芯片巨头决战先进封装技术
2020-07-18
14:00:09
来源: 半导体行业观察
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」，谢谢。
以《战略绪论》一书闻名的近代法国战略大师薄富尔曾说：「战略的要义是『预防』而非『治疗』，『未来和准备』比『现在和执行』更重要。」半导体业界亦同，当摩尔定律所预言的制程微缩曲线开始钝化，将不同制程性质的芯片，透过多芯片封装包在一起，以最短的时程推出符合市场需求的产品，就成为重要性持续水涨船高的技术显学。
而这些先进芯片封装也成为超级电脑和人工智能的必备武器。别的不提，光论nVidia 和AMD 的高效能运算专用GPU、Google 第二代TPU、无数「人工智能芯片」，就处处可见HBM 记忆体的存在。
毕竟天底下没有面面俱到的半导体制程，观察到先进制程晶圆厂每隔4 年成本倍增的「摩尔第二定律」，也突显了电晶体单位成本越来越高的残酷现实。AMD 处理器从7 纳米制程开始全面性「Chiplet 化」，将7 纳米制程的CPU 核心和12 纳米制程的I/O 记忆体控制器分而治之，实乃不得不然。
也因此，无论台积电还是英特尔，无不拼命加码，相关产品也如雨后春笋一个个冒出头来，而AMD 更在未来产品计画，大剌剌写着「融合2.5D 与3D 的X3D 封装」（虽然大概也是直接沿用台积电的现有技术），以达成超过时下产品十倍的记忆体频宽密度。
稍微替各位复习一下什么是「2.5D」封装，台积电拥有超过60 个实际导入案例的CoWos（Chip-on-Wafer-on-Substrate）算是这领域最为知名的技术，包含近期夺下超级电脑Top500 榜首的Fujitsu A64FX。英特尔用自家EMIB（Embedded Multi-Die Interconnect Bridge）将Kaby Lake 处理器与AMD Vega 绘图核心「送作堆」的Kaby Lake-G，也曾是轰动一时的热门话题。
有别于「2D」的SiP（System-in-Package），2.5D 封装在SiP 基板和芯片之间，插入了矽中介层（Silicon Interposer），透过矽穿孔（TSV，Through-Silicon Via）连接上下的金属层，克服SiP 基板（像多层走线印刷电路板）难以实做高密度布线而限制芯片数量的困难。
「叠叠乐」的3D 封装就不难理解了，台积电就靠着可减少30% 的封装厚度InFO（Integrated Fan-Out），在iPhone 7 的A10 处理器订单争夺战击败三星，终结了消费者购买iPhone 6S 还得担心拿到三星版A9 的尴尬处境（笔者不幸曾是受害者之一）。但3D 封装的散热手段与热量管理，也是明摆在半导体产业界的艰巨挑战。
英特尔相对应的3D 封装技术则为Foveros。最近正式发表、代号Lakefield 的「混合式x86 架构处理器」，堆叠了「1 大4 小核心」的10 纳米制程（代号P1274）运算芯片、22 纳米制程（代号P1222）系统I/O 芯片和PoP（Package-on-Package）封装的记忆体，待机耗电量仅2mW。
英特尔2019 年7 月公布的Co-EMIB，用2.5D 的EMIB 连接多个3D 的Foveros 封装，「整合成具备更多功能」的单一芯片。为EMIB 概念延伸的ODI（Omni-Directional Interconnect）则用来填补EMIB 与Foveros 之间的鸿沟，为封装内众多裸晶连接提供更高灵活性，细节在此不论。
连接封装内多颗裸晶之间的汇流排也是不可或缺的技术。
英特尔在2017 年将EMIB 连接裸晶的「矽桥」（Silicon Bridge）正式命名为「先进介面汇流排」（AIB，Advanced Interface Bus）并公开免费授权，2018 年将AIB 捐赠给美国国防先进研究计划署（DARPA），当作免专利费的裸晶互连标准，MDIO（Multi-Die I/O）则是AIB 的下一代。台积电相对应技术则为LIPINCON（Low-voltage-INPackage-INterCONnect），规格与英特尔互有长短。
超级电脑用的系统单芯片并非IBM 和Fujitsu 的专利
