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比iPad还大的芯片黑马它会是Al芯片发展的未来方向吗
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李实
从第一个现代集成电路诞生距今已有62年。这么多年以来,人们获得更高性能产品的方法一直没有改变,那就是使用更多的晶体管进行更高密度的计算。令人欣慰的是,半导体制造技术的发展支撑了集成电路对晶体管数量几乎无尽的需求,并诞生了摩尔定律这样业界统-的共识,不断驱动计算能力一步步增强。但是,在Al计算进一步发展后,人们发现Al计算对算力的渴求更胜以往。在半导体制造技术进步速度逐渐放缓的今天,如何进一步获得更高算力的芯片就成为Al行业共同的问题。路线开始分叉,押大还是押小?一家名为Cerebras的公司带给我们一个新的可能一那就是越大越好,一个12英寸的晶圆.上只容纳一颗完整功能的Al计算芯片。这就是CerebrasWaferScaleEngine(WSE),今天本文就和你一起来了解它的秘密。
AI计算中的深度学习计算已经是目前最重要的计算负载之一。在过去,那些只有人类大脑才能完成的任务,如今有很多都可以使用计算机以人类或者超过人类的效率来执行。根据OpenAI的报告显示,自2012年以来,AI计算中所使用的的计算量呈现出指数增长的态势,计算需求平均每三四个月就可以翻一番。从2012年到2018年,全球的整个计算量指标增长了30万倍。
AI计算需求的暴增,和我们熟悉的摩尔定律所驱动的半导体产业速度之间产生了一个显而易见的矛盾。如今的摩尔定律已经从之前的18个月放缓到每2年到3年才使得半导体单位面积的晶体管数量翻倍,并且在可预见的未来,这样的放缓速度还将继续下去。因比,半导体厂商在面对市场的性能需求时,往往会选择通过其他手段来增加芯片有效工作面积,提高性能。
现在业内对此的态度普遍是倾向两种看法,一种是选择小芯片联合提高性能,也就是Chiplet方案,这种方案比较容易在民用和商用市场之间取得平衡,不过如何连接诸多小芯片并取得更好的性能,业内依旧有很多讨论,当然这也并非本期的话题,暂且不表。
另—种看法则是继续做大芯片,这对一部分需要大规模并行计算的用户来说是非常友好的,比如超级计算机。原因也很简单,芯片面积越大,相对应所涉及的外围材料就越少。举例来说,一个传统尺寸的GPU芯片如果可以提供1TFLOPS算力的话,那么扩大它的面积到现有芯片的4倍,其算力在合理的情况下还可以继续提升2~3倍。甚至芯片面积进一步扩大,直接将外围的DRAM、SRAM等集成在芯片上,由此带来的延迟降低、带宽增加等因素,性能还将继续提升。同时,节约了多个小芯片系统所需要的PCB、供电、封装等不同组件的成本,综合考虑,甚至可能带来更低的单位性能价格。
不过,芯片尺寸并不仅仅由厂商自行决定,它还受到很多其他因素的限制。比如之前英伟达、IBM和英特尔就很难推出尺寸超过800mm2的芯片,这是因为即使是现在,i193型号的光刻步进器最大可支持刻录的芯片尺寸为短边26mm,长边33mm,面积最大可接受858mm2。因此,继续扩大芯片尺寸也需要考虑设备允许等问题。
因此,以整体的方式(非片上拼接)制造超出常规尺寸的芯片需要更多新工具的支持。不过依旧存在一些替代方法可以达成制造更大芯片的目的,这就是晶圆级集成(Wafer-scaleIntegration,简称为WSI)的单芯片制造方法,采用这种方法制造的芯片尺寸和晶圆本身最大直径十分接近,在12英寸晶圆上能呈现“巨无霸”芯片的效果。
缺陷控制:初探晶圆级集成WSI
WSI能制造如此巨大的芯片,看起来非常美好。但实际上,WSI虽然能够大幅度提升芯片的尺度从而提升性能,相应的也面临着巨大的困难。纵观历史,WSI在过去的50年时间中被多个厂商实践过,但成功者寥寥。失败的主要原因除了资金、市场外,技术上问题也颇多,包括超大尺度的芯片的设计、制造、封装、散热等,还有致命的晶圆缺陷。所谓晶圆缺陷,是指高纯度硅晶圆上那些存在杂质或晶体生成异常的区域。作为一个晶圆尺寸级别的芯片,对电路正确的要求非常高,理论上任何电路错误都可能导致整个芯片运作失败。但是由于人类目前工程技术制约和物理规律限制,任何晶圆都不可能100%完美,总会有缺陷的存在。因此,WSI如何控制晶圆缺陷(甚至包括制造缺陷)就在很大程度上制约着它的成败。
晶圆缺陷并不是一个新话题,它在普通的芯片制造中也存在,并引发了良率和成本等问题。为了更好地理解WSI技术,本文先对普通芯片制造制造过程和缺陷处理方式进行简单描述。
一般来说,普通芯片设计时,工程师在芯片设计阶段就能确定芯片所使用的工艺代次,然后和芯片制造厂商共同确定所设计芯片的面积尺寸。在得到这些数据后,使用晶圆的面积除以目标芯片的面积,就得到了一张晶圆可以获得多少芯片的参考数据。根据这个参考数据,芯片制造厂会在晶圆上根据芯片的尺寸给
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