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來源：半導(dǎo)體行業(yè)觀察 在之前的演講介紹中，臺積電曾多次談到了萬億晶體管的路線圖。今天，在IEEE網(wǎng)站上，發(fā)表了一篇署名為《How We’ll Reach a 1 Trillion Transistor GPU》的文章，講述了臺積電是如何達(dá)成萬億晶體管芯片的目標(biāo)。 值得一提的是，本文署名作者M(jìn)ARK LIU（劉德音）和H.-S. PHILIP WONG，其中劉德音是臺積電董事長。H.-S Philip Wong則是斯坦福大學(xué)工程學(xué)院教授、臺積電首席科學(xué)家。 在這里，我們將此文翻譯出來，以饗讀者。 以下為文章正文： 1997 年，IBM 深藍(lán)超級計(jì)算機(jī)擊敗了國際象棋世界冠軍Garry Kasparov。這是超級計(jì)算機(jī)技術(shù)的突破性演示，也是對高性能計(jì)算有一天可能超越人類智能水平的首次展示。在接下來的10年里，我們開始將人工智能用于許多實(shí)際任務(wù)，例如面部識別、語言翻譯以及推薦電影和商品。 再過十五年，人工智能已經(jīng)發(fā)展到可以“合成知識”（synthesize knowledge）的地步。生成式人工智能，如ChatGPT和Stable Diffusion，可以創(chuàng)作詩歌、創(chuàng)作藝術(shù)品、診斷疾病、編寫總結(jié)報(bào)告和計(jì)算機(jī)代碼，甚至可以設(shè)計(jì)與人類制造的集成電路相媲美的集成電路。 人工智能成為所有人類事業(yè)的數(shù)字助手，面臨著巨大的機(jī)遇。ChatGPT是人工智能如何使高性能計(jì)算的使用民主化、為社會中的每個(gè)人帶來好處的一個(gè)很好的例子。 所有這些奇妙的人工智能應(yīng)用都?xì)w功于三個(gè)因素：高效機(jī)器學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大量數(shù)據(jù)的可用性，以及通過半導(dǎo)體技術(shù)的進(jìn)步實(shí)現(xiàn)節(jié)能計(jì)算的進(jìn)步。盡管它無處不在，但對生成式人工智能革命的最后貢獻(xiàn)卻沒有得到應(yīng)有的認(rèn)可。 在過去的三十年里，人工智能的重大里程碑都是由當(dāng)時(shí)領(lǐng)先的半導(dǎo)體技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，沒有它就不可能實(shí)現(xiàn)。Deep Blue 采用 0.6 微米和 0.35 微米節(jié)點(diǎn)芯片制造技術(shù)的混合實(shí)現(xiàn)；贏得 ImageNet 競賽的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并開啟了當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代的設(shè)備使了用 40 納米技術(shù)打造的芯片；AlphaGo 使用 28 納米技術(shù)征服了圍棋游戲；ChatGPT 的初始版本是在采用 5 納米技術(shù)構(gòu)建的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行訓(xùn)練的。；ChatGPT 的最新版本由使用更先進(jìn)的4 納米技術(shù)的服務(wù)器提供支持。所涉及的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的每一層，從軟件和算法到架構(gòu)、電路設(shè)計(jì)和設(shè)備技術(shù)，都充當(dāng)人工智能性能的乘數(shù)。但可以公平地說，基礎(chǔ)晶體管器件技術(shù)推動了上面各層的進(jìn)步。 如果人工智能革命要以目前的速度繼續(xù)下去，它將需要半導(dǎo)體行業(yè)做出更多貢獻(xiàn)。十年內(nèi)，它將需要一個(gè) 1 萬億晶體管的 GPU，也就是說，GPU 的設(shè)備數(shù)量是當(dāng)今典型設(shè)備數(shù)量的 10 倍。 
