如何满足2023年国内算力需求？Chiplet是关键！

香港农民

自今年年初，“东数西算”工程启动后，“东数西算”工程就一直被业界认为是一项开启算力经济时代的世纪工程；这也象征着：我国相关产业开始从动力时代向算力时代加速前进。

今年2月份，国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知；

同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。

至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。

成都超算中心，图片来自百度

或许很多人会想：已经建立和正在建立的计算中心越来越多，当下的算力需求是真需求吗？

其实，在我国推行数字化建设、产业互联网建设的过程中，算力一直是最重要的核心命题；算力不仅是尖端科研所需要的基础设施，更是千行百业的进步基础。

而未来算力又不仅仅要供给数字气象预测或学术研究这个单一领域，制造业、金融业、医疗、交通、公共事业……都需要强大算力的支持，就如：

在抗击新冠肺炎疫情的防控工作中，为了确定与新型冠状病毒有关的疗法和疫苗，全球使用了 16 台超级计算机，每秒能够执行 3.3 亿亿次计算。

假设一个人每秒种能够完成 1 次计算，达到上述同等算力需要地球上的所有人 24 小时持续不断地工作 50 余天。

HPC机组案例，图片来自Google

作为算力的技术的体现，我国的 HPC 产业近年来发展迅速：

在 2021 年 6 月发布的 TOP 500 排名中，中国上榜的超级计算机数量高达 188 台，稳居世界第一。

但，我国算力产业发展仍面临多重挑战，尤其是要实现在HPC芯片上实现自主可控，已经迫在眉睫：

8 月 31 日， NVIDIA 公告其收到美国政府通知：已对公司未来向中国（包括中国香港地区）和俄罗斯出口公司 A100 和即将推出的 H100 集成电路实施新的许可要求， 限制还包括 NVIDIA 未来任何峰值性能和芯片对芯片的 I/O性能均等于或大于 A100 的阈值的产品。

10 月 7 日，美国商务部（ BIS）公布了对于中国出口管制新规声明：主要针对先进芯片及芯片制造设备，其中包括应用于 AI、超算等 HPC 领域的 CPU、GPU、 AI 加速器等高算力芯片或含有此类芯片的计算机商品。

特别是今年8月，美国芯片法案的落地，则意味着：国内半导体自主化产业的攻坚时刻的正式到来，也将前段时间大热的Chiplet技术再次推向了风口浪尖。（详情请点击下文）
正如Kurt Lender（英特尔 IO 技术解决方案团队策略师）所说：

“人们有理由预期，未来 10 年的 HPC 采购将利用chiplet技术更好地支持他们的工作。”

这是因为：随着HPC（高性能计算）市场进入超预期的高速发展阶段，由于摩尔定律的经济效益降低，不能再只依赖工艺和架构等少数几个维度去实现性能和复杂度的指数型提升。

当下市场对于数据处理需求激增，算力对于高性能计算GPU的需求日趋增长，芯片上的晶体管数量也以十倍的成长率迅速增长；为了满足晶体管的数量，芯片的尺寸越来越大，但同时受限于radicle size而造成发展瓶颈。

随着制程工艺的推进，单位数量的晶体管成本的下降幅度在急剧降低：从16nm到10nm，每10亿颗晶体管的成本降低了23.5%，而从5nm到3nm成本仅下降了4%；而当芯片制程接近1nm时，就将进入量子物理的世界，现有的工艺制程会受到量子效应的极大影响。

除此之外，新工艺制程也带来了高昂的科研成本。

那么，Chiplet技术的“化繁为简，降本增效”或将成为高性能运算芯片成功与否的关键技术：（详情请点击下文）

特别是依靠Chiplet技术而诞生的设计理念：硅片级别的IP重复使用。

与传统SoC相比，Chiplet的思想是将不同的小芯粒通过先进封装形成系统芯片。这也意味着：更为专业的设计工具对Chiplet未来生态的发展至关重要；

Chiplet的设计理念，有助于提高芯片良率，提升设计效率，降低芯片的总成本。

与此同时，由于Chiplet技术生态的建立，由以Chiplet技术为主导的国产替代大机遇或将涉及整个半导体产业链：

从行业下游领域来看：AI 应用的拓宽，以及汽车智能化趋势需要新的IP 对产品进行适配，这也将产生额外的IP 需求，中国是AI 应用和汽车智能化的主要市场，国内企业有望借力下游领域快速发展，迎来发展良机。

同时，国内半导体行业的蓬勃发展带动了设计服务和芯片定制化行业发展，而设计服务等有业务又有望驱动国产IP 需求，部分国内IP 公司采用设计服务和IP 授权双轮驱动的发展战略。

当然，国产IP 发展离不开半导体产业生态的支持，近年来国内代工厂崛起，有望培育和带动国产IP 生态链的发展。

在EDA软件端：由于Chiplet有更多异构芯片和各类总线的加入，整个过程会变得更加复杂，对EDA工具也提出了新要求；同时，Chiplet对制程没有太高要求，并且全球标准未确定，国内和国外的EDA软件差距较小。

UCIe成员，图片来自Google

针对于此，更多的行业巨头正在加紧入局Chiplet，推动算力革命：

华为于2019年推出 基于Chiplet技术的7nm鲲鹏920处理器；

AMD 在2021年6月 发布了基于台积电3D Chiplet封装技术的第三代服务器处理芯片，后于2022年3月推出了Milan-X CPU；

英特尔的Intel Stratix 10 GX 10M FPGA 也是采用了Chiplet技术。

特别是UCIe2022年3月成立的UCIe，使之成为Chiplet未来片上互联标准：

其发起人成员包括AMD、Arm、英特尔、台积电等半导 体厂商以及Google Cloud、Meta、微软等十余家科技行业巨头；2022年8月，新增阿里巴巴、英伟达两家成员单位。

由于时间受限，本次算力我们就先介绍这么多......
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最后的最后，借由——冼星海的一句名言：

一朵成功的花都是由许多雨、血、泥和强烈的暴风雨的环境培养成的。

愿每一位半导体从业者可以——
知其难，不谓难！