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新一代人工智能硬件架構(gòu):突破傳統(tǒng)計(jì)算范式
9 _4 \9 m3 E1 g M5 n人工智能(AI)的快速發(fā)展催生了對(duì)計(jì)算能力的巨大需求。由于傳統(tǒng)晶體管縮放方法難以滿足這種指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的需求,半導(dǎo)體行業(yè)已轉(zhuǎn)向系統(tǒng)級(jí)縮放方法,特別是異構(gòu)集成(HI)技術(shù)。本文探討了當(dāng)前異構(gòu)集成技術(shù)的現(xiàn)狀及其在支持下一代人工智能系統(tǒng)中的核色[1]。
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集成技術(shù)的演進(jìn):從2D到3D解決方案
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8 Y4 S s) u) x圖1:當(dāng)前異構(gòu)集成技術(shù)概述,展示了各種架構(gòu),包括2.5D/2D增強(qiáng)型、3D架構(gòu)以及多芯片模塊、晶圓級(jí)扇出和玻璃核心封裝等不同集成方式。' V" ?: i8 O. b" L' {9 X$ u8 \
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異構(gòu)集成在實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的高系統(tǒng)吞吐量和能效方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過(guò)將片上系統(tǒng)(SoC)分割成多個(gè)chiplet并將其集成到單個(gè)封裝中,設(shè)計(jì)人員可以顯著提高系統(tǒng)靈活性、功能性、帶寬、吞吐量和延遲性能。這種方法通過(guò)橫向、縱向或雙向方式使chiplet更緊密地集成,實(shí)現(xiàn)在單個(gè)封裝中集成更多內(nèi)存或邏輯電路。" i9 ~2 |0 F# m( f; u: x& T
: J* d" F: d7 E架構(gòu)轉(zhuǎn)型:多裸片集成的興起$ j5 [$ { r( n* u/ Z3 s, t9 ?
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9 l* r$ y3 j+ c% P# c8 F& l圖2:集成架構(gòu)比較,展示了(a)傳統(tǒng)2D SoC、(b)基于3D-TSV的架構(gòu)、(c)中介層架構(gòu)和(d)組合架構(gòu),演示了邏輯和內(nèi)存組件集成方法的演進(jìn)。5 i: U) J( x+ y* G; }9 B v: p6 w
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當(dāng)前的異構(gòu)集成技術(shù)包括多個(gè)方向,包括多芯片模塊(MCM)、中介層架構(gòu)、晶圓級(jí)封裝和3D架構(gòu)。MCM是最早的多裸片2D架構(gòu)之一,將chiplet橫向放置在有機(jī)基板上,以減少布線長(zhǎng)度并提高封裝帶寬。然而,由于采用傳統(tǒng)有機(jī)基板和粗糙的焊料鍵合技術(shù),MCM在互連密度方面存在限制。; `* I3 z0 U6 S& u. W# X: I& o5 r8 T: G
& D, [( A3 d+ C5 j3 D, L( d先進(jìn)封裝創(chuàng)新:3D-ICE技術(shù)6 | o% \& [( }; u6 ?
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( j [' T9 j0 w, r7 B$ E圖3:3D集成chiplet封裝(3D-ICE)技術(shù)概述,展示了使用二氧化硅封裝的chiplet集成創(chuàng)新方法。
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業(yè)界在開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用的先進(jìn)封裝解決方案方面取得了重大進(jìn)展。Cerebras、Nvidia、AMD、Intel和Tesla等公司已部署了專門為人工智能工作負(fù)載設(shè)計(jì)的各種異構(gòu)集成架構(gòu)。例如,Cerebras的WSE-3使用臺(tái)積電5nm技術(shù)的晶圓級(jí)集成,實(shí)現(xiàn)了人工智能訓(xùn)練的強(qiáng)大計(jì)算能力。Nvidia的GB200 Grace Blackwell芯片采用臺(tái)積電的芯片級(jí)晶圓級(jí)基板(CoWoS-L)封裝技術(shù),支持處理超過(guò)10萬(wàn)億參數(shù)的大型語(yǔ)言模型。+ a7 v Q9 q, u1 m& @
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標(biāo)準(zhǔn)化和連接:協(xié)議集成的優(yōu)勢(shì)
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( }' ]+ o' [* [) p2 h! a圖4:異構(gòu)計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議示意圖,展示了現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)中使用的各種互連標(biāo)準(zhǔn)。, j6 E& d# A5 V/ V8 @
0 w0 c- u* \' |) t! s/ `/ S2 A裸片間(D2D)接口在異構(gòu)系統(tǒng)組件之間的數(shù)據(jù)傳輸中扮演著重要角色。AMD的Infinity Fabric、Intel的Advanced Interface Bus(AIB)和Universal Chiplet Interconnect Express(UCIe)協(xié)議等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)了chiplet之間的高效通信。這些接口對(duì)于實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代人工智能應(yīng)用所需的高帶寬和低延遲性能具有重要意義。
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# s$ f- i' }& j" e; o未來(lái)方向之一的玻璃封裝0 B- N# L/ D) w: D; T
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圖5:Intel組裝的玻璃基板測(cè)試芯片(a)和Absolics的面板級(jí)封裝玻璃基板(b)示例,展示了玻璃封裝技術(shù)的最新進(jìn)展。. t" T+ J O# c0 K- M4 L
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玻璃核心封裝已成為下一代人工智能系統(tǒng)的重要解決方案。玻璃基板具有多項(xiàng)優(yōu)勢(shì),包括優(yōu)異的信號(hào)完整性、支持高密度互連以及改進(jìn)的熱管理能力。Intel和Absolics等公司最近的發(fā)展表明了業(yè)界對(duì)高性能人工智能應(yīng)用玻璃基解決方案的重視。9 j6 x7 F2 ~0 K8 `
8 D: [- Q( _- Y向異構(gòu)集成的轉(zhuǎn)變代表了人工智能硬件架構(gòu)方法的變革。隨著人工智能模型規(guī)模和復(fù)雜性的持續(xù)增長(zhǎng),業(yè)界對(duì)先進(jìn)封裝技術(shù)和新型集成方法的關(guān)注將在滿足未來(lái)人工智能應(yīng)用的計(jì)算需求方面發(fā)揮重要作用。
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5 L- D: j! L; c7 N參考文獻(xiàn)& w' W* | v6 o& a& x
[1] M. Manley, A. Victor, H. Park, A. Kaul, M. Kathaperumal, and M. S. Bakir, "Heterogeneous Integration Technologies for Artificial Intelligence Applications," IEEE Journal on Exploratory Solid-State Computational Devices and Circuits, 2024, doi: 10.1109/JXCDC.2024.3484958.$ C) x5 c% o( [2 B: D: Y% V
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