AI 模型大小的不斷增長，讓人工智能訓(xùn)練所需的計(jì)算和內(nèi)存訪問在過去五年中增加了幾個(gè)數(shù)量級。例如，訓(xùn)練GPT-3需要相當(dāng)于一整天每秒超過 50 億次的計(jì)算操作（即 5,000 petaflops /天），以及 3 萬億字節(jié) (3 TB) 的內(nèi)存容量。 新的生成式人工智能應(yīng)用程序所需的計(jì)算能力和內(nèi)存訪問都在持續(xù)快速增長。我們現(xiàn)在需要回答一個(gè)緊迫的問題：半導(dǎo)體技術(shù)如何跟上步伐？ 從集成器件到集成小芯片 自集成電路發(fā)明以來，半導(dǎo)體技術(shù)一直致力于縮小特征尺寸，以便我們可以將更多晶體管塞進(jìn)縮略圖大小的芯片中。如今，集成度已經(jīng)上升了一個(gè)層次；我們正在超越 2D 縮放進(jìn)入3D 系統(tǒng)集成。我們現(xiàn)在正在將許多芯片組合成一個(gè)緊密集成、大規(guī)模互連的系統(tǒng)。這是半導(dǎo)體技術(shù)集成的范式轉(zhuǎn)變。 在人工智能時(shí)代，系統(tǒng)的能力與系統(tǒng)中集成的晶體管數(shù)量成正比。主要限制之一是光刻芯片制造工具被設(shè)計(jì)用于制造不超過約 800 平方毫米的 IC，即所謂的光罩限制（reticle limit）。但我們現(xiàn)在可以將集成系統(tǒng)的尺寸擴(kuò)展到光刻掩模版極限之外。通過將多個(gè)芯片連接到更大的中介層（一塊內(nèi)置互連的硅片）上，我們可以集成一個(gè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含的設(shè)備數(shù)量比單個(gè)芯片上可能包含的設(shè)備數(shù)量要多得多。例如，臺積電的CoWoS（chip-on-wafer-on-substrate ）技術(shù)就可以容納多達(dá)六個(gè)掩模版區(qū)域的計(jì)算芯片，以及十幾個(gè)高帶寬內(nèi)存（HBM）芯片。 CoWoS是臺積電的硅晶圓上芯片先進(jìn)封裝技術(shù)，目前已在產(chǎn)品中得到應(yīng)用。示例包括 Nvidia Ampere 和 Hopper GPU。當(dāng)中每一個(gè)都由一個(gè) GPU 芯片和六個(gè)高帶寬內(nèi)存立方體組成，全部位于硅中介層上。計(jì)算 GPU 芯片的尺寸大約是芯片制造工具當(dāng)前允許的尺寸。Ampere有540億個(gè)晶體管，Hopper有800億個(gè)。從 7 納米技術(shù)到更密集的 4 納米技術(shù)的轉(zhuǎn)變使得在基本相同的面積上封裝的晶體管數(shù)量增加了 50%。Ampere 和 Hopper 是當(dāng)今大型語言模型 ( LLM ) 訓(xùn)練的主力。訓(xùn)練 ChatGPT 需要數(shù)萬個(gè)這樣的處理器。 HBM 是對 AI 日益重要的另一項(xiàng)關(guān)鍵半導(dǎo)體技術(shù)的一個(gè)例子：通過將芯片堆疊在一起來集成系統(tǒng)的能力，我們在臺積電稱之為SoIC (system-on-integrated-chips) 。HBM 由控制邏輯 IC頂部的一堆垂直互連的 DRAM 芯片組成。它使用稱為硅通孔 (TSV) 的垂直互連來讓信號通過每個(gè)芯片和焊料凸點(diǎn)以形成存儲芯片之間的連接。如今，高性能 GPU廣泛使用 HBM 。 展望未來，3D SoIC 技術(shù)可以為當(dāng)今的傳統(tǒng) HBM 技術(shù)提供“無凸塊替代方案”（bumpless alternative），在堆疊芯片之間提供更密集的垂直互連。最近的進(jìn)展表明，HBM 測試結(jié)構(gòu)采用混合鍵合技術(shù)堆疊了 12 層芯片，這種銅對銅連接的密度高于焊料凸塊所能提供的密度。該存儲系統(tǒng)在低溫下粘合在較大的基礎(chǔ)邏輯芯片之上，總厚度僅為 600 µm。 對于由大量運(yùn)行大型人工智能模型的芯片組成的高性能計(jì)算系統(tǒng)，高速有線通信可能會很快限制計(jì)算速度。如今，光學(xué)互連已被用于連接數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器機(jī)架。我們很快就會需要基于硅光子學(xué)的光學(xué)接口，并與 GPU 和 CPU 封裝在一起。這將允許擴(kuò)大能源效率和面積效率的帶寬，以實(shí)現(xiàn)直接的光學(xué) GPU 到 GPU 通信，這樣數(shù)百臺服務(wù)器就可以充當(dāng)具有統(tǒng)一內(nèi)存的單個(gè)巨型 GPU。 由于人工智能應(yīng)用的需求，硅光子將成為半導(dǎo)體行業(yè)最重要的使能技術(shù)之一。 邁向萬億晶體管 GPU 如前所述，用于 AI 訓(xùn)練的典型 GPU 芯片已經(jīng)達(dá)到了標(biāo)線區(qū)域極限（reticle field limit）。他們的晶體管數(shù)量約為1000億個(gè)。晶體管數(shù)量增加趨勢的持續(xù)將需要多個(gè)芯片通過 2.5D 或 3D 集成互連來執(zhí)行計(jì)算。通過 CoWoS 或 SoIC 以及相關(guān)的先進(jìn)封裝技術(shù)集成多個(gè)芯片，可以使每個(gè)系統(tǒng)的晶體管總數(shù)比壓縮到單個(gè)芯片中的晶體管總數(shù)大得多。如AMD MI 300A 就是采用這樣的技術(shù)制造的。 AMD MI300A 加速處理器單元不僅利用了CoWoS，還利用了臺積電的 3D 技術(shù)SoIC。MI300A結(jié)合了 GPU 和 CPU內(nèi)核，旨在處理最大的人工智能工作負(fù)載。