千倍算力目標(biāo)下，如何應(yīng)對未來復(fù)雜芯片設(shè)計和應(yīng)用？

日前舉行的“中國計算機(jī)學(xué)會芯片大會”上，英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)博士發(fā)表了題為“堅持半導(dǎo)體底層技術(shù)創(chuàng)新，激發(fā)算力千倍級提升”的主題演講。在演講中，針對“突破算力瓶頸，滿足多元計算需求”這一產(chǎn)學(xué)研界所普遍關(guān)注的熱門話題，分享了英特爾的最新洞察，以及在相關(guān)領(lǐng)域所取得的技術(shù)進(jìn)展。

傳統(tǒng)計算架構(gòu)面臨瓶頸

“數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長十分依賴底層基礎(chǔ)設(shè)施支持，包括計算能力、計算效率，如何把目前行業(yè)的傳統(tǒng)做法通過數(shù)字化技術(shù)、智能化技術(shù)來更新，會對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增長帶來量和質(zhì)的變化”，宋繼強(qiáng)表示。

如果把數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施看成一個底座，那么，如何更好地分配算力、如何進(jìn)行調(diào)度以應(yīng)對不同的應(yīng)用，以及對延時、計算量、并發(fā)以及不同加速類型、數(shù)據(jù)類型的要求，實(shí)際上構(gòu)成了一個很復(fù)雜的算力網(wǎng)絡(luò)。近年來，我國提出把計算和網(wǎng)絡(luò)融合起來，尤其是“東數(shù)西算”工程，從技術(shù)方面來看，實(shí)際上就是在構(gòu)造一個以能源、計算能效性為優(yōu)先綜合布局的新型算力網(wǎng)。

未來，各種應(yīng)用要在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中真正達(dá)到好的效果，都要依靠數(shù)據(jù)全生命周期的運(yùn)轉(zhuǎn)，從采集到預(yù)處理、分析，再到?jīng)Q策、交付。而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，數(shù)據(jù)將繼續(xù)呈指數(shù)型增長。并且，數(shù)據(jù)將有很多種不同的形態(tài)。

宋繼強(qiáng)指出，未來的數(shù)據(jù)處理可以從實(shí)時性和智能化兩個維度進(jìn)行劃分，可以發(fā)現(xiàn)很多數(shù)據(jù)都需要智能化處理，并且相關(guān)的應(yīng)用對延時要求都比較高，這意味著未來的數(shù)據(jù)處理，無論是算力還是網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造，都面臨著非常獨(dú)特的要求。從數(shù)據(jù)量和質(zhì)的演變來看，傳統(tǒng)的單一計算架構(gòu)肯定會遇到性能和功耗的瓶頸。

打破算力瓶頸，應(yīng)對數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)

如何應(yīng)對未來數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)？宋繼強(qiáng)指出，突破算力的瓶頸是第一步，即通過不同方式來解決多樣化數(shù)據(jù)的計算有效性；第二步就是對現(xiàn)有算力進(jìn)行提升，同時還需考慮到綠色計算這個因素，未來的計算方式能耗不能太大，也就是說，需要以能量優(yōu)化的方式去解決未來的數(shù)據(jù)處理問題。

“異構(gòu)計算和異構(gòu)集成是我們解決這些問題的新抓手”，宋繼強(qiáng)解釋說，“異構(gòu)計算就是用不同的架構(gòu)處理不同類型的數(shù)據(jù)，真正做到‘用好的工具解決好的問題’；異構(gòu)集成則是幫助我們用更好的集成組合方式，把不同工藝下優(yōu)化好的模塊更好地集成到未來的解決方案中，從而更加高效地處理復(fù)雜計算。”

英特爾的異構(gòu)計算布局——“XPU+oneAPI

在未來的異構(gòu)計算體系中，軟硬件結(jié)合變得越來越重要。宋繼強(qiáng)強(qiáng)調(diào)，硬件實(shí)現(xiàn)了不同的架構(gòu)積累，也需要有一套方便且好用的軟件，只需上層應(yīng)用者指定功能需求，下層就可以隨著異構(gòu)變化。

