2019年以来，半导体行业逐渐转向新的芯片设计理念：chiplet 。从表面上看，这似乎是一个相当小的变化，因为真正发生的只是芯片被分成更小的部分。另外，并不是每家公司都在这样做，即使是这样做的公司也没有完全转向芯粒。Chiplet 真的那么重要吗？

好吧，尽管如此，芯粒对于半导体行业来说仍然非常重要。这不仅是对许多公司最近经历的困境的反击，而且现在 AMD 和英特尔在芯粒方面取得了巨大成功，他们的竞争对手肯定必须考虑效仿他们的做法，以免处于不利地位。

Chiplet 以及使用它们彻底改变处理器的两家公司

Chiplet 顾名思义：只有部分功能的芯粒。芯粒的整体理念是，您拥有多个芯片，每个芯片都包含 CPU 的某些部分，而不是在一块硅片（也称为单片芯片）上制作处理器。虽然为每种功能配备一个小芯片（例如一个用于核心、一个用于连接、一个用于图形等）是很自然的事情，但有时也希望将许多相同的芯片放入一个处理器中，这有利于添加更多核心例子。

AMD 是真正创造（或至少普及）并引入芯粒概念的公司。它在2017年的原始Zen处理器上采用了基本的多芯片模块设计，其中高端型号利用多个CPU芯片来增加核心数量，而不是使用单个更大的芯片。但随着 2019 年的 Zen 2，AMD 将其 CPU 一分为二：一个用于 CPU 内核的芯粒，另一个用于其他所有功能，例如 PCIe 通道和 RAM 连接器。

与此同时，英特尔一直在努力追赶自己的芯粒实现，该公司将其称为“tiles”。尽管比 AMD 更晚进入这个领域，但其首款芯粒处理器终于在今年面世，而且相当复杂。Ponte Vecchio 数据中心 GPU 有几个充满 GPU 核心的图块、几个用于缓存的图块、一个用于 HBM2 VRAM 的图块以及另外两个用于连接的图块。Meteor Lake 是主流的四块解决方案，虽然它是笔记本电脑专用的，但其继任者 Arrow Lake 将于明年登陆台式机，而且非常相似。

富士通和博通等其他公司已表示有意制造带有芯粒的处理器，但迄今为止，AMD 和英特尔是唯一推出基于芯粒的产品并进行批量生产的公司。然而，特别是对于高端计算来说，转向芯粒似乎将成为保持竞争优势的必要条件。

Chiplet允许更智能的处理器设计

Chiplet 的迷人之处在于它们的用途多种多样。Chiplet 不是像光线追踪那样的一招独奏，也不是像 AI 那样极其模糊或非特定的东西。芯粒具有明显的优势，在许多情况下，这些优势使单片处理器完全过时。

AMD 和英特尔经常谈论的Chiplet之一是如何更轻松地为某些市场和客户提供更具体的解决方案。增加和减少核心数量，或者将一个Chiplet更换为另一种更合适的Chiplet非常简单。例如，AMD 的服务器 CPU 不仅比台式机型号拥有更多的 CPU 芯粒，而且还拥有更大、更好的 IO 芯片（用于连接功能）。AMD 还可以通过其3D V-Cache芯粒为消费者和服务器处理器添加另一层，进一步为买家提供更多选择。

您可能还认为，只要它们仍然足够好，跨代重用Chiplet是可能的，这是英特尔切片系统的关键优势。AMD 拥有 CPU 核心和 IO 芯粒（加上缓存芯粒），而英特尔的区块包括一种用于核心、一种用于图形、一种用于 SOC 功能以及一种用于 IO 功能。虽然这对于提供这些图块的多个版本很有用，但英特尔的方法允许该公司在绝对必要之前不更换图块，因为它具有分布在更多图块上的更多功能。例如，如果英特尔想要更新其人工智能硬件，只需更换 SOC 模块即可。

