中國成立了自己的Chiplet（小芯片，或芯粒）聯(lián)盟，由多家芯片設(shè)計(jì)，IP，以及封裝、測試和組裝服務(wù)公司組成，同時推出了相應(yīng)的互連接口標(biāo)準(zhǔn)ACC 1.0。

在美國打壓，中國尋求半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)自主可控的當(dāng)下，這一聯(lián)盟的成立，頗有與由AMD、Arm、英特爾、臺積電和ASE（日月光）主導(dǎo)的UCIe聯(lián)盟分庭抗禮的意味。

從技術(shù)層面來看，Chiplet的價值和發(fā)展前景已經(jīng)在全球半導(dǎo)體界達(dá)成普遍共識。

Chiplet并不是創(chuàng)新概念，它很早就被提出來了，只是市場應(yīng)用需求沒有發(fā)展到這一步，因此長期處于“隱身”狀態(tài)。之所以在近幾年火熱起來，主要原因是先進(jìn)制程（5nm及以下）的成本高的驚人，絕大多數(shù)芯片企業(yè)難以負(fù)擔(dān)。Chiplet則可以在很大程度上解決這一問題。

Chiplet可以把傳統(tǒng)的單芯片設(shè)計(jì)方案改成多芯片（Die）進(jìn)行設(shè)計(jì)，并利用先進(jìn)封裝工藝進(jìn)行集成。它的優(yōu)勢主要有以下幾點(diǎn)：

1、提升芯片制造良率，由于良率和芯片的面積有關(guān)，面積越大，良率大概率會越低，因此，把一個大芯片分拆成多個小芯片（Die）設(shè)計(jì)并分別投片，就可以提高良率，良率提升，還可以降低制造成本。

2、以不同的工藝實(shí)現(xiàn)一顆芯片，用先進(jìn)制程制造CPU等計(jì)算核心，用相對成熟的制程制造I/O之類的功能塊，可以很好地控制整體成本。

3、設(shè)計(jì)更加靈活，設(shè)計(jì)出的Die，通過不同的組合方式，可設(shè)計(jì)出不同功能的芯片。

雖然有這么多好處，但Chiplet技術(shù)并不成熟，各種Die、接口I/O、總線等，與常規(guī)的SoC有很大區(qū)別，需要制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，從而使產(chǎn)業(yè)鏈上的設(shè)計(jì)、制造、封裝等廠商能按照標(biāo)準(zhǔn)操作，才能實(shí)現(xiàn)高效、規(guī)?；a(chǎn)。


Chiplet將引發(fā)半導(dǎo)體行業(yè)新循環(huán)

在這個半導(dǎo)體行業(yè)正處于周期底部且需求向上切換之際，在生成式AI“智算一體”的需求與Chiplet技術(shù)“高密度、低成本”的夾擊下，一場垂直性的行業(yè)新循環(huán)或?qū)砼R。

由于對數(shù)據(jù)中心、人工智能、高性能計(jì)算和 5G 基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域的更高性能和更專業(yè)的半導(dǎo)體解決方案的需求的增加，隨著半導(dǎo)體行業(yè)尋求創(chuàng)新方法來克服傳統(tǒng)單片芯片設(shè)計(jì)的局限性，Chiplet市場需求預(yù)計(jì)將持續(xù)增長。

與此同時，新的應(yīng)用程序和用例也將隨著Chiplet技術(shù)及市場的完善陸續(xù)出現(xiàn)，從而形成技術(shù)支持-市場需求-資金供給的優(yōu)質(zhì)循環(huán)。

隨后，在其區(qū)域劃分之下，報(bào)告顯示：亞太地區(qū)的Chiplet市場預(yù)計(jì)將占據(jù)主要市場份額：該地區(qū)人工智能和數(shù)據(jù)中心的快速增長推動了對高性能、高能效計(jì)算解決方案的需求，使Chiplet成為有價值的組件。該地區(qū)是許多無晶圓廠半導(dǎo)體公司的所在地，這些公司設(shè)計(jì)芯片但外包制造，這些公司經(jīng)常利用Chiplet來開發(fā)尖端產(chǎn)品。

另一方面，北美地區(qū)的Chiplet市場份額也將不斷提升：北美的數(shù)據(jù)中心一直是 Chiplet 技術(shù)的重要推動力。云計(jì)算和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用對節(jié)能、高性能處理器的需求推動了基于 Chiplet 的服務(wù)器處理器的開發(fā)；北美在 HPC 領(lǐng)域擁有強(qiáng)大的影響力，機(jī)構(gòu)、研究中心和企業(yè)都需要強(qiáng)大的計(jì)算解決方案。