具體到英特爾自身的異構(gòu)計算布局，體現(xiàn)為“XPU+oneAPI”，既有全面的硬件架構(gòu)布局，覆蓋從終端到邊緣再到服務(wù)器，在CPU、GPU、IPU、FPGA、AI加速器等領(lǐng)域，都有具有代表性的成熟產(chǎn)品，又有oneAPI這一開放統(tǒng)一的跨架構(gòu)編程模型，讓現(xiàn)有的和未來將出現(xiàn)的新硬件都能很好地發(fā)揮能力。

異構(gòu)集成，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計算的關(guān)鍵技術(shù)

此外，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計算常常需要將不同制程節(jié)點(diǎn)的芯片封裝在同一個大封裝里，這時就需要應(yīng)用異構(gòu)集成，也就是先進(jìn)封裝技術(shù)，來滿足尺寸、成本、帶寬等方面的要求。宋繼強(qiáng)介紹，英特爾在異構(gòu)集成上主要有兩項(xiàng)技術(shù)，2.5D封裝技術(shù)EMIB能把在平面上集成的芯片很好地連接起來，3D封裝技術(shù)Foveros則可以通過把不同尺寸的芯片在垂直層面上封裝，進(jìn)一步降低封裝凸點(diǎn)的間距，提高封裝集成的密度。

宋繼強(qiáng)補(bǔ)充，F(xiàn)overos Omni和Foveros Direct是英特爾在3D封裝上未來會使用的兩種技術(shù)。在上面是一個大的芯片，底下是幾個小芯片的時候，F(xiàn)overos Omni可以把不同芯片之間互連的接觸點(diǎn)間距微縮到25微米，同時還可以通過封裝邊上的銅柱直接給上層芯片供電，和EMIB相比有接近4倍的密度提升。Foveros Direct則通過一種更高級的不需要焊料、直接讓銅對銅鍵合的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更低電阻的互連，進(jìn)一步縮小凸點(diǎn)間距到10微米以下，將整個互連的密度提升到新的數(shù)量級。

目前，英特爾迄今為止最復(fù)雜的高性能計算SoC Ponte Vecchio就運(yùn)用了英特爾在異構(gòu)計算和異構(gòu)集成上的新技術(shù)，集成了來自5個不同制程節(jié)點(diǎn)的47種不同晶片，而下一代旗艦級數(shù)據(jù)中心GPU代號Rialto Bridge將進(jìn)一步大幅提高計算密度、性能和效率，同時通過oneAPI提供軟件一致性。

如何應(yīng)對未來復(fù)雜芯片設(shè)計和應(yīng)用？

芯片設(shè)計正變得越來越復(fù)雜，將實(shí)現(xiàn)不同晶片、不同制程節(jié)點(diǎn)的集成，并且這些復(fù)雜芯片還將組建成更為龐大的系統(tǒng)。未來芯片設(shè)計將出現(xiàn)哪些顛覆性的變革？針對這些復(fù)雜芯片如何降低應(yīng)用門檻？

宋繼強(qiáng)表示，對不同芯片進(jìn)行封裝集成，在硬連接方面首先面臨挑戰(zhàn)，不同生產(chǎn)廠商在凸點(diǎn)、連接點(diǎn)間距、電氣特性，包括電阻、電容、焊錫制造的要求都不太一樣，硬件連接方面還缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

其次還面臨測試挑戰(zhàn)。當(dāng)不同廠商的芯片連接之后，如何測試？如何定位問題源頭？這些問題都需要去解決。此外，未來如果做整個系統(tǒng)的設(shè)計，如果自己的芯片可能要和其他廠商的芯片封裝在一起的，或是本身就要考慮多封裝系統(tǒng)，是否在EDA工具方面就要把先進(jìn)封裝的特性構(gòu)建其中，從而實(shí)現(xiàn)模擬驗(yàn)證？這也是未來的挑戰(zhàn)。

