電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文 / 吳子鵬）芯粒（Chiplet）技術(shù)作為半導(dǎo)體領(lǐng)域的一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)，擁有極為廣闊的應(yīng)用前景。一方面，通過將不同功能的芯粒進(jìn)行異構(gòu)集成，能夠在不依賴更先進(jìn)制程工藝的情況下，實(shí)現(xiàn)芯片整體性能的提升，這為突破摩爾定律的限制開辟了新路徑，同時(shí)顯著降低復(fù)雜 SoC 的設(shè)計(jì)和制造成本，提高芯片良率；另一方面，芯粒技術(shù)與當(dāng)前 AI 芯片多樣化和快速迭代的發(fā)展趨勢高度契合，通過合理搭配不同功能的芯粒，并優(yōu)化芯粒之間的通信和協(xié)同工作機(jī)制，采用芯粒架構(gòu)的 AI 芯片能夠在提高算力的同時(shí)，更好地控制功耗，提升能效比，且具備出色的設(shè)計(jì)靈活性。

根據(jù) MEMS 麥姆斯咨詢發(fā)布的《芯粒（Chiplet）技術(shù)及市場 - 2024 版》，在數(shù)據(jù)中心和人工智能（AI）等領(lǐng)域高性能計(jì)算需求的推動(dòng)下，預(yù)計(jì)到 2035 年全球芯粒市場規(guī)模將達(dá)到 4110 億美元。如下圖所示，傳統(tǒng) SoC 設(shè)計(jì)和芯粒架構(gòu)之間存在明顯差異，高速發(fā)展的芯粒技術(shù)正在顛覆傳統(tǒng)芯片的設(shè)計(jì)方式。那么，作為從半導(dǎo)體IP大廠轉(zhuǎn)型成為領(lǐng)先計(jì)算平臺(tái)公司的 Arm會(huì)如何應(yīng)對這一變革呢？

芯粒技術(shù)：創(chuàng)新與挑戰(zhàn)并存

多年來，摩爾定律主導(dǎo)著芯片技術(shù)的發(fā)展，持續(xù)推動(dòng)芯片性能不斷提升。但隨著制程工藝逐漸逼近物理極限，繼續(xù)按照傳統(tǒng)方式提升芯片性能變得愈發(fā)艱難，成本也急劇攀升。這使得不再單純依賴先進(jìn)制程工藝來實(shí)現(xiàn)芯片性能飛躍的芯粒技術(shù)，得到了業(yè)界的廣泛關(guān)注。

與傳統(tǒng)大型 SoC 的一體化設(shè)計(jì)不同，芯粒技術(shù)采用模塊化設(shè)計(jì)理念，各個(gè)芯?？梢元?dú)立設(shè)計(jì)、制造和測試。如果某個(gè)芯粒出現(xiàn)問題，只需更換該芯粒，這大大降低了研發(fā)和制造成本。在實(shí)際設(shè)計(jì)過程中，不同功能的芯粒還可以根據(jù)需求選擇最適合的制程工藝，無需為了滿足所有功能對性能的最高要求，而全部采用最先進(jìn)（同時(shí)也是最昂貴）的制程工藝，這使得芯片設(shè)計(jì)和制造在成本控制上更加靈活高效。

此外，芯粒技術(shù)由于其模塊化的設(shè)計(jì)方式，也賦予了芯片設(shè)計(jì)更高的定制化能力。能夠根據(jù)具體應(yīng)用需求，靈活選擇和組合不同功能的芯粒，快速定制出滿足特定需求的芯片。例如，在人工智能領(lǐng)域，對于側(cè)重圖像識(shí)別的應(yīng)用，可以將強(qiáng)大的圖形處理芯粒與深度學(xué)習(xí)專用芯粒相結(jié)合；而對于自然語言處理應(yīng)用，則可以強(qiáng)化計(jì)算芯粒與存儲(chǔ)芯粒之間的協(xié)同。

不過，芯粒作為一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)，也面臨諸多技術(shù)和生態(tài)層面的挑戰(zhàn)。首先，盡管芯粒技術(shù)前景廣闊，但目前仍面臨接口標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題。由于缺乏統(tǒng)一的接口標(biāo)準(zhǔn)，不同供應(yīng)商生產(chǎn)的芯粒在互操作性上存在較大障礙。在這方面，芯粒技術(shù)的模塊化是以標(biāo)準(zhǔn)化為基礎(chǔ)，而現(xiàn)階段因?yàn)榻涌谛螤詈统叽绺鳟?，很難拼接在一起。

其次是封裝和測試的復(fù)雜性提升。隨著芯粒數(shù)量的增加和集成度的提高，封裝技術(shù)面臨著巨大挑戰(zhàn)。如何在有限的空間內(nèi)，實(shí)現(xiàn)芯粒之間的高速、低延遲通信，是封裝技術(shù)需要解決的關(guān)鍵問題。另外，由于每個(gè)芯粒都有其獨(dú)立的功能和性能要求，需要對每個(gè)芯粒進(jìn)行單獨(dú)測試，確保其符合設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。而且在將多個(gè)芯粒集成在一起后，還需要對整個(gè)芯片系統(tǒng)進(jìn)行全面的測試和驗(yàn)證，這無疑增加了驗(yàn)證和測試的復(fù)雜性。

Arm 如何推動(dòng)芯粒技術(shù)發(fā)展

在芯片發(fā)展歷程中，Arm 公司的技術(shù)創(chuàng)新對行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了多方面的深遠(yuǎn)影響，包括推動(dòng)架構(gòu)創(chuàng)新、降低設(shè)計(jì)門檻、促進(jìn)異構(gòu)計(jì)算技術(shù)發(fā)展等。一直以來，Arm 公司都在積極推動(dòng)芯粒技術(shù)的發(fā)展。

