián)網(wǎng)

第二個驅(qū)動力是高性能運算,無論是AI運算還是常規(guī)標(biāo)量運算,增加核心數(shù)都是最有效最可行的方法,但是芯片面積不能無限增大,芯片面積越大意味著良率越低,成本越高。半導(dǎo)體業(yè)內(nèi)有一條不成文的共識,單一芯片的裸晶面積不超過800平方毫米,超過800平方毫米,成本會飛速增加,不具備實用性。這也是為何英偉達的芯片都那么貴的原因。

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圖片來源:互聯(lián)網(wǎng)

上圖可以看出,單一芯片的面積越大,其良率就越低,成本就越高。

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圖片來源:互聯(lián)網(wǎng)

典型的是AMD的32核(應(yīng)該是32核小芯片)EPYC,這種方式最大優(yōu)點是成本低,如果將32核封裝到一塊芯片中成本是1,那它們的MCM(Chiplet)方式只有0.59,換言之,節(jié)省了41%的成本。

通常16核是個分水嶺,16核以上的采用Chiplet才更有優(yōu)勢。16核以下,Monolithic更占優(yōu)勢。

GPU方面,英偉達下一代GPU會使用初級版的Chiplet即MCM。而AMD在2022年8月底就會推出第三代RNDA GPU,采用Chiplet技術(shù),性價比會遠高于英偉達的GPU,英偉達明顯落后AMD,AMD市值超越英特爾主要原因并非CPU,而是AMD足以挑戰(zhàn)英偉達在GPU領(lǐng)域的統(tǒng)治地位。

基本上4096核心(流處理器,英偉達叫SM或CUDA核)是個分水嶺,4096以下Monolithic更占優(yōu)勢,4096核以上Chiplet優(yōu)勢明顯。

第三是靈活性和IP復(fù)用率。

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圖片來源:互聯(lián)網(wǎng)

上圖是華為的Chiplet搭配,就像積木自由搭配,降低開發(fā)成本,減少開發(fā)周期,提高IP復(fù)用率。

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圖片來源:互聯(lián)網(wǎng)

英特爾的CPU設(shè)計,性能核P核,效率核E核,可以靈活調(diào)整其數(shù)量,一個設(shè)計可以針對無數(shù)種市場需求。這里不僅是設(shè)計上IP復(fù)用率,實際物理die也可以,只需要生產(chǎn)標(biāo)準的die,產(chǎn)品由這些die物理拼湊膠合而成,大大節(jié)約了成本,便于生產(chǎn)管理和庫存管理。

Chiplet有沒有可能用在汽車領(lǐng)域?顯然除了自動駕駛或座艙SoC外,Chiplet絕無容身之地。自動駕駛或座艙SoC領(lǐng)域目前只有三家即英偉達、高通和英特爾(Mobileye),或許還可以加上三星。英偉達明確不會使用Chiplet,只不過下一代GPU可能使用MCM。高通的核心是手機市場,車載和筆記本電腦都是手機的延伸,手機領(lǐng)域是絕無可能用Chiplet的,因為Chiplet的封裝基板面積巨大,根本塞不進手機。英特爾旗下的Mobileye倒是有這個可能。不過鑒于Mobileye獨立性很強,這個可能性不高。

Chiplet對中國廠家友好度很低,能做Chiplet的基本只有英特爾和臺積電,三星能做最初級的封裝HBM的芯片,再進一步的Chiplet完全不能勝任。今年3月,以下科技巨頭成立了UCIe聯(lián)盟,包括中國臺灣日月光(全球第一大芯片封裝廠家)、中國臺灣臺積電、微軟、谷歌云、Meta、高通、三星、AMD、ARM、英特爾,此外,英偉達和阿里巴巴也剛加入。

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圖片來源:互聯(lián)網(wǎng)

鑒于美國剛剛通過的芯片方案,這12大廠家除阿里外都是受益者,特別是三星、臺積電和英特爾。

實際這個UCIe是英特爾主導(dǎo)的,就是CXL的翻版,Chiplet最難的部分是緩存一致性問題。圍繞緩存一致性出現(xiàn)了多個標(biāo)準,有以IBM牽頭的OpenCAPI,ARM為代表支持的CCIX,英特爾為代表的CXL,AMD為代表的Gen-Z。CCIX(Cache Coherent Interconnect for Accelerators,針對加速器的緩存一致性互聯(lián))聯(lián)盟是由AMD、ARM、Mellanox、華為、賽靈思、高通六家巨頭公司成立的標(biāo)準化組織。

Compute Express Link簡稱CXL,2019年3月由英特爾牽頭成立。

CXL的頂級會員包括AMD、阿里、ARM、思科、戴爾、谷歌、惠普、華為、IBM、英特爾、Meta、微軟、英偉達、Rambus、Xilinx。CXL協(xié)議包括三個子協(xié)議:CXL. io 是IO類型,與傳統(tǒng)PCIe類似,CXL.cache 允許設(shè)備訪問主存和cache,CXL.memory 允許CPU訪問設(shè)備的內(nèi)存。

UCIe分層

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圖片來源:互聯(lián)網(wǎng)

UCIe主要包括協(xié)議層(Protocol Layer)、適配層(Adapter Layer)和物理層(Physical Layer)。

UCIe協(xié)議層支持已經(jīng)廣泛使用的協(xié)議PCIe6.0、CXL2.0、CXL3.0,還支持用戶自定義的Streaming 協(xié)議來映射其他傳輸協(xié)議,協(xié)議層把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Flit包進行傳輸。用戶通過用UCIe的適配層和PHY來替換PCIe/CXL的PHY和Link重傳功能,就可以實現(xiàn)更低功耗和性能更優(yōu)的Die-to-Die互連接口。

適配層在協(xié)議層和物理層中間,當(dāng)協(xié)議層有多個協(xié)議同時工作時,ARB/MUX用來在多個協(xié)議之間進行選擇和仲裁。協(xié)議層提供CRC和Retry機制以獲得更好的BER(BitError Rate)指標(biāo)。同時負責(zé)Link狀態(tài)的管理,與對端UCIe Link進行協(xié)議相關(guān)參數(shù)的交換。

物理層主要用來解析Flit包在UCIe Data Lane上進行傳輸,主要包括Link Training、LaneRepair、Lane Reversal、Scrambling/De-scrambling、Sideband Training等。

UCIe支持兩種封裝,Standard Package (2D) 和Advanced Package (2.5D)。StandardPackage主要用于低成本、長距離(10mm到25mm)互連,Bump間距要求為100μm到130μm,互連線在有機襯底上進行布局布線即可實現(xiàn)Die間數(shù)據(jù)傳輸。基本上先進封裝被臺積電和英特爾壟斷。UCIe表面上是開放的,實際是臺積電和英特爾操控的。

短期內(nèi)恐怕看不到Chiplet在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用,如果有的話,AMD或許是第一個。


審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:Chiplet會用在汽車芯片上嗎?

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