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Chiplet的现状和需要解决的问题.docx
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2022-12-01
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Chiplet的现状和需要解决的问题.docx
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1. 引言
在半导体行业的发展历史中,单片集成技术与混合集成技术长期并存.集成电路发展的
60 多年时间里,摩尔定律不但指出了集成电路集成度的周期性提高,也暗含了单个晶体管
成本随技术进步而周期性下降.随着半导体制造工艺的进步,单片集成电路的集成度按照摩
尔定律迅速提高,晶体管的特征尺寸从微米量级降到纳米量级,集成度更是从几十个晶体
管增加到数十亿晶体管.所集成的功能从最初的仅有数字逻辑,到后来同时包含数字逻辑、
存储器、A/D&D/A,FPGA 等,实现了一个芯片就是一个系统(SOC).与此同时,将多个单
片集成电路组装在一起的混合集成技术进一步提高了集成度并降低了成本.混合集成技术经
过 MCM→SIP→2.5D→3D 的发展历程,封装密度不断提高,单位体积的功能密度不断上
升.
然而,从 16nm/14nm 节点开始,集成电路设计和制造成本飙升.一个完全规模工艺节
点的更新周期从 18 个月延长到 30 个月甚至更长.半导体工艺技术发展带来的功耗、性能和
面积(PPA)收益下降.今天,最先进的芯片有数十亿个晶体管,但芯片的扩展变得越来越困
难,而且扩展所带来的价格、性能和功率优势的缩减速度都快于晶体管.超过 3 nm 节点
后,FinFET 将失去动力.从 2022 年的 3 nm 节点开始,将转向一种名为“全包栅”的新型晶体
管.设计成本远大于 FinFET.设计一个 28 纳米芯片的平均成本为 4 000 万美元;7 纳米芯片
的设计成本为 2.17 亿美元;5 纳米芯片的设计成本为 4.16 亿美元;3 纳米的设计将耗资
5.9 亿美元
[1]
.当多个连续的工艺节点上开发芯片变得更昂贵和更耗时,继续这样做的动力就
会消失.在 FinFET 工艺节点之前,芯片制造商每更新一次可将晶体管特征尺寸缩小到上一
个节点的 0.7,在同样的功耗下性能提高 40%,面积减少 50%.但这个公式现在不再适用.以
台积电为例,在 7 nm 节点上,晶体管数量提高到 1.84 倍,在相同的速度下功耗降低
30%.5 nm FinFET 工艺在相同的功耗下,速度只能提高 15%
[2]
.而且先进半导体制造代工厂
越来越少,产能有限,小体量客户很难排上,对于小批量生产的电路更是如此.
考虑到并非所有电路都需要用高级节点设计和制造,且同一个芯片上的电路并不是所
有都能从尺寸缩放中受益.在这种情况下,将一个较大的芯片分解成多个更小的芯片,并根
据需要进行混合和匹配的成本更低,产量更高的 Chiplets 方式应运而生.
2. Chiplet 的特点和优点
Chiplet 是由半导体界定义的,意思就是将一个单片集成电路分割为更小的能实现子功
能的器件组件.最简单的情况就是将一个大的逻辑电路分割为多个逻辑 Chiplets.另一个例子
就是将一个混合信号电路划分为模拟和数字 Chiplets.使用 Chiplet,芯片可以集成到像
2.5D/3D、扇出或多芯片模块(MCM)这样的封装类型中.有些甚至可能会使用 Chiplets 开发
全新的体系结构
[3]
.
这些更小的部件可以用不同的工艺技术来构建,使得这些工艺技术能够针对特定芯片
的指定功能.例如,设计一个使用 SiGe 工艺的射频收发器(而不是用于主处理器芯片的
FinFET 工艺),使该组件具有更好的性能和更低的价格.类似的从这种方法中受益的硅集成
电路的例子包括大的嵌入式存储器芯片、可编程逻辑芯片和电源管理芯片.
除了可以为工艺节点上的特定任务或功能设计 Chiplets,以在成本、功耗和性能方面
进行优化之外,为一个系统构建的 Chiplets 还可以直接用于另一个系统.与在芯片上集成的
单片系统(SoC)相比,用 Chiplet 构建的 SiP 提供了更快的上市时间和整体更低的设计成本.
使用传统的 SoC 方法,整个芯片必须用一个单一的技术节点工艺设计和制造,尽管构成这
个 SOC 的各组成部分不一定达到性能最优.但是,使用 Chiplets 可以通过将预先开发的芯片
集成到 IC 封装中来减少产品开发时间和成本.因此,芯片制造商可在一个库中提供模块化
的芯片菜单,这便是典型的 Chiplets.采用不同的节点的不同 Chiplet 具有不同功能和性能.客
户可以使用芯片对芯片的互连方案将它们混合匹配
[4]
.
3. Chiplet 的源起
Chiplet 的历史可以追溯到 2004 年
[5]
.在 2010 年前后,Chiplet 的发展加快了步伐.
在航天领域,美国空军研究实验室和 NASA 的研究人员在 2016 年就发现,在先进的
(<90 纳米)半导体工艺节点中为航天平台创建集成芯片上系统(SoC)变得越来越棘手,原因
有以下几点:(1)半导体加工和制造的费用不断增加;(2)大型芯片电路中晶体管的数量非常
巨大;(3)能够分摊开发成本的体量有限.为了克服这些障碍,模块化的“Chiplet”构想被提出.
