2024年Multi - Die系统设计如何大规模普及？

ChatGPT

2023年，以ChatGPT为代表的AI应用无疑是科技热点。像ChatGPT这类AI应用正常运转离不开海量数据。2023年6月时，ChatGPT的训练数据集就包含3000亿个字词，日访问量达6000万次，每日查询超1000万次，这仅仅是个开端。到了2024年，人工智能（AI）和高性能计算（HPC）等技术会持续蓬勃发展，这些应用所需的带宽和算力也会不断增加。打造真正的智能世界，所需系统的规模与复杂程度超乎想象。因此在2024年，Multi - Die成为芯片设计领域颇具前瞻性的话题之一。

Multi - Die系统架构有望推动GenAI、自动驾驶、超大规模数据中心等诸多领域创新发展。就功耗、性能、面积（PPA），确切说是功耗、性能、外形尺寸和成本的要求而言，当前的设计正处于从2D迈向3D（在某些应用里甚至到3.5D）的过渡阶段。未来的智能产品必然要依靠Multi - Die系统设计，可怎样才能大规模普及？下面是我们对2024年Multi - Die系统设计作出的四个重要预测。Multi - Die系统的采用需分多个阶段来进行。数据密集型应用会成为2.5D和3DIC设计等多芯片（Multi - Die）系统封装的主要推动力量。鉴于数据中心的数据量与复杂性，预计在可预见的未来，数据中心将是多芯片系统最积极的使用者。移动通讯等其他领域正处于运用多芯片系统设计的过渡时期，在这个阶段，采用方式往往更灵活，要根据需求选用不同的堆叠技术和工艺节点。汽车等行业往往需从大量供应商采购元件，所以可能采用小芯片方法，持续运用2.5D封装。该方法能保证电子控制单元（ECU）部件的可用性，便于轻松组装到中介层等基板。汽车所用芯片中，混搭匹配很常见，更高的标准化或许对这种做法有益。二、于复杂性里探寻共性。在2024年，开发者若想采用Multi - Die系统，垂直整合是需要攻克的难题之一。HPC数据中心资金雄厚且有办法解决堆叠问题，可其他行业未必有此条件。若既不进行垂直整合，又不依靠生态系统，那么对Multi - Die系统平稳运行的需求数量就会大幅增加，这是阻碍该系统被采用的一大障碍。3D堆叠面临着热分析、配电规划、散热系统和制造要求等主要挑战。虽然3D堆叠很复杂，但它是未来的发展方向，生态系统也需要不断发展来提供支持。随着堆叠逐渐普及，已成为2.5D首选接口的UCIe在未来一年及之后会有相应发展。通用的语言和明确的规则这两个关键要素能进一步简化复杂性。2.5D或3D设计的组件如今都使用统一的通用术语，这使得与多个合作伙伴构建系统更加方便。对于Multi - Die系统创新的成功来说，拥有一套规则以及标准的规则描述方法极为关键。就像高速公路上的车辆得遵循交通标志指示一样，不管是哪种芯片，都会一直受规则约束。像标准化测试和参考流程等，会使包括制造环节的堆叠过程更加清晰简单。三、3DIC设计要突破，自动化是关键。目前芯片架构大多还是2.5D的，Multi - Die系统设计靠手动操作，其成败取决于开发者的技能和技术规格的匹配度。这或许意味着在组合之前，要手动渲染5个、6个乃至20个单独的部件。从这个角度来讲，真正实现完整架构自动化且优化的3D设计尚未成为现实。当下，迫切需要迈向自动化3D实施技术。这有助于加速设计流程、增强稳健性，让高性能元件不只是构想。这一转变会持续到2024年，涵盖从架构设计、实施到分析与验证等各个方面。人工智能能加速设计空间的优化。若没有AI，实验范围受限，工艺裸片越多，规划流程与实现最佳配置越难。四、Multi - Die系统也存在限制。Multi - Die系统设计虽有显著进步，却仍受限诸多。预计到2024年，高带宽内存（HBM）依旧会充当外部存储器。从带宽和散热需求来看，其在布局上可能更靠近芯片，不过其片外的属性大概率不会改变。单论堆叠，其实没有上限，不过在当前环境中，三到四层基本就是极限了（少数情况例外）。这既受供电限制，也有制造和可靠性方面的考量。就像摩天大楼，过高会出现结构问题。高堆叠制造步骤更繁杂，风险更多，要稳当地达成这个目标还得花时间。可以确定的是，业界正在朝这个方向努力，而要实现该目标就得全面采用端到端自动化。新思科技在半导体领域，是全球排名第一的电子设计自动化EDA企业，也是领先的IP解决方案供应商。它会进一步挖掘Multi - Die系统的无限潜能，带动终端应用发展到新高度。不过，前行的路并不平坦，要克服Multi - Die系统设计的复杂性，需要整个半导体生态系统齐心协作，一起开创万物智能的未来！欢迎填写问卷，探索万物智能时代更多前沿科技。