算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的核心生產(chǎn)力，并且近年來需求劇增。而我國當(dāng)前的算力供給上仍面臨巨大的挑戰(zhàn)，一方面，國外的高端算力芯片被美國禁售，另一方面，國內(nèi)的芯片產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展階段[1]。如何獲取算力提升，成為當(dāng)前時代芯片研究的重要命題。

一．算力突破

研究如何獲取算力提升，要從算力的來源上考慮。芯片算力可大致總結(jié)為以下計算公式：

因此，獲取算力提升的主要切入點(diǎn)是晶體管密度、芯片面積、單位晶體管的算力，這三個方面分別主要涉及制作工藝、光刻口徑、計算架構(gòu)。

（1）晶體管密度：

晶體管密度的主要影響因素是制造工藝、基板材料，同樣的面積內(nèi)，封裝的可用晶體管越多，就能提供越強(qiáng)的算力。

制造工藝方面，受限于美國的無理封鎖，當(dāng)前國內(nèi)量產(chǎn)芯片的最先進(jìn)制造工藝為14nm，國際上量產(chǎn)芯片最先進(jìn)的制造工藝為3nm。清華大學(xué)尹首一教授認(rèn)為，國內(nèi)芯片制造工藝將長期處于在14nm，國內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)與研究不能指望通過制造工藝獲得性能提升。在國際領(lǐng)域，雖然芯片制造商仍能享受到制程工藝帶來的升級，但從蘋果A17Pro芯片的性能表現(xiàn)、高通仍然采用基于4nm的升級工藝制造今年旗艦芯片的市場行為來看，產(chǎn)業(yè)界最先進(jìn)的工藝制程已經(jīng)不及預(yù)期。

基板材料方面，隨著制造工藝步入埃米級別，芯片制造工藝受到硅原子性質(zhì)的影響越來越大，產(chǎn)業(yè)界和學(xué)界也在探索新的材料用于制造芯片，通過“彎道超車”的方式提升晶體管密度，比如英特爾等廠商正在研發(fā)的玻璃基芯片[3]、北京大學(xué)彭練矛教授團(tuán)隊正在研發(fā)的碳基芯片[4]。

（2）芯片面積

芯片面積和晶體管密度考慮的是類似的問題，在一顆芯片內(nèi)提供更多的可用晶體管，就意味著能提供更多的算力。但是在當(dāng)前，GPU的單芯片面積基本已經(jīng)達(dá)到上限，想通過面積獲得進(jìn)一步的算力提升，可以從拓展角度考慮，有兩個探索的方向：平面拓展和垂直拓展。

平面拓展就是在光刻時使用光照拼接技術(shù)，實現(xiàn)兩個曝光區(qū)域的物理連接，來把芯片做大，通過計算架構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計，保證晶圓中晶體管的可用性，Cerebras公司和Tesla公司已經(jīng)實現(xiàn)了晶圓級芯片。垂直拓展就是把芯片或其中的部分器件三維堆疊起來，如AMD的3D緩存技術(shù)。

（3）單位晶體管提供的算力：

單位晶體管提供的算力和計算架構(gòu)息息相關(guān)，計算架構(gòu)的優(yōu)化改進(jìn)或使用新的計算架構(gòu)，能夠?qū)π酒懔Ξa(chǎn)生更根本的影響。計算架構(gòu)上面臨的主要問題有：基本器件的設(shè)計架構(gòu)不同導(dǎo)致的晶體管數(shù)量不同，需要探索更優(yōu)的基本器件結(jié)構(gòu)設(shè)計；馮諾依曼架構(gòu)的“存儲墻”導(dǎo)致的訪存瓶頸，限制了算力的發(fā)揮，需要降低帶寬對算力的限制；功耗限制導(dǎo)致的darkselect問題，即為了保證芯片功耗，不能同時點(diǎn)亮芯片上的所有晶體管，需要優(yōu)化設(shè)計來避免。

面對以上的部分問題，產(chǎn)業(yè)界和學(xué)界已經(jīng)給出了相應(yīng)的解決方案。在計算架構(gòu)的優(yōu)化方面，有數(shù)據(jù)流、可重構(gòu)、存算一體三條路徑。首先，數(shù)據(jù)流芯片嘗試不使用指令而是直接通過數(shù)據(jù)驅(qū)動計算，避免外部存儲訪問，來解決晶體管利用率低的問題。Google的TPU芯片已經(jīng)證明了，這種方式雖然在單芯片性能上遜于GPU，但能在系統(tǒng)級算力上實現(xiàn)超越[1]。具體來講，單核TPU v4的性能是低于A100 GPU的，只有它的88%，但1024顆TPU v4的集群性能，超過了A100 GPU的集群性能，最高達(dá)到了1.96倍。4096顆TPUv4芯片示意圖如下圖3所示。

圖 34096顆TPUv4芯片集成[6]

可重構(gòu)芯片嘗試在芯片內(nèi)布設(shè)可編程的計算資源，根據(jù)計算任務(wù)的數(shù)據(jù)流特點(diǎn)，動態(tài)構(gòu)造出最適合的計算架構(gòu)，國內(nèi)團(tuán)隊設(shè)計并在12nm工藝下制造的CGRA芯片，已經(jīng)在標(biāo)準(zhǔn)測試集上實現(xiàn)了和7nm的GPU基本相當(dāng)?shù)男阅堋４嫠阋惑w嘗試通過集成存儲和計算在一個芯片甚至一個容器內(nèi)，來突破訪存限制，發(fā)揮芯片的最大算力。下面我們將重點(diǎn)介紹存算一體技術(shù)。