长期关心ARM 指令集相容处理器与超级电脑的读者，想必对先前采用Fujitsu A64FX 处理器打造的日本理化学研究所的「富岳」并不陌生。这颗台积电7 纳米制程并CoWoS 2.5D 封装4 颗8GB HBM2 记忆体的产物，堪称当代最具代表性的「超级电脑专用系统单芯片」，让人不得不想起十几年前的IBM BlueGene /L。
曾在21 世纪初期靠着「地球模拟器」（Earth Simulator）独领风骚两年多的NEC，其SX 向量处理器的最新成员SX-Aurora TSUBASA，也是台积电16 纳米制程、2.5D 封装6 颗8GB HBM2 记忆体的超级电脑心脏。
而英特尔的Xeon Phi 系列更是知名代表，透过2.5D 封装包了8 颗2GB MCDRAM（Multi-Channel DRAM），可设定为快取记忆体、主记忆体或混合两者之用。虽然Xeon Phi 家族两年前惨遭腰斩，中断自从Larrabee 以来的「超级多核心x86」路线，英特尔决定整个砍掉重练，一步一脚印重头打造「传统GPU」当作未来高效能运算与人工智能应用的基础，但异质多芯片封装的重要性仍不减反增，最起码被英特尔从AMD 挖角、主导GPU 发展的Raja Koduri，自己是这样讲的，也没什么怀疑的空间。
不过AMD 也并未缺席，并看似有后来居上的气势，而且这并非突发奇想，早在2010 年之前，就开始进行长期研究，至今超过十年，并「很有可能」以EHP（Exascale Heterogenous Processor）之名开花结果，融合2.5D 与3D 封装的X3D 则是达成EHP 的关键。
Exa 意指Peta 的1 千倍，也是近年来超级电脑的下一个竞争指标，像预定采用AMD Zen 2 世代EPYC 处理器的美国国家核能安全管理局El Capitan 超级电脑，理论运算效能就超过2ExaFlops。
AMD 自从2007 年购并ATI 之后，整合处理器与绘图核心的APU 之路，一直走得相当挣扎，迟迟难以找到适合的产品规格与市场定位，不是CPU 不够好、GPU 不够强、就是两者都不上不下，到了Zen 2 世代才算脱胎换骨。
这些年来，AMD 在超级电脑市场逐渐边缘化，今年6 月的Top500 只剩下10 台AMD CPU 和一台AMD GPU，更需要强力的新兵器，才能「突破英特尔和nVidia 的封锁」。身为「超级电脑APU」的EHP 就成为AMD 默默进行的新方向。
以加拿大ATI身分在2010年申请「藉由假矽穿孔替3D封装进行导热」（Dummy TSV To Improve Process Uniformity and Heat Dissipation）专利为起点，AMD一路累积了「记忆体运算的快取资料一致性」 （2016年）、「3D晶粒堆叠的热量管理」（2017年）、「拥有极致频宽与可延展性能耗比的GPU架构」（2017年）、「记忆体内运算的阵列」（2018年） 、「回圈脱离预测（2018年）以改善闲置模式的效率」到「混合CPU与GPU的动态记忆体管理」（2018年）等成果，确定了AMD在2015年的财务分析师大会透露的「伺服器专用APU」与当年7月IEEE Micro发表的「藉由异质运算实现百亿亿级运算」（Achieving Exascale Capabilities through Heterogeneous Computing）计画并不是玩假的，更何况现在AMD当家作主的还是一位以务实闻名的全球薪酬最高女性执行长。
根据已公开的资料，EHP 概略规格如下，但后面势必将随着技术演进而有更动：
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32 个CPU 核心（当时是8 颗4 核心CCD）。
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8 颗32 个GPU CU，总计256 CU 与16,384 个串流处理器（那时预定是GCN 第五代的Vega，看来将会推进到CDNA）。
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8 块4GB HBM2 记忆体堆叠。
