芯片封裝環(huán)節(jié)的“雙芯疊加”技術(shù)最近備受業(yè)界關(guān)注,。

　　引爆點是蘋果公司在3月9日凌晨推出的用于PC的M1 Ultral芯片，該芯片號稱是有史以來最強悍的芯片,，但該芯片實現(xiàn)性能提升的途徑不是制造工藝的提升，而是在封裝環(huán)節(jié)將兩個M1 Max通過內(nèi)部互連而成,。事實上,，在M1 Ultral推出之前，一家叫做Graphcore的英國AI公司,，也推出了新款A(yù)I處理器Bow IPU,。這兩款新品采用同一種封裝技術(shù)——3D Wafer-on-Wafer提升性能，這項技術(shù)來自于中國臺灣的臺積電,。

　　事實上,，華為海思去年也曾經(jīng)被爆出“雙芯疊加技術(shù)”專利，通過芯片疊加并經(jīng)過系列優(yōu)化,，讓14納米芯片可以比肩7納米芯片的性能水平,。“X86雙雄”英特爾和AMD也曾經(jīng)推出過類似的產(chǎn)品,，但當(dāng)時存在功耗和發(fā)熱等方面的缺陷,。而蘋果M1 Ultral的推出并商用，似乎意味著通過“芯片疊加”在封裝環(huán)節(jié)大幅提升芯片性能的技術(shù)已趨成熟,。

　　“晶圓工藝和封裝工藝協(xié)同結(jié)合,，是必然趨勢?！卑雽?dǎo)體研究機構(gòu)芯謀研究的研究總監(jiān)王笑龍這樣告訴《中國經(jīng)營報》記者,，“7納米已經(jīng)很先進，而3D封裝也是提升這個產(chǎn)品綜合指標(biāo)的一個重要手段,?！?/p>

　　而接受記者采訪的多位業(yè)內(nèi)分析人士均指出,，隨著芯片制造工藝越來越逼近物理極限，摩爾定律逐漸失效,，依靠更先進的工藝來提升芯片性能將變得越來越困難，而3D等先進封裝技術(shù)對延續(xù)摩爾定律愈發(fā)重要,。

　　“這個（Bow IPU）證明了先進封裝可以為性能帶來可觀提升,，先進封裝技術(shù)，是大家探索超越摩爾定律的路徑之一,?！盙raphcore大中華區(qū)總裁兼全球首席營收官盧濤表示。

　　先進封裝對芯片性能帶來可觀提升

　　作為全球第一款3D封裝的處理器,，Bow IPU采用了臺積電SoIC-WoW技術(shù),，該技術(shù)以類似于3D NAND閃存多層堆疊那樣，將兩層die（裸片）以鏡像方式垂直堆疊起來,，以更先進的封裝技術(shù)提升芯片性能,。

　　需要指出的是，這是一種用于硅晶圓的3D堆疊形式,，使得單個封裝芯片中的晶體管數(shù)突破了600億個大關(guān),。此外，Bow IPU的理論AI算力也從250 TeraFLOPS（每秒萬億次浮點運算）提升到了350 TeraFLOPS,。據(jù)Graphcore介紹,，總體而言，第三代IPU相對于上一代性能提高40%,，能耗比實現(xiàn)了16%的提升,。

　　事實上，Bow IPU的堆疊并不算特別復(fù)雜,，主要負責(zé)計算,、存儲的IPU die位于下層，上方的die則主要為供電,、節(jié)能等方面的功能提供幫助,。盧濤曾這樣介紹Bow IPU的die設(shè)計：“這是個大小die的設(shè)計，大die是計算die,，小die主要做電源,、能耗等方面相關(guān)的管理?！?/p>

　　盧濤表示,，Bow IPU整體性能提升一方面來自新增的die，另一方面則得益于3D封裝技術(shù),。那么,，Graphcore為何沒有選用更先進的工藝而選擇改變封裝方式,？

　　對此，盧濤進一步指出,，上一代IPU已經(jīng)有了594億個晶體管,，面積大概為823平方毫米，這可能是7納米的單個die能生產(chǎn)的最精密芯片了,。如果想再提升,，不換工藝，就只能是換封裝,。

　　“在經(jīng)過深入評估之后,，Graphcore認為，選擇更先進的工藝并不能像以前那樣獲得大幅度的性能提升,。而從成本收益角度看,，也不劃算。于是,，我們選擇了3D Wafer-on-Wafer作為芯片性能提升新方法,。正是得益于這個決定，使得我們新芯片即使面積稍有上升,，但成本與上一代比較相近,，最終讓我們可以以不變的價格交付新芯片?！北R濤說,。

　　對此，電子創(chuàng)新網(wǎng)CEO張國斌也持有類似觀點,?！艾F(xiàn)在摩爾定律放緩，再往先進工藝演進的話,，成本投入太大,，不是一般公司能承受的，所以大家就認為延續(xù)摩爾定律的一個方法就是往2.5D和3D封裝的方向發(fā)展,?！彼赋觯珺ow IPU這個產(chǎn)品代表的不是一個小眾趨勢,，反而是一種大趨勢,，就是芯片以后要提升性能，可能會走2.5D/3D這種封裝形式,。

　　張國斌表示,，對于晶圓級封裝技術(shù)，不只是英特爾,、格芯,、臺積電,、三星等大的晶圓廠在研究，包括日月光等一些芯片封裝企業(yè)也在研究,，這對推動芯片的性能提升非常有好處,。

