生成式 AI 引領(lǐng)智能革命成為產(chǎn)業(yè)升級(jí)的核心動(dòng)力并點(diǎn)燃了“百模大戰(zhàn)”。多樣化的大模型應(yīng)用激增對(duì)高性能AI 芯片的需求，促使行業(yè)在摩爾定律放緩的背景下，加速推進(jìn)2.5D、3D及3.5D異構(gòu)集成技術(shù)。與此同時(shí)，AI 的驅(qū)動(dòng)作用正在助力 EDA 和半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)顛覆性的變革。

在現(xiàn)今 AI 時(shí)代，AI 芯片設(shè)計(jì)將面臨哪些挑戰(zhàn)？EDA 與 IP 工具又將如何借助 AI 的力量來(lái)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)？12 月 11-12 日上海集成電路 2024 年度產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇暨第三十屆中國(guó)集成電路設(shè)計(jì)業(yè)展覽會(huì)（ICCAD - Expo 2024）上，楷登電子（Cadence）數(shù)字設(shè)計(jì)及簽核事業(yè)部產(chǎn)品驗(yàn)證群總監(jiān)李玉童，以及楷登電子技術(shù)支持總監(jiān)李志勇分別帶來(lái)了題為《3D-IC —— 打破 AI 芯片的設(shè)計(jì)桎梏》以及《基于標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)議對(duì)未來(lái)人工智能工作負(fù)載至關(guān)重要》的精彩演講，深入探討了這些問(wèn)題。

3D-IC —— 打破 AI 芯片的設(shè)計(jì)桎梏

生成式AI推動(dòng)了大模型應(yīng)用的蓬勃發(fā)展，這一浪潮已蔓延至EDA領(lǐng)域，Cadence 推出全面的“芯片到系統(tǒng)” AI 驅(qū)動(dòng)的EDA工具平臺(tái)Cadence JedAI Platform正是在 AI 大模型的推動(dòng)下應(yīng)運(yùn)而生的工具。通過(guò) JedAI 這個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分類(lèi)、壓縮和管理，推動(dòng) EDA 工具和設(shè)計(jì)流程的自我學(xué)習(xí)優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的極大提升以及功耗、性能和面積（PPA）的進(jìn)一步優(yōu)化。

李玉童在演講中介紹，JedAI平臺(tái)采用分層的大型語(yǔ)言模型（LLM）訓(xùn)練架構(gòu)，包含四個(gè)層級(jí)。最底層是開(kāi)源基礎(chǔ)模型，由第三方利用公共數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。在此基礎(chǔ)上，Cadence 利用專(zhuān)有數(shù)據(jù)訓(xùn)練出專(zhuān)屬模型，以更好地滿足芯片設(shè)計(jì)客戶的需求?？蛻艨梢栽?Cadence 模型的基礎(chǔ)上，使用自身的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，從而生成私有模型。最頂層是用戶界面，允許用戶通過(guò)自然語(yǔ)言輸入各種請(qǐng)求，與 Cadence JedAI 大型語(yǔ)言模型進(jìn)行交互，以獲得所需的專(zhuān)業(yè)解答。諸如此類(lèi)的大模型應(yīng)用中，AI 芯片成為支撐引擎，為大模型應(yīng)用提供強(qiáng)有力的支持。而大模型應(yīng)用的繁盛，讓 AI 芯片的發(fā)展來(lái)到了一個(gè)新高度。

不難看出，LLM 的參數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)對(duì)與處理器匹配的內(nèi)存系統(tǒng)提出了更高的要求，AI 存儲(chǔ)要求更大容量、更大帶寬、更低功耗，從而使得 AI 芯片的設(shè)計(jì)面臨前所未有的挑戰(zhàn)。

HBM 是此前克服“內(nèi)存墻”（Memory Walls）的主要解決方案，其強(qiáng)大的 I/O 并行化能力，使 HBM 成為 Al 系統(tǒng)中用于訓(xùn)練和推理的高規(guī)格存儲(chǔ)設(shè)備，且已經(jīng)成為大部分高端數(shù)據(jù)中心 GPU 和 SoC 的標(biāo)配。當(dāng)下業(yè)內(nèi)正在開(kāi)發(fā)的 DRAM-on-Logic 堆疊方案，有望將 AI 芯片帶寬進(jìn)一步提升至 32TB/s，使得 AI 大模型應(yīng)用響應(yīng)速度進(jìn)一步加快，更接近人類(lèi)直接交流。然而，3D 堆疊技術(shù)雖然能解決 AI 芯片內(nèi)存墻的問(wèn)題，卻也需要面對(duì)從 2D 到 3D 芯片設(shè)計(jì)方法轉(zhuǎn)變的挑戰(zhàn)。