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时脉1GHz 时，双倍浮点精确度理论效能为16TeraFlops，如十万颗组成超级电脑，就是1.6ExaFlops，预估耗电量为20MW。
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AMD 在2015 年7 月IEEE Micro 专文，表示32 个CPU 核心、320 个时脉1GHz 的GPU CU（20,480 个串流处理器）、3TB/s 记忆体频宽、160W 功耗，是能耗比最好的组态，总之实际的产品一定会变。
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EHP 和X3D 的技术资产会「推己及人」到Zen 3 世代EPYC 处理器「Milan」的可怕传言（像10 颗CCD 凑80 核心或塞HBM2 当L4 之类的），一直没有停过。
EHP 也有配置芯片封装以外的外部记忆体，像断电后资料不会消失的NVRAM（Non-Volatile RAM，如英特尔／Micro 的3D Xpoint 和发展中SST-MRAM 等）和「记忆体内运算」的PIM （Processing-In-Memory，记忆体内建位元运算电路），相关的动态记忆体管理与快取资料一致性，也是AMD 需要克服的技术门槛，至于软体环境的完备性，更将是AMD 能否追上nVidia 的最核心因素。
近来因「光明的未来前瞻性」而让公司市值一举超越英特尔的nVidia，在高效能运算、人工智能与自驾车等领域的优势地位几乎是牢不可破。除了帐面硬体规格，发展了十多年的CUDA 应用环境生态、远远超越英特尔和AMD 的GPU 虚拟化（这让客户使用AMD GPU 部署云端个人电脑的效益会明显不如nVidia，云端服务业者的虚拟GPU 亦同，比较一下可负荷用户端数量，就知道差别有多大了）和更多「不足外人道也」之处，才是支撑nVidia 股价的真正根基。
将话题拉回多芯片封装这件事，就算不论以「训练」为主的高阶GPU，nVidia 连「推论」用的芯片研究案都走向「多芯片封装延展性」。
但各位有没有想过一个更有趣的可能性：既然nVidia 高阶GPU 都这么大颗，干么不干脆「顺便」包一颗高效能的ARM（或RISC-V）指令集相容处理器，不再是英特尔、AMD 处理器的「附属品」，让GPU 变身成「可自行开机的超级电脑系统单芯片」？
事实上，nVidia GPU 内本来就有内建好几颗简称为Falcon（Fast Logic Controller）的微控制器，用来辅助GPU 运算处理，像支援影像图形解码到安全性机制，或减轻CPU 执行驱动程式的负担，如以前因为Windows 作业系统的延迟程序呼叫（DPC，Deferred Procedure Call）会逾时而不能进行的排程等。
2016 年，nVidia 先采用柏克莱大学的开源RISC-V 指令集相容处理器Rocket，开发出第一代Falcon 微控制器，2017 年第二代产品扩展到64 位元，并自行新增自定义的新指令。前述由27 颗封装而成的RC18 推论芯片，也是RISC-V 核心，每秒可执行128 兆次推论，功耗仅13.5W。
那么未来，假如nVidia 将「更多的工作」搬到GPU 内的RISC-V 核心，特别是驱动程式涉及大量GPU 底层机密资讯的「下面那一层」丢过去，或经由GPU 虚拟化掩盖起来，又会发生什么事？这件牵扯到另一个少人知悉的潜在需求了：来自官方的开源驱动程式。
台面上看不到或少人着墨的议题，举足轻重的程度往往远超乎看热闹外行人的想像。
无论超级电脑还是人工智能（尤其是人命关天的自动驾驶），基于安全性考量，芯片厂商的客户或多或少都希望检视所有程式码，理所当然包含驱动程式，这就是GPU 驱动程式开源之所以如此重要的主因。但偏偏这又是暗藏大量商业机密的黑盒子，要如何满足客户需求又不让机密外泄，大方释出「官方开源驱动程式」，就是nVidia、AMD 甚至即将「GPU 战线复归」的英特尔，已经面对很久的机会与挑战。
技术的发展跟着应用的需求走，这恐怕也将会注定AMD 靠着「超级电脑APU」反攻高效能运算市场的企图能否悲愿成就的锁钥。点到为止，剩下的就留给各位慢慢思考了。
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