英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛近年來多次在公開場合表示,,“摩爾定律已死”,。雖然英特爾和 AMD 高管持不同觀點(diǎn),,但谷歌近日公布的一份報(bào)告,再次佐證了黃仁勛的觀點(diǎn),。
摩爾定律是英特爾創(chuàng)始人之一戈登?摩爾的經(jīng)驗(yàn)之談,,其核心內(nèi)容為:集成電路上可以容納的晶體管數(shù)目在大約每經(jīng)過 18 個(gè)月到 24 個(gè)月便會增加一倍,。換言之,處理器的性能大約每兩年翻一倍,,同時(shí)價(jià)格下降為之前的一半,。
1 億柵極晶體管自 2014 年 28nm 以來成本陷入停滯,并未下降
三維半導(dǎo)體集成公司 MonolithIC 3D 的首席執(zhí)行官 Zvi Or-Bach 早在 2014 年就提交了一份分析報(bào)告,,顯示每晶體管成本在 28 納米時(shí)已停止下降,。
谷歌的 Milind Shah 在 IEDM 2023 的短期課程(SC1.6)中驗(yàn)證了這一說法。他指出,,自臺積電 2012 年量產(chǎn) 28 納米平面工藝技術(shù)以來,,1 億個(gè)柵極(gate)單位晶體管成本實(shí)際上有所增加,并沒有變得便宜,。
上圖表明 1 億柵極晶體管成本并未下降
谷歌研究結(jié)果表明:“晶體管成本的增長(0.7 倍)在 28 納米時(shí)停滯不前,并且在各代之間保持持平,?!?/p>
業(yè)界對新節(jié)點(diǎn)的單位晶體管成本收益遞減的擔(dān)憂由來已久。在 7 納米,、5 納米和 3 納米不斷演進(jìn)過程中,,芯片制造工藝技術(shù)需要更復(fù)雜的晶圓廠工具,這些工具的成本高達(dá)數(shù)億美元(ASML Twinscan NXE 光刻機(jī)的成本為 2 億美元),,讓前沿晶圓廠的成本達(dá)到 200 億至 300 億美元的水平,。
不過,雖然芯片制造在過去幾年中變得越來越復(fù)雜和昂貴,,但我們還是應(yīng)該從更大的角度來看待這個(gè)問題,。
事實(shí)上,根據(jù)谷歌公司的 Milind Shah 在行業(yè)展會 IEDM 上展示的圖表,,以 28 納米為標(biāo)準(zhǔn)的 1 億個(gè)晶體管的成本實(shí)際上是持平的,,甚至還在增加。
是什么推動工藝演進(jìn),?
盡管成本縮減停滯不前,,但為什么業(yè)界仍在推動晶體管不斷縮小,目標(biāo)是達(dá)到令人難以置信的 1 納米節(jié)點(diǎn),?答案在于系統(tǒng)級效益(system-level benefits),。英偉達(dá)?(NVIDIA?)公司首席科學(xué)家比爾-達(dá)利(Bill Dally)繪制的這張圖表就說明了這一點(diǎn)。
圖源:Bill Dally,,伯克利 EECS,,2022 年 11 月 30 日
這反過來又推動了 CPU 和 GPU 等領(lǐng)先計(jì)算設(shè)備達(dá)到或超過微粒尺寸的趨勢。追求更小的節(jié)點(diǎn),,可以讓芯片上的元件集成得更緊密,,從而進(jìn)一步提高性能和效率,。
下圖為 Die(裸晶 / 裸片)尺寸趨勢:
圖源:AMD
遺憾的是,邏輯和存儲器(DRAM,、NAND)的制造工藝截然不同,。因此,它們在不同的晶圓上生產(chǎn),,無法通過微縮(scaling)實(shí)現(xiàn)集成,。更糟糕的是,SRAM 位元格(Bit Cell)的微縮在 5 納米節(jié)點(diǎn)時(shí)就已經(jīng)停止了,。
圖源:WikiChip
AMD 和臺積電似乎都了解這些趨勢,,并在過去幾年中調(diào)整了混合鍵合(Hybrid Bonding)技術(shù),以進(jìn)一步提升計(jì)算性能,。
圖源:Lisa Su 博士
圖源:臺積電
芯粒(Chiplet)方案受追捧
芯粒英文是 Chiplet,,是指預(yù)先制造好、具有特定功能,、可組合集成的 Die ,。
廠商為了優(yōu)化成本和性能,將某些設(shè)計(jì)分解,,即切成 chiplets,,而不是使用前沿節(jié)點(diǎn)生產(chǎn)由單片硅制成的單片設(shè)計(jì),更有吸引力,。
客戶端領(lǐng)域
在客戶端計(jì)算領(lǐng)域,,最典型的分解設(shè)計(jì)實(shí)例就是 AMD 的 Ryzen 臺式機(jī) CPU 和英特爾的 Meteor Lake 筆記本電腦 CPU,采用來自不同工廠的不同工藝制造,。
數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域
在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域,,AMD 的 EPYC 數(shù)據(jù)中心 CPU 也是一個(gè)成功的例子。像 AMD 和英特爾這樣市值數(shù)十億美元的公司當(dāng)然可以仔細(xì)評估他們的設(shè)計(jì)方案,,然后利用他們所掌握的最佳技術(shù)制造產(chǎn)品,。
而對于規(guī)模較小的制造商來說,事情可能就沒那么簡單了,。
多芯粒設(shè)計(jì)
首先,,multi-chiplet 設(shè)計(jì)往往比單片(monolithic)設(shè)計(jì)更耗電,因此并不是移動設(shè)備的最佳選擇,。
multi-chiplet 設(shè)計(jì)一項(xiàng)艱巨的工程任務(wù),,雖然 MonolithIC 3D 等公司提供多芯片集成服務(wù)(最終使用先進(jìn)的封裝技術(shù),如英特爾的 Foveros 或臺積電的 CoWoS),,但服務(wù)成本并不便宜,。
第三,先進(jìn)封裝技術(shù)成本高昂,,而且即便有廠商愿意掏錢購買,,臺積電 CoWoS 封裝產(chǎn)能吃緊,,顯然沒有余力滿足其要求。