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Chiplet加剧XPU之争,英伟达为何迟迟不出手?

2023/01/28
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阅读需 8 分钟
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近来,几家芯片大厂陆续发布采用Chiplet技术的XPU产品,使得Chiplet(小芯片)再非“纸面上的技术”,开始对行业形成实际影响。1月6日,AMD推出首款采用Chiplet技术的数据中心APU Instinct MI300。1月11日,英特尔正式发布第四代至强可扩展处理器(代号 Sapphire Rapids)。这也是英特尔首个基于 Chiplet设计的至强处理器。近年来数据中心成了AMD、英特尔及英伟达的必争之地,在这场争夺战中,三家几乎都集齐了CPU、GPU甚至是DPU产品线。而随着Chiplet技术的加持,这场XPU之战似乎日趋白热化,却唯独迟迟不见英伟达“出手”。

Chiplet引燃XPU市场

所谓XPU,可以理解为“多PU组合”,即在一个芯片中集成CPU、GPU和AI加速器等多项功能,以适应更广阔的超级计算市场。在此之前,英特尔的Falcon Shores XPU混合搭配CPU+GPU,英伟达的Grace Hopper Superchip是Grace CPU +H100 GPU的组合,都是同一道理。

AMD的首款数据中心APU Instinct MI300以及英特尔的第四代至强可扩展处理器的问世,使人们意识到,在经过Chiplet技术的加持后,XPU芯片性能的提升可谓是得到了飞跃。

此次AMD推出的首款数据中心APU Instinct MI300被官方称为“AMD迄今最复杂的芯片”,共有1460亿个晶体管,通过3D堆叠技术封装,采用5nm和6nm制程的Chiplet,将CPU内核和GPU内核放在同一设计中,让两种处理器类型共享一个高速、低延迟的统一内存空间。

而英特尔新推出的采用Chiplet技术的第四代至强可扩展处理器包含52款CPU,最多支持60核,可以提供最多80个PCIe 5.0通道、最高支持1.5TB的 DDR5-4800内存。

“从本质上说,XPU芯片对功能要求极高,既需要CPU、GPU、NPU以及其他关联需求芯片的研发设计能力,还需要满足强大的算力需求,对于AMD和英特尔而言,二者在技术储备和现有产品整合能力上都已跨过规模化应用Chiplet技术的门槛,采用Chiplet技术将其进行融合之后,可以实现1+1>2的效果。”业内专家向《中国电子报》记者表示。

Chiplet技术可以将一类满足特定功能的die(裸片)通过die-to-die的内部互联技术实现多个模块芯片与底层基础芯片的封装,形成一个系统芯片。不同的小芯片可以根据不同的需求来进行分开制造,然后再通过先进封装技术进行组装。这使得一整个芯片中,不需要全部都采用相同工艺在一块晶圆上进行一体化制造,可以极大降低芯片的制造成本。

使用小芯片异构集成技术形成的一颗高集成度的异构封装体(示意图)

英伟达为何“按兵不动”?

值得注意的是,不同于英特尔和英伟达采用Chiplet架构的做法,英伟达首款GPU+CPU组合——Grace Hopper Superchip还是单芯片的方式。

赛迪顾问物联网产业研究中心副总经理刘暾表示,当前英伟达可以通过NVLink-C2C技术实现高速、低延迟、芯片到芯片的互连,与Chiplet相似,可支持定制裸片间实现互连,例如Nvidia Grace Hopper芯片就结合了Nvidia Hopper GPU与Nvidia Grace CPU,是一个通过NVLink-C2C连接的集成模块,同样也实现了强大的性能。因此,现阶段英伟达并不一定非要采用Chiplet的方式来实现高密度互连。

其次,采用新技术往往也意味着要经历一轮新的冒险。如今,英伟达的产品依旧能够依靠先进工艺的优势以及高密度互连技术的优势,使其产品性能依然保持业内领先。而采用领先的Chiplet技术也意味着需要投入高昂的研发费用,并需要一段时间对新技术进行磨合。

赛迪顾问集成电路产业研究中心研究员邓楚翔表示,英伟达之所以不用提前“冒险”采用Chiplet技术,一部分原因是由于英特尔和AMD主要擅长CPU,GPU技术要落后于英伟达,为了能够迎头赶上,促使英特尔与AMD提前采用了Chiplet技术,他们渴望通过Chiplet技术使其GPU整体性能能够和英伟达旗舰产品接近。

对于英伟达而言,未来或许也有入局Chiplet技术的可能。对于XPU类的芯片而言,若想做强,需要有强大的整合能力,而Chiplet技术往往是首选。

“从英伟达最新商业路线来看,如今他们在布局CPU+GPU+DPU的三芯战略,未来极有可能将构建英伟达自己的XPU体系,并催生新的解决方案,甚至有可能与其他企业的芯片进行整合。彼时,难免会在互联时遇到接口标准不一致的情况,而Chiplet拥有全球较为权威且成熟的统一互联标准,例如,UCIe联盟。因此,目前看来,Chiplet技术是未来在XPU芯片中,实现按需整合、多芯协同的首选。”业内专家向《中国电子报》记者表示。

刘暾表示,除了通过NVLink-C2C技术来实现高速互联外,英伟达也在积极布局新技术和新封装,新一代GPU将有望从单芯片转向MCM封装,并利用高速总线实现Chiplet之间的互联。另外,英伟达也于2022年8月份宣布将支持新的UCIe规范,显示出其将利用Chiplet技术进一步提升GPU、CPU和DPU等灵活配置集成的意向。

可见,英伟达选择“按兵不动”或许只是暂时,未来或许马上就能拿出产品,同样通过Chiplet技术,打开一片新的天地。

 

作者丨沈丛  编辑丨陈炳欣

美编丨马利亚  监制丨连晓东

英伟达

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NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。收起

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