從推出芯粒系統(tǒng)架構(gòu) (CSA) 到發(fā)布首個(gè)公開規(guī)范，Arm 為芯粒技術(shù)提供了一個(gè)基礎(chǔ)的架構(gòu)框架，建立了統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，減少了行業(yè)的碎片化現(xiàn)象，進(jìn)一步推動(dòng)芯粒技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化。目前，已有超過 60 家行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)參與其中，包括 ADTechnology、Alphawave Semi、AMI、楷登電子、云豹智能、Kalray、Rebellions、西門子和新思科技等。

為了提供加速芯粒應(yīng)用所需的通用框架，Arm 公司做了大量工作。2024 年 4 月，Arm 攜手合作伙伴共同推動(dòng) AMBA CHI 芯片到芯片互連協(xié)議等倡議的落地實(shí)施。AMBA CHI 協(xié)議是 AMBA 總線架構(gòu)的一部分，主要用于在多芯片系統(tǒng)（如片上系統(tǒng)集成多個(gè)芯粒等場景）中實(shí)現(xiàn)不同芯片之間的高速數(shù)據(jù)傳輸和通信。該協(xié)議旨在提供一種標(biāo)準(zhǔn)化、高性能、低延遲且具有高可擴(kuò)展性的芯片間互連解決方案，以滿足現(xiàn)代復(fù)雜系統(tǒng)對不同芯片間協(xié)同工作的要求。AMBA CHI 協(xié)議不僅適用于同一供應(yīng)商的芯粒，還能確保來自不同供應(yīng)商的不同芯粒通過一個(gè)統(tǒng)一的接口協(xié)議來確保芯粒之間的互操作性。作為在 AMBA CHI C2C 領(lǐng)域的重要合作伙伴，NVIDIA 高度認(rèn)可該標(biāo)準(zhǔn)的重要性。

除了推動(dòng)芯粒技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化，Arm 公司也在通過持續(xù)的研發(fā)投入來促進(jìn)芯粒技術(shù)創(chuàng)新。Arm 為芯片設(shè)計(jì)廠商提供了豐富的設(shè)計(jì)工具和成熟的計(jì)算平臺(tái)，幫助他們更高效地進(jìn)行芯粒的設(shè)計(jì)和集成。這些工具和解決方案經(jīng)過了大量的測試和驗(yàn)證，具有較高的可靠性和性能，能夠大大縮短芯片設(shè)計(jì)的周期，降低研發(fā)門檻。Arm 公司還致力于推動(dòng)芯粒底層技術(shù)的發(fā)展，在芯粒技術(shù)的底層硬件設(shè)計(jì)、互聯(lián)技術(shù)等方面持續(xù)投入研發(fā)。

Arm 在芯粒領(lǐng)域的成果

持續(xù)的研發(fā)投入和標(biāo)準(zhǔn)化推動(dòng)，讓 Arm 公司的芯粒技術(shù)生態(tài)逐漸強(qiáng)大。Arm 積極與芯片設(shè)計(jì)公司、芯片制造商、軟件開發(fā)商等產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)開展廣泛合作。與芯片設(shè)計(jì)公司合作，Arm 提供豐富的設(shè)計(jì)工具和成熟的計(jì)算平臺(tái)，以及標(biāo)準(zhǔn)化的芯粒架構(gòu)和接口，幫助他們實(shí)現(xiàn)性能領(lǐng)先的芯粒方案或芯片方案；與芯片制造商合作，將芯粒技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際的芯片生產(chǎn)中，推動(dòng)產(chǎn)品的商業(yè)化落地；與軟件開發(fā)商合作，開發(fā)適配芯粒架構(gòu)的操作系統(tǒng)、編譯器等軟件，完善芯粒技術(shù)的生態(tài)體系。我們來看兩個(gè)具體的案例。

其中一個(gè)案例是 Arm、三星晶圓代工廠 (Samsung Foundry) 、ADTechnology 和 Rebellions 合作開發(fā)基于 Neoverse CSS V3 的 AI CPU 芯粒 (chiplet) 平臺(tái)，應(yīng)用于云、高性能計(jì)算 (HPC) 以及人工智能 / 機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML) 訓(xùn)練和推理。在這個(gè)案例中，Arm 提供 Neoverse CSS V3 架構(gòu)，為平臺(tái)奠定了先進(jìn)的計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)；ADTechnology 提供基于 Neoverse CSS V3 的計(jì)算芯粒，為平臺(tái)的計(jì)算能力提供了核心支持；三星提供 2nm 全環(huán)繞柵極（GAA）先進(jìn)工藝技術(shù)來制造芯粒平臺(tái)，這種先進(jìn)工藝能夠提供更高的晶體管密度、更低的功耗和更高的性能；Rebellions 將其 REBEL AI 加速器融入平臺(tái)，為平臺(tái)提供了專門的 AI 加速能力。

另一個(gè)案例是 Arm 和新思科技圍繞 AMBA 協(xié)議展開的合作，以確保雙方的共同客戶能夠從使用 AMBA CHI C2C 協(xié)議中獲益，同時(shí)確保小芯片和 Multi-Die 設(shè)計(jì)符合協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)。新思科技針對基于 CHI 主機(jī)的 SMP 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和 CHI 主機(jī)到 CXL 高速緩存 / 內(nèi)存器件的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)開發(fā)了多款 AMBA 驗(yàn)證 IP 及多芯片驗(yàn)證解決方案，幫助多位 HPC 和數(shù)據(jù)中心客戶順利完成了流片。

這樣的案例不勝枚舉，隨著芯粒技術(shù)的潛能逐步釋放，相信 Arm 公司在這個(gè)領(lǐng)域的布局藍(lán)圖也會(huì)越來越大。