至于如何降低復(fù)雜芯片的應(yīng)用門檻？宋繼強(qiáng)表示，新的架構(gòu)還在涌現(xiàn)，包括未來架構(gòu)的制程、接口涉及的內(nèi)存控制等，都會發(fā)生變化。如果考慮通過先進(jìn)封裝的方式進(jìn)行連接，未來的帶寬、延遲特性可能和現(xiàn)在又不一樣，所以需要面向未來去設(shè)計。

沿著“面向未來設(shè)計”的這一思路不難發(fā)現(xiàn)，英特爾在盡最大可能推動oneAPI的開放性。在異構(gòu)計算設(shè)計體系中，必須要有更為全面的考慮和設(shè)計方法。宋繼強(qiáng)指出，原來也有一些類似異構(gòu)計算編程的框架或庫，比如OpenCL也兼容CPU、GPU和FPGA，但oneAPI的好處在于它非常開放，行業(yè)內(nèi)多家公司都在參與，除英特爾之外，甚至包括英偉達(dá)的GPU、AMD的x86處理器也有相應(yīng)的Level Zero接口包含進(jìn)來。總而言之，oneAPI能夠比較全面地考慮已有的異構(gòu)硬件，能夠把它們比較好地調(diào)度起來，同時也在考慮如何把未來不同廠商的硬件，包括未來異構(gòu)封裝的技術(shù)，不論是數(shù)據(jù)的傳輸，還是控制方面的調(diào)度、協(xié)調(diào)等，都要進(jìn)行充分考慮。

在英特爾的異構(gòu)計算體系中，oneAPI可以理解為現(xiàn)在和未來硬件都能良好工作的統(tǒng)一框架。最底層是硬件抽象層，它定義統(tǒng)一的描述方法，把不同架構(gòu)的硬件，以及來自不同廠商的硬件，用統(tǒng)一的方式向上層開發(fā)人員給出描述；再向上是底層高性能庫，針對不同的、常用的計算內(nèi)核分別做優(yōu)化，同時，這一層還提供不同的語言，比如DPC++、SYCL，都可以支持并行編程。

以上兩層是oneAPI主要的工作，基于這些就可以對接現(xiàn)在或未來應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域比較流行的中間件和開發(fā)框架，從而很好地達(dá)到上層應(yīng)用開發(fā)和底層異構(gòu)硬件之間的解耦，很好地發(fā)揮出硬件能力。

據(jù)了解，oneAPI目前在全球都開展了開放式的合作，很多企業(yè)、初創(chuàng)公司、研究機(jī)構(gòu)加入，在中國，英特爾和中科院計算所去年建立了中國首個oneAPI卓越中心。

宋繼強(qiáng)補(bǔ)充，針對不同領(lǐng)域計算內(nèi)核的加速庫，有著非常多的工作量，因?yàn)椴煌I(lǐng)域有非常細(xì)分的性能加速庫，未來還可能包含一些專門針對數(shù)據(jù)流加速的庫。他強(qiáng)調(diào)，oneAPI是一個很復(fù)雜的、可以幫上層應(yīng)用開發(fā)者降低開發(fā)門檻的工具，從它目前覆蓋的廣度來看，業(yè)界還沒有能對標(biāo)的工具。

摩爾定律堅定不移的推手——還需制程、器件創(chuàng)新

為了突破算力瓶頸，除了異構(gòu)計算與異構(gòu)集成技術(shù)之外，還需要堅持推進(jìn)摩爾定律，打造功耗更低，性能更強(qiáng)的半導(dǎo)體。

宋繼強(qiáng)介紹了英特爾的制程工藝革新和路線圖。英特爾的制程工藝革新主要包括三大技術(shù)：在工具上，英特爾自Intel 4將開始使用下一代基于高數(shù)值孔徑的極紫外光刻（EUV）技術(shù)，降低整個制程工藝的復(fù)雜度，提高良率；晶體管結(jié)構(gòu)上，Intel 20A將使用全新的RibbonFET結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步降低平面上晶體管所占面積，同時可以有更快的驅(qū)動速度，也增加驅(qū)動電流的強(qiáng)度；供電層面，Intel 20A將同樣啟用全新的PowerVia技術(shù)，實(shí)現(xiàn)底部給所有上層功能邏輯部件供電，把供電層和邏輯層完全分開，從而可以更有效地使用金屬層，大幅減少繞線和能量消耗。