　　商業(yè)場景落地和社區(qū)建設(shè)伴生而行

　　公開資料顯示，作為一家人工智能硬件初創(chuàng)公司,，Graphcore于2016年正式成立,，IPU是該公司主要的技術(shù)成果，也是向外界傳播的概念,，官網(wǎng)宣稱IPU是一款專為AI計算而設(shè)計的全新處理器。

　　長期關(guān)注半導(dǎo)體/芯片行業(yè)發(fā)展的資深觀察人士黃燁鋒表示,，在AI芯片領(lǐng)域,，Graphcore是全球最知名、最有實力的那批AI公司中的一個,，也是在中國市場投入比較大的初創(chuàng)企業(yè),。“這家公司做AI芯片相對較早,，勉強說引領(lǐng)發(fā)展趨勢也行,。不過，AI芯片的發(fā)展方向現(xiàn)在逐漸明朗化,，未來大家都會越做越像,。”他說,。

　　黃燁鋒進一步指出,，諸如較大的片上存儲空間、高度并行計算能力,、跨芯片通信機制,、芯片具備弱可編程性等都是AI芯片未來發(fā)展的趨勢，而Graphcore的IPU是較早且在近存計算上頗具代表性的一類兼具可編程性的AI芯片,。

　　落地難,，是AI行業(yè)的通病，雖然AI芯片一直在持續(xù)發(fā)展,，但落地的速度比預(yù)期的慢,。作為AI芯片行業(yè)的企業(yè)，未來Graphcore將如何進一步發(fā)展以及加速商業(yè)化,，對于行業(yè)具有參考價值,。

　　盧濤曾把現(xiàn)在的AI芯片公司分成七大類，第一類是在組建團隊的,，第二類是在宣講理念的,，第三類是有了芯片的,，第四類是有了芯片給客戶送測的，第五類是有落地的,，第六類是有很多場景落地的,，第七類是真正能夠跟GPU（圖形處理器）分市場份額的。

　　“Graphcore目前處在第五至第六的階段,?！北R濤表示，要達到第七類,，Graphcore首先要做的是生態(tài)建設(shè),，二是持續(xù)耕耘開發(fā)者與研究者社區(qū)的建設(shè)，三是與用戶和客戶保持充分的溝通,，建立緊密的聯(lián)系,。

　　他還表示：“生態(tài)建設(shè)是一個持續(xù)的、需要花力氣,、花時間,、花精力、花巧勁的活兒,，因為用戶在選擇一個平臺的時候,，一是會很關(guān)注新的平臺能為自己帶來什么價值，二是會特別關(guān)注遷移到新的平臺所需要耗費的工作量,。生態(tài)建設(shè)越完備,、生態(tài)發(fā)展得越好，用戶的遷移成本就會越低,，也就是用戶在遷移到IPU時遇到的潛在阻力也會更小,。”

　　其實,，Graphcore這一發(fā)展策略有著英偉達的影子,。“當(dāng)年GPU從專用的圖形處理器發(fā)展到后來可實現(xiàn)CUDA編程和應(yīng)用于AI之時,，就是英偉達將更多注意力轉(zhuǎn)向軟件,、工具，完善開發(fā)生態(tài)的過程,。像IPU這樣的AI處理器也必然經(jīng)歷這樣的過程,。”黃燁鋒說,，Graphcore現(xiàn)在的發(fā)展關(guān)鍵更在于生態(tài)構(gòu)建與實實在在的場景落地上,。

　　對于公司的商業(yè)化進程，盧濤曾表示：“我很早就和CEO（Nigel Toon）聊過,，公司的第一優(yōu)先級是有人用我們的產(chǎn)品,；第二是有人用了這個產(chǎn)品,，服務(wù)他的業(yè)務(wù)；第三是業(yè)績,；第四才是利潤?，F(xiàn)有順序不能弄錯，先得有人用你的東西,，才能談其他,。”

　　如今,，這樣的順序依舊沒有變,。“商業(yè)場景落地和社區(qū)建設(shè)是相互支持,、伴生而行的,。針對商業(yè)客戶，我們需要開發(fā)者對平臺的支持,，開發(fā)者花費時間和精力將自己的業(yè)務(wù)遷移到IPU上，或基于IPU開發(fā)自己的業(yè)務(wù),。落地的場景越多,，越能推進其他商業(yè)用戶的跟進和加入，也能加快后續(xù)其他案例落地的速度,?！北R濤告訴記者。

　　過去一年中,，Graphcore與升哲科技,、安捷中科、深勢科技等公司圍繞包括城市治理,、氣象以及分子動力學(xué)等領(lǐng)域開展合作,，還與金山云推出了基于Graphcore IPU平臺的服務(wù)器產(chǎn)品——金山云IPU服務(wù)器，用于AI任務(wù)在云端的訓(xùn)練和推理,，這也是中國首個大型公有云廠商對外公開推出自己的IPU云產(chǎn)品,。

　　“我們會持續(xù)深耕本地的合作伙伴，在一些相關(guān)的AI應(yīng)用領(lǐng)域,，會做進一步的加深合作,，比如用AI輔助科研、自動駕駛等,，都是我們2022年在AI應(yīng)用和垂直領(lǐng)域中比較重要的方向,。”盧濤說,，持續(xù)落地更多應(yīng)用場景是商業(yè)化唯一的路徑,，“這里沒有捷徑可以走,。”