Chiplet帶來哪些挑戰(zhàn)？

芯片設(shè)計(jì)的重大變化之一是關(guān)注數(shù)據(jù)如何在芯片中移動，隨著需要處理的數(shù)據(jù)量持續(xù)增長，這一點(diǎn)非常重要。這引發(fā)了一系列變化，例如新材料和不同的設(shè)備組裝方式?；旌湘I合是人們高度關(guān)注的領(lǐng)域之一，而且在行業(yè)活動中幾乎總是會引發(fā)問題。由于需要比標(biāo)準(zhǔn)互連允許的速度更快地傳輸視頻和大圖像，因此該技術(shù)首先在圖像傳感器中實(shí)現(xiàn)。例如，UMC 于 2023 年 2 月與 Cadence 簽署了一項(xiàng)協(xié)議，提供一個可以加速這一過程的平臺，特別是對于成熟節(jié)點(diǎn)，這是許多芯粒將被開發(fā)的地方。

例如，當(dāng)今一些最快的計(jì)算機(jī)使用諸如市售 Arm 內(nèi)核之類的組件。關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)路徑和與內(nèi)存的物理連接、硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)以及 AI/ML 的稀疏算法。隨著計(jì)算變得更加分散，例如汽車和便攜式設(shè)備與智能城市基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行通信，真正的價值可能不再在于誰創(chuàng)造了最快的處理器，而更多地在于無縫連接。

更大的挑戰(zhàn)可能在業(yè)務(wù)方面?！皢栴}是這是否會轉(zhuǎn)化為商業(yè)芯粒市場，您可以從第三方以低廉的價格采購它并將其集成到您的設(shè)計(jì)中，”Varas 說。“您需要的不僅僅是標(biāo)準(zhǔn)接口。這里有一個商業(yè)模式的問題。如何鑒定芯粒的資格？你如何測試它們？所以標(biāo)準(zhǔn)接口將會出現(xiàn)。但第二部分并不像IP模型的演變那么簡單。情況要復(fù)雜得多。這項(xiàng)技術(shù)可能是可行的，但它還包括商業(yè)模式、供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)等等?！?/span>

此外，商業(yè)芯粒還存在數(shù)據(jù)共享的問題。大型芯片制造商的一大優(yōu)勢是能夠在公司內(nèi)部共享數(shù)據(jù)，以便可以針對最終應(yīng)用或用例優(yōu)化芯粒。不同公司之間交換數(shù)據(jù)要困難得多，因?yàn)楣痉浅?dān)心數(shù)據(jù)泄露或被盜。

“有數(shù)據(jù)安全，也有數(shù)據(jù)共享，”Lam的Fried說?！斑@些并不相互排斥，人們必須消化這一點(diǎn)。我們開始打破使用云來完成，我們害怕使用云的事情的障礙。我們正在努力解決的是數(shù)據(jù)共享以獲得更高的價值。飛機(jī)就是一個例子。這些飛機(jī)的所有者與飛機(jī)發(fā)動機(jī)制造商共享數(shù)字孿生和數(shù)字線程的維護(hù)記錄和數(shù)據(jù)，并且他們可以對故障進(jìn)行建模并進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。航空航天行業(yè)的一些公司正在與所有這些不同的公司共享其產(chǎn)品的私密數(shù)據(jù)，這對所有這些公司都有好處。這種情況在我們的行業(yè)中并沒有發(fā)生太多。這種情況發(fā)生在銀行業(yè)，比如當(dāng)你刷信用卡時，它會立即檢查是否存在欺詐行為。這些模型建立在來自多個不同銀行的數(shù)據(jù)之上，并且全部聯(lián)合在一起。這就是我們作為一個行業(yè)失敗的地方，因?yàn)槲覀冊谡麄€生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享方面落后于銀行業(yè)和航空航天業(yè) 10 年?！?/span>

設(shè)計(jì)方面還存在其他挑戰(zhàn)。將芯粒集成到封裝中使設(shè)計(jì)問題遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了單個芯片的范圍?，F(xiàn)在它是需要協(xié)同工作的芯片的集合，并且不再由單個團(tuán)隊(duì)在一個地點(diǎn)開發(fā)。

