2019年以來，半導體行業逐漸轉向新的芯片設計理念：chiplet 。從表面上看，這似乎是一個相當小的變化，因為真正發生的只是芯片被分成更小的部分。另外，并不是每家公司都在這樣做，即使是這樣做的公司也沒有完全轉向芯粒。Chiplet 真的那么重要嗎？
好吧，盡管如此，芯粒對于半導體行業來說仍然非常重要。這不僅是對許多公司最近經歷的困境的反擊，而且現在 AMD 和英特爾在芯粒方面取得了巨大成功，他們的競爭對手肯定必須考慮效仿他們的做法，以免處于不利地位。
Chiplet 以及使用它們徹底改變處理器的兩家公司
Chiplet 顧名思義：只有部分功能的芯粒。芯粒的整體理念是，您擁有多個芯片，每個芯片都包含 CPU 的某些部分，而不是在一塊硅片（也稱為單片芯片）上制作處理器。雖然為每種功能配備一個小芯片（例如一個用于核心、一個用于連接、一個用于圖形等）是很自然的事情，但有時也希望將許多相同的芯片放入一個處理器中，這有利于添加更多核心例子。
AMD 是真正創造（或至少普及）并引入芯粒概念的公司。它在2017年的原始Zen處理器上采用了基本的多芯片模塊設計，其中高端型號利用多個CPU芯片來增加核心數量，而不是使用單個更大的芯片。但隨著 2019 年的 Zen 2，AMD 將其 CPU 一分為二：一個用于 CPU 內核的芯粒，另一個用于其他所有功能，例如 PCIe 通道和 RAM 連接器。
與此同時，英特爾一直在努力追趕自己的芯粒實現，該公司將其稱為“tiles”。盡管比 AMD 更晚進入這個領域，但其首款芯粒處理器終于在今年面世，而且相當復雜。Ponte Vecchio 數據中心 GPU 有幾個充滿 GPU 核心的圖塊、幾個用于緩存的圖塊、一個用于 HBM2 VRAM 的圖塊以及另外兩個用于連接的圖塊。Meteor Lake 是主流的四塊解決方案，雖然它是筆記本電腦專用的，但其繼任者 Arrow Lake 將于明年登陸臺式機，而且非常相似。
富士通和博通等其他公司已表示有意制造帶有芯粒的處理器，但迄今為止，AMD 和英特爾是唯一推出基于芯粒的產品并進行批量生產的公司。然而，特別是對于高端計算來說，轉向芯粒似乎將成為保持競爭優勢的必要條件。
Chiplet允許更智能的處理器設計
Chiplet 的迷人之處在于它們的用途多種多樣。Chiplet 不是像光線追蹤那樣的一招獨奏，也不是像 AI 那樣極其模糊或非特定的東西。芯粒具有明顯的優勢，在許多情況下，這些優勢使單片處理器完全過時。
AMD 和英特爾經常談論的Chiplet之一是如何更輕松地為某些市場和客戶提供更具體的解決方案。增加和減少核心數量，或者將一個Chiplet更換為另一種更合適的Chiplet非常簡單。例如，AMD 的服務器 CPU 不僅比臺式機型號擁有更多的 CPU 芯粒，而且還擁有更大、更好的 IO 芯片（用于連接功能）。AMD 還可以通過其3D V-Cache芯粒為消費者和服務器處理器添加另一層，進一步為買家提供更多選擇。
您可能還認為，只要它們仍然足夠好，跨代重用Chiplet是可能的，這是英特爾切片系統的關鍵優勢。AMD 擁有 CPU 核心和 IO 芯粒（加上緩存芯粒），而英特爾的區塊包括一種用于核心、一種用于圖形、一種用于 SOC 功能以及一種用于 IO 功能。雖然這對于提供這些圖塊的多個版本很有用，但英特爾的方法允許該公司在絕對必要之前不更換圖塊，因為它具有分布在更多圖塊上的更多功能。例如，如果英特爾想要更新其人工智能硬件，只需更換 SOC 模塊即可。
