ChatGPT等應(yīng)用作為生活中不可或缺的工具,需要海量數(shù)據(jù)才能維持正常運轉(zhuǎn)。截至2023年6月,ChatGPT的訓練數(shù)據(jù)集達3,000億個字詞,日訪問量達6,000萬次,每天有超過1,000萬次的查詢,而這只是一個開始。人工智能(AI)和高性能計算(HPC)等技術(shù)正在蓬勃發(fā)展,這些應(yīng)用需要的帶寬和算力只會越來越大。所以如果要打造一個真正的智能世界,需要的系統(tǒng)規(guī)模和復(fù)雜程度真的很難想象。
隨著摩爾定律的放緩,Multi-Die系統(tǒng)架構(gòu)將為GenAI、自動駕駛、超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心等多領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展提供可能。根據(jù)功耗、性能、面積(PPA)要求,更具體地說是功耗、性能、外形尺寸和成本要求,目前的設(shè)計尚處于從2D到3D(某些應(yīng)用中甚至延伸到3.5D)的中間地帶。
未來的智能產(chǎn)品必定依賴于Multi-Die系統(tǒng)設(shè)計,但如何才能在2024年實現(xiàn)大規(guī)模普及呢?以下是我們關(guān)于2024年Multi-Die系統(tǒng)設(shè)計的四個重要預(yù)測。
Multi-Die系統(tǒng)的采用要分多階段進行
數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用將是2.5D和3DIC設(shè)計等Multi-Die系統(tǒng)封裝的主要驅(qū)動力。考慮到數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性,我們預(yù)計數(shù)據(jù)中心在可預(yù)見的未來將成為Multi-Die系統(tǒng)“最熱情的用戶”。移動通訊等其他領(lǐng)域正處于利用Multi-Die系統(tǒng)設(shè)計的過渡期,這一階段內(nèi)的采用過程往往選擇更加靈活,需要視需求選用不同的堆疊技術(shù)和工藝節(jié)點。
汽車等行業(yè)通常要從眾多供應(yīng)商處采購元件,因此可能會采取基于小芯片的方法,繼續(xù)使用2.5D封裝。這種方法能夠確保電子控制單元(ECU)部件隨時可用,并可以輕松地組裝到中介層等基板上。對于汽車中使用的芯片來說,混搭與匹配是十分常見的現(xiàn)象,更高程度的標準化也可能會為這種做法帶來裨益。
在復(fù)雜性中尋找共性
垂直整合,仍是開發(fā)者們在2024年想要采用Multi-Die系統(tǒng)所需要克服的難關(guān)之一。HPC數(shù)據(jù)中心有足夠的資金和辦法來處理堆疊相關(guān)的問題,但其他行業(yè)并不一定具備這一條件。如果不做垂直整合,也不依賴生態(tài)系統(tǒng),那么對Multi-Die系統(tǒng)能夠平穩(wěn)運行的需求的數(shù)量也會急劇上升,這也是阻礙Multi-Die系統(tǒng)被采用的一大難點。
3D堆疊所面臨的主要挑戰(zhàn)包括熱分析、配電規(guī)劃、散熱系統(tǒng)和制造要求。盡管3D堆疊較為復(fù)雜,但它代表著未來的方向,而生態(tài)系統(tǒng)也必須不斷發(fā)展以提供相應(yīng)的支持。隨著堆疊變得日益普遍,已經(jīng)成為2.5D首選接口的UCIe將在未來一年及以后得到相應(yīng)發(fā)展。復(fù)雜性可通過兩個關(guān)鍵要素進一步簡化:通用的語言和明確的規(guī)則。2.5D或3D設(shè)計的組件目前都使用統(tǒng)一的通用術(shù)語,這樣與多個合作伙伴一起構(gòu)建系統(tǒng)則更加便捷。
具備一套規(guī)則及標準的規(guī)則描述方法對于Multi-Die系統(tǒng)創(chuàng)新的成功至關(guān)重要。正如高速公路上的車輛必須遵守交通標志的指示一樣,無論是何種形式的芯片,都將持續(xù)受到規(guī)則的約束。標準化測試和參考流程等讓包含制造在內(nèi)的堆疊過程更加簡單明了。
3DIC設(shè)計的突破,自動化是關(guān)鍵
當前芯片架構(gòu)仍以2.5D為主,Multi-Die系統(tǒng)設(shè)計依賴手動,成功與否則取決于開發(fā)者技能與技術(shù)規(guī)格匹配程度。這可能意味著在進行組合之前,需要手動渲染5個、6個甚至20個單獨的部件。從這個意義上說,真正的、具有完整架構(gòu)自動化并經(jīng)過優(yōu)化的3D設(shè)計還沒有變成現(xiàn)實。
向自動化3D實施技術(shù)的轉(zhuǎn)變是當前迫切需要邁出的一步,有助于加快設(shè)計流程,增加穩(wěn)健性,并確保高性能元件最終不會只停留在構(gòu)想階段。這種轉(zhuǎn)變將會持續(xù)到2024年,并將涵蓋從架構(gòu)設(shè)計和實施到分析和驗證的方方面面。
人工智能可以加速優(yōu)化設(shè)計空間。沒有AI,實驗范圍就會受到限制,工藝中的裸片越多,規(guī)劃流程和實現(xiàn)最佳配置就會越困難。
Multi-Die系統(tǒng)并非不受限制
盡管Multi-Die系統(tǒng)設(shè)計取得了顯著進步,但仍存在很多限制。我們預(yù)計高帶寬內(nèi)存(HBM)在2024年仍將作為外部存儲器。根據(jù)對帶寬和散熱的要求,該器件在布局上可能會進一步靠近芯片,但其片外屬性不太可能改變。
單就堆疊而言,其實并不存在上限,但在當前環(huán)境下,三到四層通常已是極限(也有少數(shù)例外)。這不僅是由于供電方面的限制,還出于制造和可靠性方面的考慮。與摩天大樓一樣,高度太高可能會導(dǎo)致結(jié)構(gòu)問題。高堆疊需要更繁瑣的制造步驟并面臨更多的風險,要想有把握地實現(xiàn)這個目標還需要時間??梢钥隙ǖ氖?,業(yè)界正在朝著這個方向努力。而要實現(xiàn)這一目標,就需要全面擁抱端到端自動化。
結(jié)語
2024年,我們將進一步探索Multi-Die系統(tǒng)的無盡潛力,引領(lǐng)終端應(yīng)用邁向新的里程碑。但前方道路并非坦途??缭組ulti-Die系統(tǒng)設(shè)計的復(fù)雜性,需要我們整個半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng)的共同努力與協(xié)作,攜手向前,開創(chuàng)萬物智能的未來。