围绕这个构想,以可缩放和异构架构多代微电子路线图为基础,保留了 SoC 方法的许多优
势
[6]
.Chiplet 被定义为一种小型、高性能的节点结构,它可以通过一些通用链接连接到其他
Chiplet 上进行高速通信.这些链接可以是并行的,也可以是串行的,每个链接都传递相同的
信息.并行连接在多芯片模块/2.5D 封装中使用,在这种封装中,许多芯片可能被封装成一
个紧密耦合的系统(理论上有数千个互连).串行链接以更简单的封装形式用于连接电路板、
背板和机箱上的节点.这种普遍性之所以重要,有两个原因.首先,通过建立并行和串行链路
之间的等价性,同一组芯片可以用几种不同的方式进行封装,从而实现功能上的等效替代
(除了并行和串行连接的节点间延迟会有所不同).链路的性能可以随着时间的推移而发展,
以利用最快的可用传输(例如光学)或最宽的并行实施方式(例如于先进的 TSV 3D 连接).其
次,由于链接只传递信息,可以想象节点设计比以往有本质上的不同,其允许 Chiplet 的异
构混合,不仅包括同一处理器的不同实施案例,而且还包括完全不同的工艺节点类型.包括
超密集的存储器“服务器”(能够通过相同的链路机制管理多个高速流),现场可编程门阵列
(FPGA)集群,甚至在未来扩展到包括复杂的、可配置的模拟和射频功能块.通过建立标准的
消息传递协议,节点的安排可以随着添加更多不同节点类型的 IP 而自行组织,从而创建一
种自然的方法,用于基于最佳半导体芯片和封装技术的芯片灵活地构建系统.
在更宽泛的军事领域,美国国防部认为 Chiplet 这个概念是一个用已有的芯片构建更
便宜、更灵活的集成系统的可行途径.因为美国军事设备所使用的半导体集成电路批量都比
较小,即使建造 1000 艘核潜艇也无法收回 5 纳米工艺制造的高投入.既不能配备大量工程
师,也负担不起几亿美元成本
[7]
.美国国防部高级研究计划局(DARPA)在 2016 年用 CHIPS
项目启动了 Chiplet 研究.他们当时的目标是(现在仍然是)为 Chiplet 设计一个模块化的设计
和制造流程.DARPA 还计划为商用和军事应用开发大量的第三方 Chiplet.由美国国防部
DARPA、MARVEL 公司、zGlue 公司牵头,其他公司参与的一个研发团队正在研究
Chiplet 技术.其基本思想是,在一个设计库里建立一个模块化芯片或 Chiplet 的菜单,然后
将 Chiplet 组装在一个封装里,并使用芯片对芯片互连方案将它们连接起来.从理论上讲,
Chiplet 是一种将各种类型的第三方芯片(如 I/O、存储器和处理器核)在一个封装内组装起来
的快速且成本相对较低的方法.总之,CHIPS 项目有望将设计成本和生产周期减少 70%.
4. Chiplet 的现状
早期 Chiplet 的研究机构只使用自己公司内部设计的 Chiplets.AMD 公司在服务器和
PC 处理器的 Chiplets 方面居于领先地位.Xilinx 公司多年之前在高端 FPGA 中采用同构
Chiplets,而 Intel 公司在 FPGA 中使用 I/O Chiplet 方面做了更多的探索和研究.包括 marvell
公司在内的多家以太网开关芯片的供应商,已经将 Chiplets 用在大型数据中心工作的高端
产品
[8]
.
一个对第三方 Chiplets 开放的市场空间仍然是未来的发展愿景,需要整个工业界在技
术基础的路上不断前进.各种类型的封装选项支撑着设计师在成本与性能和功耗之间做出权
衡和妥协.Intel 公司在 2019 年的上半年发布了第一个芯片-芯片互连的规范.Facebook 公司
通过开放计算项目(OCP)赶上了 Chiplet 的潮流.然而,一些像 broadcom 这样的先进芯片的
供应商仍然坚守单片集成,相信单个大芯片的性能最好,成本最低
[8]
.
随着技术的发展,集成设备制造商(IDM)更适于开展 Chiplet 的工作.随后,多家半导
体代工企业也加入其中,而像位于比利时的国际领先的欧洲微电子研发中心(IMEC)也开展
了研究.AMD、英特尔、台积电、Marvell 和其他一些公司已经开发或演示了使用 Chiplet 的
相关设备.总体来说,这些设计都是针对与现在的 2.5D 封装技术相同的应用场景,比如 AI
等计算量大的数据密集型工作负载的情形.只有部分公司在内部拥有构成 Chiplet 的所有部
件.下面分别介绍几家大公司的不同思路和做法.
4.1 Intel 公司的研究
英特尔 2019 年利用一种名为 Foveros 的芯片互连方法,推出了 3D CPU 平台,如图
1 所示.它将一个 10 nm 处理器核和 4 个 22 nm 处理器核组装在一起.基于以上成果,英特尔
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