盡管保留舊瓷磚更長時間是為了省錢，但它也更容易證明比以前更增量地添加新功能是合理的。我們已經習慣了每隔一兩年就進行一代升級，并一次性獲得一大堆東西；Chiplet可以顯著加快升級周期。
Chiplet也改善了制造
不過，這些只是設計考慮，我們甚至還沒有進入制造階段，而Chiplet的制造成本要便宜得多。這是因為處理器生產過程中會出現缺陷，簡而言之，更大的芯片更容易出現缺陷，從而減少產量。出于同樣的原因，較小的芯片更不容易出現缺陷，以至于Chiplet實際上可以節省相當多的制造成本。在缺陷率較高的全新工藝節點中，這種影響更為明顯，這使得大芯片幾乎不可能在商業上可行。
但在制造方面，Chiplet最重要的也許是摩爾定律，該定律預測芯片中的晶體管數量每兩年就會增加一倍。這在現實世界中的實際含義有點模糊，但它非常適用于打破擁有最多晶體管記錄的處理器的高端計算。如果摩爾定律仍然像 50 年來一樣正確，那么兩年后我們應該會看到一種芯片的晶體管數量是當今最大芯片的兩倍。
公司和分析師之間關于摩爾定律是否已死的爭論非常激烈，但毫無疑問，改進工藝節點變得越來越困難，而工藝節點通過增加晶體管密度在很大程度上促進了摩爾定律的發展。雖然增加晶體管數量也可以通過制造物理尺寸更大的處理器來實現，但芯片的尺寸有一個實際限制，而我們已經達到了這個限制。因此，當臺積電的3納米技術未能將緩存密度提高哪怕1%時，這對整個行業來說都是一個非常壞的消息，并標志著摩爾定律即將消亡，甚至死亡。
Chiplet無法增加密度，但它們可以繞過尺寸限制，因為沒有任何單個芯片能夠接近該限制。一般來說，?750mm2 是最新工藝上芯片的絕對最大尺寸，但對于Chiplet來說，限制實際上是 PCB 的尺寸。AMD 最新的 Zen 4 Genoa 服務器 CPU 對于具有完整 96 核的型號而言高達 1,271mm2。
說到整個緩存問題（這可能會成為整個行業的問題），Chiplet也可以緩解這個問題。使用緩存Chiplet而不是向 CPU 或圖形Chiplet添加更多緩存當然具有使這些核心Chiplet更小、更便宜的好處，再加上 3D V-Cache 等技術的整體專業化角度，但對于制造來說還有第三個好處。如果較新的節點無法真正提高緩存密度，則可以在較舊且更便宜的節點上制作緩存Chiplet，而實際上不會損失太多性能（如果有的話）。
Chiplet 并不適合所有人，但它們將是一件大事
雖然Chiplet很棒，但它們可能不太適用于某些情況，例如智能手機芯片組等非常小的處理器或用于微波爐和家庭助理的故意簡單的芯片（至少是低端芯片）。整個半導體世界不會建立在Chiplet之上；許多通用但重要的芯片仍然是采用一些最古老和最便宜的工藝制造的。
但對于我們的筆記本電腦、臺式機、服務器、汽車和游戲機來說，Chiplet越來越有可能成為未來。當然，與 Nvidia 等公司的Chiplet相反的是，這是浪費時間，因為人工智能要好得多，以至于每兩年性能翻一番的速度很慢。因此，Nvidia 仍然以老式的方式制造 GPU（現在是 CPU），因為摩爾定律已經不再重要了。
盡管如此，就目前而言，人工智能作為一項技術還沒有得到充分發展，如果它失敗了或者空間變得極其競爭激烈，那么使用Chiplet的公司將比那些不使用Chiplet的公司更具優勢。無論半導體行業的未來如何，很難想象Chiplet技術不會成為其中的一部分。
本文轉自 XDA 網站，原文鏈接：
https://www.xda-developers.com/how-chiplets-and-tiles-are-transforming-semiconductors/