“我們已經(jīng)從設(shè)計(jì)芯片轉(zhuǎn)向設(shè)計(jì)系統(tǒng)，”Synopsys 的 Varas 說?！拔覀冋谔幚砣齻€主要問題。我們有新的復(fù)雜性向量，這需要系統(tǒng)設(shè)計(jì)的并行化。而且我們還缺乏人才。如今，60%的EDA用戶是經(jīng)典半導(dǎo)體公司。另外 40% 是超大規(guī)模企業(yè)、初創(chuàng)公司以及 ASIC 或 IP 供應(yīng)商。2019 年至 2022 年間，先進(jìn)芯片的設(shè)計(jì)啟動數(shù)量增加了 44%，但不斷擴(kuò)大的生態(tài)系統(tǒng)也加劇了碎片化。有更多的選擇和復(fù)雜性，這增加了設(shè)計(jì)的破壞性?！?/span>


Chiplet引領(lǐng)人工智能風(fēng)潮

生成式AI模型擁有數(shù)百萬或數(shù)十億個參數(shù)才能做出推理，需要比SOC所能容納的更多的存儲空間和訪問內(nèi)存。由于GPT算力提升需求對芯片速度、容量都提出了更高要求，Chiplet技術(shù)應(yīng)用于算力芯片領(lǐng)域有助于大面積芯片降低成本提升良率，便于引入HBM存儲，允許更多計(jì)算核心的“堆料”。以Chiplet為首的先進(jìn)封裝技術(shù)被看作目前最佳方案與關(guān)鍵技術(shù)。

NVIDIA 是全球知名的AI計(jì)算先驅(qū)，憑借強(qiáng)悍的GPU牢牢統(tǒng)治著全球80%算力芯片市場。英偉達(dá)擁有與Chiplet相似的NVLink-C2C技術(shù)實(shí)現(xiàn)高速、低延遲、芯片到芯片的互連，可支持定制裸片間實(shí)現(xiàn)互連。2022 年發(fā)布的H100 GPU 芯片，將Chiplet技術(shù)與臺積電4nm工藝融合，英偉達(dá)通過Chiplet技術(shù)將 HBM3 顯存子系統(tǒng)集成到芯片里，超高顯存帶寬、性能和延遲比上一代都有巨大的提升；同代產(chǎn)品GH200架構(gòu)采用CPU+GPU異構(gòu)計(jì)算方式，NVLink-C2C技術(shù)方案通過Chiplet工藝將基于Arm的NVIDIA Grace CPU與H100 Tensor Core GPU整合在一起。

目前市面上的算力芯片Chiplet方案大多以CoWoS為主。CoWoS技術(shù)為臺積電悠久的2.5D獨(dú)家封裝技術(shù)，適用高速運(yùn)算產(chǎn)品，是目前HBM與GPU之間封裝的主流方案。Nvidia通過Chiplet技術(shù)在GPU周圍堆疊HBM方式提高緩存性能和容量。分析師指出，Nvidia H100下一代AI加速器將采用Chiplet設(shè)計(jì)。

如今以GPT帶火的AI熱潮有增無減，H100已經(jīng)供不應(yīng)求，臺積電被英偉達(dá)堆積成山的AI GPU訂單所拖累，這讓Nvidia的死對頭——AMD的AI芯片訂單難以下咽，AMD只好尋求另一個可靠且一致的合作伙伴——三星。

AMD是先進(jìn)封裝技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者，在封裝領(lǐng)域的創(chuàng)新和投資已歷時多年。為實(shí)現(xiàn)下一代技術(shù)AMD正在計(jì)劃加快CPU及GPU規(guī)格迭代，具體的動作是全面導(dǎo)入Chiplet設(shè)計(jì)，以提高核心數(shù)及運(yùn)算速度。

2019年起，AMD從Zen2架構(gòu)開始采用Chiplet技術(shù)。2021年AMD實(shí)驗(yàn)性地發(fā)布基于3D Chiplet技術(shù)的3D V-Cache。該技術(shù)使用臺積電的3D Fabric先進(jìn)封裝技術(shù)。AMD基于自己的建構(gòu)chiplet生態(tài)系統(tǒng)，生產(chǎn)了Ryzen和Epycx86處理器。AMD Ryzen 9 5900X率先采用了這項(xiàng)技術(shù)，其中具有64MB L3緩存和堆疊式64MB SDRAM，將可用的L3緩存容量增加了三倍。

2022年AMD正式發(fā)布了采用RDNA3架構(gòu)的新一代旗艦GPU，即RX 7900 XTX和RX 7900 XT。AMD表示，這是公司首度在GPU產(chǎn)品中采用Chiplet技術(shù)也是全球首個導(dǎo)入Chiplet技術(shù)的游戲GPU。