尽管保留旧瓷砖更长时间是为了省钱，但它也更容易证明比以前更增量地添加新功能是合理的。我们已经习惯了每隔一两年就进行一代升级，并一次性获得一大堆东西；Chiplet可以显著加快升级周期。

Chiplet也改善了制造

不过，这些只是设计考虑，我们甚至还没有进入制造阶段，而Chiplet的制造成本要便宜得多。这是因为处理器生产过程中会出现缺陷，简而言之，更大的芯片更容易出现缺陷，从而减少产量。出于同样的原因，较小的芯片更不容易出现缺陷，以至于Chiplet实际上可以节省相当多的制造成本。在缺陷率较高的全新工艺节点中，这种影响更为明显，这使得大芯片几乎不可能在商业上可行。

但在制造方面，Chiplet最重要的也许是摩尔定律，该定律预测芯片中的晶体管数量每两年就会增加一倍。这在现实世界中的实际含义有点模糊，但它非常适用于打破拥有最多晶体管记录的处理器的高端计算。如果摩尔定律仍然像 50 年来一样正确，那么两年后我们应该会看到一种芯片的晶体管数量是当今最大芯片的两倍。

公司和分析师之间关于摩尔定律是否已死的争论非常激烈，但毫无疑问，改进工艺节点变得越来越困难，而工艺节点通过增加晶体管密度在很大程度上促进了摩尔定律的发展。虽然增加晶体管数量也可以通过制造物理尺寸更大的处理器来实现，但芯片的尺寸有一个实际限制，而我们已经达到了这个限制。因此，当台积电的3纳米技术未能将缓存密度提高哪怕1%时，这对整个行业来说都是一个非常坏的消息，并标志着摩尔定律即将消亡，甚至死亡。

Chiplet无法增加密度，但它们可以绕过尺寸限制，因为没有任何单个芯片能够接近该限制。一般来说，〜750mm2 是最新工艺上芯片的绝对最大尺寸，但对于Chiplet来说，限制实际上是 PCB 的尺寸。AMD 最新的 Zen 4 Genoa 服务器 CPU 对于具有完整 96 核的型号而言高达 1,271mm2。

说到整个缓存问题（这可能会成为整个行业的问题），Chiplet也可以缓解这个问题。使用缓存Chiplet而不是向 CPU 或图形Chiplet添加更多缓存当然具有使这些核心Chiplet更小、更便宜的好处，再加上 3D V-Cache 等技术的整体专业化角度，但对于制造来说还有第三个好处。如果较新的节点无法真正提高缓存密度，则可以在较旧且更便宜的节点上制作缓存Chiplet，而实际上不会损失太多性能（如果有的话）。

Chiplet 并不适合所有人，但它们将是一件大事

虽然Chiplet很棒，但它们可能不太适用于某些情况，例如智能手机芯片组等非常小的处理器或用于微波炉和家庭助理的故意简单的芯片（至少是低端芯片）。整个半导体世界不会建立在Chiplet之上；许多通用但重要的芯片仍然是采用一些最古老和最便宜的工艺制造的。

但对于我们的笔记本电脑、台式机、服务器、汽车和游戏机来说，Chiplet越来越有可能成为未来。当然，与 Nvidia 等公司的Chiplet相反的是，这是浪费时间，因为人工智能要好得多，以至于每两年性能翻一番的速度很慢。因此，Nvidia 仍然以老式的方式制造 GPU（现在是 CPU），因为摩尔定律已经不再重要了。

尽管如此，就目前而言，人工智能作为一项技术还没有得到充分发展，如果它失败了或者空间变得极其竞争激烈，那么使用Chiplet的公司将比那些不使用Chiplet的公司更具优势。无论半导体行业的未来如何，很难想象Chiplet技术不会成为其中的一部分。

本文转自  XDA  网站，原文链接：

https://www.xda-developers.com/how-chiplets-and-tiles-are-transforming-semiconductors/