二．存算一體

存算一體是一種新型計算架構(gòu)，直接利用存儲器本身進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，從根本上消除數(shù)據(jù)搬運(yùn)，實現(xiàn)存儲與計算融合一體化，成為后摩爾時代集成電路領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向之一。

（1）存算一體技術(shù)優(yōu)勢：

存算一體技術(shù)具有很大的優(yōu)勢，存算融合的特點(diǎn)使其天然具備較大算力、低延遲、高帶寬等優(yōu)勢。相比傳統(tǒng)架構(gòu)，存算一體大算力芯片不僅僅是能效比有數(shù)量級的提升，更重要的是將大大緩解存儲墻問題，簡化AI服務(wù)器集群的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)及其管理和各類成本，包括高速互聯(lián)、DPU和能耗等。因此，存算一體技術(shù)是實現(xiàn)芯片算力突破的重要途徑，可助力實現(xiàn)28nm等效7nm功效。

（2）傳統(tǒng)工藝芯片算力提升實例：

目前已有一些企業(yè)和高校，通過存算一體技術(shù)，實現(xiàn)28nm制程芯片的能效算力提升。

憶鑄科技于2021年10月于上海成立，是一家基于ReRAM設(shè)計和落地數(shù)字存算一體芯片的企業(yè)。在公司的技術(shù)暢想中，他們嘗試將新型憶阻器、存算一體架構(gòu)、Chiplet技術(shù)、3D封裝等技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)大算力、高能效比的芯片。據(jù)其官網(wǎng)信息，億鑄第一代算力芯片采用的工藝為28nm，其能效比可以實現(xiàn)目前主流算力板卡的10倍以上[7]。

2023年8月29日，華為的麒麟9000s芯片隨著Mate 60 Pro成功發(fā)布，該款芯片一經(jīng)發(fā)出，就引發(fā)業(yè)界討論：“麒麟9000s的工藝制程究竟是多少？”在2023年中國集成電路設(shè)計業(yè)（ICCAD）年會上，清華大學(xué)魏少軍教授在演講中提出：“能夠用14nm，甚至28nm做成7nm的產(chǎn)品性能才是真正的高手”。據(jù)悉，華為并未公布麒麟9000s真正的工藝制程，知名科技解析機(jī)構(gòu)TechInsights對麒麟9000s深入解析結(jié)果顯示，該芯片確實擁有7nm工藝制程的特性。

圖 4 華為麒麟9000s芯片

知存科技的WTM2101量產(chǎn)芯片采用40nm制程，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在芯片中，已經(jīng)實現(xiàn)了滿足端側(cè)算力需求的語音識別等功能。即將量產(chǎn)的WTM8芯片，采用28nm制程，作為新一代存內(nèi)AI計算視覺芯片，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的AI超分、插幀、HDR識別和檢測這樣復(fù)雜的功能[8]，現(xiàn)有的一些研究也已經(jīng)證明存算一體可以實現(xiàn)16bit、32bit的浮點(diǎn)計算，具備進(jìn)入高算力芯片的能力。

圖 5知存科技WTM-8系列芯片示意圖

三．未來展望

隨著工藝的進(jìn)步，先進(jìn)工藝制程已從28nm發(fā)展至3nm，蘋果新發(fā)布的A17Pro已采用了tsmc 3nm工藝。據(jù)悉，tsmc也將投資近萬億新臺幣建造1nm晶圓廠。在未來，有沒有一種全新的方案解決算力不足、工藝制程發(fā)展空間受限的局面？存算一體便是答案之一。

綜上所述，存算一體技術(shù)因為其特殊優(yōu)勢，可以大大提升芯片算力，從而使得成熟28nm制程芯片能夠?qū)崿F(xiàn)等效于7nm制程芯片的性能。當(dāng)然這其中還有很多難點(diǎn)需要突破，需要科研工作著的不斷努力，期待未來基于存算一體技術(shù)的芯片可以更好地突破芯片制程的限制。

參考資料

[1] 尹首一教授報告：以“架構(gòu)”創(chuàng)新，突破算力卡脖子問題.

[2] 極客灣 space.bilibili.com/25876945.

[3] 第八屆未來芯片論壇中英特爾中國研究院的報告.

[4] 北京大學(xué)新聞網(wǎng)：專訪北大碳基芯片團(tuán)隊：我們換道走了20年，覺得能走下去 （news.pku.edu.cn）.

[5] AMD官網(wǎng) amd.com.

[6] Jouppi N, Kurian G, Li S, et al. Tpu v4: An optically reconfigurable supercomputer for machine learning with hardware support for embeddings[C]//Proceedings of the 50th Annual International Symposium on Computer Architecture. 2023: 1-14.

[7] 憶鑄科技官網(wǎng) （yizhu-tech.com）.

[8] 知存科技官網(wǎng)（witintech.com）.

[9] 從7nm到5nm，半導(dǎo)體制程 - 吳建明wujianming - 知乎（zhuanlan.zhihu.com/）.

審核編輯 黃宇