據(jù)了解，英特爾計劃在四年內(nèi)推進(jìn)五個制程節(jié)點(diǎn)：Intel 7已經(jīng)開始批量出貨；Intel 4將于今年下半年投產(chǎn)，采用EUV技術(shù)，將晶體管的每瓦性能將提高約20%；Intel 3將于2023年下半年投產(chǎn)，在生產(chǎn)過程當(dāng)中會更大量地使用EUV，在每瓦性能上實(shí)現(xiàn)約18%的提升；Intel 20A預(yù)計將于2024年上半年投產(chǎn)，通過RibbonFET和PowerVia這兩項(xiàng)技術(shù)在每瓦性能上實(shí)現(xiàn)約15%的提升；最后，Intel 18A預(yù)計將于2024年下半年投產(chǎn)，在每瓦性能上將實(shí)現(xiàn)約10%的提升。宋繼強(qiáng)表示，目前英特爾在Intel 18A和Intel 20A上都取得了不錯的進(jìn)展。

前沿研究正在帶來新的可能性

展望未來，還有一些新興、前沿研究領(lǐng)域有望為計算帶來更多的可能性。宋繼強(qiáng)分享了英特爾在以下三個領(lǐng)域所取得的主要進(jìn)展：組件研究、神經(jīng)擬態(tài)計算和集成光電。

組件研究向來都是英特爾生產(chǎn)、制造、研發(fā)部門很重要的一項(xiàng)研究工作，主要圍繞三方面展開：第一，是提供更多的核心微縮技術(shù)，涵蓋混合鍵合（hybrid bonding）技術(shù)、CMOS晶體管3D堆疊技術(shù)和對晶體管新材料的探索；第二，通過疊加新的晶體管材料和結(jié)構(gòu)，給硅晶體管注入新的功能，包括增強(qiáng)模式的高K氮化鎵晶體管和硅FinFET晶體管的組合技術(shù)，以及反鐵電體材料的嵌入式內(nèi)存；第三，是量子領(lǐng)域的工作，包括應(yīng)用在邏輯計算的磁電自旋電子器件，磁疇壁電子器件和300毫米量子比特制程工藝流程。

神經(jīng)擬態(tài)計算可以直接模擬人類神經(jīng)元的形式構(gòu)造芯片底層的計算單元，再通過脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式編程實(shí)現(xiàn)人工智能算法，與傳統(tǒng)上主要使用CPU和GPU，靠堆乘加器的方式提供算力的模式相比，可以實(shí)現(xiàn)能效比千倍級以上的提升。宋繼強(qiáng)介紹，目前英特爾的神經(jīng)擬態(tài)計算芯片已經(jīng)發(fā)展到了第二代Loihi 2，基于Intel 4制程工藝，速度比上一代提升了10倍，單個芯片里的神經(jīng)元數(shù)量也提升了8倍，達(dá)到100萬。同時，英特爾也推出了一套完整的開源的軟件框架Lava對神經(jīng)擬態(tài)計算的開發(fā)提供全面支持，并和北京大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、鵬城實(shí)驗(yàn)室、中科院自動化所、聯(lián)想等近200家國內(nèi)外合作伙伴一起提升計算的效率。

在集成光電上，英特爾則致力于大幅提高光電轉(zhuǎn)換效率。在關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)建模塊上，英特爾基于CMOS工藝，實(shí)現(xiàn)了在一個平臺上集成所有的關(guān)鍵光學(xué)技術(shù)構(gòu)建模塊，包括光的產(chǎn)生、放大、檢測、調(diào)制等等，大幅降低了尺寸和功耗；在器件層面，英特爾研制了一個集成在硅晶圓上的8波長激光器陣列，提升了準(zhǔn)確性和能效比，為以后光電共封裝和光互連器件的量產(chǎn)鋪平了道路。此外，英特爾也繼續(xù)和大學(xué)合作，在高速光互連、I/O技術(shù)、性能擴(kuò)展和節(jié)能方面做廣泛的研究。