人工智能應(yīng)用的異構(gòu)集成技術(shù)

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

新一代人工智能硬件架構(gòu)：突破傳統(tǒng)計(jì)算范式
  k5 \6 d- z) L( V) m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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$ P% {, u6 q& w/ z; Y: ^集成技術(shù)的演進(jìn)：從2D到3D解決方案

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。
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8 b3 _$ J2 A) E$ e  ?3 Y" D7 y. _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。

架構(gòu)轉(zhuǎn)型：多裸片集成的興起
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8 g6 F4 f9 G1 [8 |$ y7 ]" U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)。

9 v' r( |3 \, N0 h" u' l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。
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. }) U9 K, n$ @& B( p' s, d先進(jìn)封裝創(chuàng)新：3D-ICE技術(shù)

* v! X& Y7 T# p8 J/ K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。
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標(biāo)準(zhǔn)化和連接：協(xié)議集成的優(yōu)勢(shì)

: K5 V: `  C9 q* J/ |" |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)。

+ N; s  G, K2 a) u- r' g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。

: R  L& }+ h" Y) n& v$ _$ ?: J: U. k未來(lái)方向之一的玻璃封裝

5 n* S) \- k8 k& C4 G; v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。
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: R" [, E0 ]3 A+ `" Q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。

! Y' @  Z6 c8 U  [4 D  I! U: f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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, d0 E" `/ i/ A, ~0 k- b參考文獻(xiàn)
[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.
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