GPU為AI執(zhí)行密集的矩陣乘法運(yùn)算，而CPU控制整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)算，高帶寬存儲器（HBM）統(tǒng)一為兩者服務(wù)。采用 5 納米技術(shù)構(gòu)建的 9 個(gè)計(jì)算芯片堆疊在 4 個(gè) 6 納米技術(shù)基礎(chǔ)芯片之上，這些芯片專用于緩存和 I/O 流量。基礎(chǔ)芯片和 HBM 位于硅中介層之上。處理器的計(jì)算部分由 1500 億個(gè)晶體管組成。 我們預(yù)測，十年內(nèi)，多芯片 GPU 將擁有超過 1 萬億個(gè)晶體管。 我們需要在 3D 堆棧中將所有這些小芯片連接在一起，但幸運(yùn)的是，業(yè)界已經(jīng)能夠快速縮小垂直互連的間距，從而增加連接密度。而且還有足夠的空間容納更多。我們認(rèn)為互連密度沒有理由不能增長一個(gè)數(shù)量級，甚至更高。
GPU 的節(jié)能性能趨勢 那么，所有這些創(chuàng)新的硬件技術(shù)如何提高系統(tǒng)的性能呢？ 如果我們觀察一個(gè)稱為節(jié)能性能的指標(biāo)的穩(wěn)步改進(jìn)，我們就可以看到服務(wù)器 GPU 中已經(jīng)存在的趨勢。EEP 是系統(tǒng)能源效率和速度（the energy efficiency and speed of a system）的綜合衡量標(biāo)準(zhǔn)。過去 15 年來，半導(dǎo)體行業(yè)的能效性能每兩年就提高了三倍左右。我們相信這一趨勢將以歷史速度持續(xù)下去。它將受到多方面創(chuàng)新的推動，包括新材料、器件和集成技術(shù)、極紫外（EUV）光刻、電路設(shè)計(jì)、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)以及所有這些技術(shù)元素的共同優(yōu)化等。
特別是，EEP 的增加將通過我們在此討論的先進(jìn)封裝技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。此外，系統(tǒng)技術(shù)協(xié)同優(yōu)化 (STCO：system-technology co-optimization)等概念將變得越來越重要，其中 GPU 的不同功能部分被分離到各自的小芯片上，并使用性能最佳和最經(jīng)濟(jì)的技術(shù)來構(gòu)建每個(gè)部分。 3D 集成電路的Mead-Conway時(shí)刻 1978年，加州理工學(xué)院教授Carver Mead和施樂帕洛阿爾托研究中心的Lynn Conway發(fā)明了集成電路的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)方法。他們使用一組設(shè)計(jì)規(guī)則來描述芯片縮放，以便工程師可以輕松設(shè)計(jì)超大規(guī)模集成（VLSI）電路，而無需了解太多工藝技術(shù)。 3D 芯片設(shè)計(jì)也需要同樣的功能。如今，設(shè)計(jì)人員需要了解芯片設(shè)計(jì)、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)以及硬件和軟件優(yōu)化。制造商需要了解芯片技術(shù)、3D IC技術(shù)和先進(jìn)封裝技術(shù)。正如我們在 1978 年所做的那樣，我們再次需要一種通用語言，以電子設(shè)計(jì)工具可以理解的方式描述這些技術(shù)。這種硬件描述語言使設(shè)計(jì)人員可以自由地進(jìn)行 3D IC 系統(tǒng)設(shè)計(jì)，而無需考慮底層技術(shù)。它正在路上：一種名為3Dblox 的開源標(biāo)準(zhǔn)已被當(dāng)今大多數(shù)技術(shù)公司和電子設(shè)計(jì)自動化 (EDA) 公司所接受。 隧道之外的未來 在人工智能時(shí)代，半導(dǎo)體技術(shù)是人工智能新能力和應(yīng)用的關(guān)鍵推動者。新的 GPU 不再受過去的標(biāo)準(zhǔn)尺寸和外形尺寸的限制。新的半導(dǎo)體技術(shù)不再局限于在二維平面上縮小下一代晶體管。集成人工智能系統(tǒng)可以由盡可能多的節(jié)能晶體管、用于專門計(jì)算工作負(fù)載的高效系統(tǒng)架構(gòu)以及軟件和硬件之間的優(yōu)化關(guān)系組成。 過去 50 年來，半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展就像走在隧道里一樣。前面的路很清晰，因?yàn)橛幸粭l明確的道路。每個(gè)人都知道需要做什么：縮小晶體管。 現(xiàn)在，我們已經(jīng)到達(dá)隧道的盡頭。從這里開始，半導(dǎo)體技術(shù)將變得更加難以發(fā)展。然而，在隧道之外，還有更多的可能性。我們不再受過去的束縛。 |