李玉童詳細(xì)介紹了封裝級(jí) 3D-IC 和晶圓級(jí) 3D-IC（3D-SoIC/X-Cube）、同構(gòu)與異構(gòu) 3D-IC 等 3D-IC 路線圖和挑戰(zhàn)。如果將多個(gè) 2.5D、3D 封裝的芯片堆疊到同一個(gè)系統(tǒng)級(jí)芯片封裝中，就得到了所謂的 3.5D-IC。從 2.5D 到 3D-IC 乃至 3.5D-IC，對(duì)于 AI 芯片而言，無(wú)論是帶寬，還是處理單位數(shù)據(jù)的能效比所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)都是無(wú)與倫比的。同時(shí)，因?yàn)樾酒询B產(chǎn)生了與堆疊的不同組件和整個(gè)系統(tǒng)相關(guān)的新復(fù)雜性，該技術(shù)也在三維芯片架構(gòu)和系統(tǒng)規(guī)劃，不同層間的鍵合策略選擇，傳輸層和運(yùn)算層的 Bump 對(duì)齊、時(shí)鐘樹(shù)協(xié)同優(yōu)化，以及系統(tǒng)層次的 STA、IR-Drop、Thermal、LVS 等方面帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。

李玉童強(qiáng)調(diào)，隨著摩爾定律逐漸失效，晶圓級(jí) 3D-IC 已成為行業(yè)的焦點(diǎn)，3D-IC 的先進(jìn)性將極大地豐富系統(tǒng)公司從系統(tǒng)方面提升芯片性能的手段。Cadence 自 2018 年起就專(zhuān)注于各種類(lèi)型的同構(gòu)異構(gòu)集成技術(shù)，成為業(yè)內(nèi)首個(gè)推出從芯片到系統(tǒng)完整解決方案的 EDA 公司，并推出了業(yè)界首個(gè)高性能高集成度的CadenceIntegrity 3D-IC Platform 平臺(tái)。

該平臺(tái)整合了系統(tǒng)規(guī)劃、封裝和設(shè)計(jì)流程早中后期系統(tǒng)級(jí)分析功能，可提供芯片上（on-chip）以及芯片外（off-chip）的跨芯片的時(shí)序分析、供電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、IR 和熱分析以及不依賴第三方規(guī)則文件的系統(tǒng)級(jí) LVS/DRC 物理驗(yàn)證，幫助系統(tǒng)設(shè)計(jì)師從 3D-IC 項(xiàng)目初期規(guī)劃、分析三維芯片系統(tǒng)的堆疊方案選擇（2.5D/3D, Face2Face / Face2Back / Back2Back），并利用多物理場(chǎng)系統(tǒng)分析技術(shù)，基于不同階段項(xiàng)目參考庫(kù)文件和網(wǎng)表從零到 100%的不同完成度，探索、分析、迭代及決策 3D-IC 最佳系統(tǒng)架構(gòu)。

這將幫助 3D-IC 設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)有充裕的三維物理時(shí)序功耗設(shè)計(jì)裕量進(jìn)行跨芯片并行數(shù)字后端實(shí)現(xiàn)，并無(wú)縫調(diào)用 Cadence 的 Virtuoso和Allegro模擬和封裝實(shí)現(xiàn)平臺(tái)進(jìn)行協(xié)同設(shè)計(jì)。

最后，李玉童分別通過(guò)以客戶同構(gòu)設(shè)計(jì)、異構(gòu)設(shè)計(jì)芯片的流片項(xiàng)目為例，詳細(xì)闡述了在一個(gè)完整的設(shè)計(jì)流程內(nèi)如何通過(guò)該平臺(tái)來(lái)進(jìn)行熱分析、功耗分析、裸片間靜態(tài)時(shí)序分析和物理驗(yàn)證，優(yōu)化系統(tǒng)性能。他強(qiáng)調(diào)，3D-IC 技術(shù)的發(fā)展將為高帶寬 AI 芯片的性能提升帶來(lái)革命性的變化，Cadence 將通過(guò)不斷創(chuàng)新和優(yōu)化其設(shè)計(jì)平臺(tái)，致力于幫助客戶克服技術(shù)挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)更高的產(chǎn)品性能和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

基于標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)議

對(duì)未來(lái)人工智能工作負(fù)載至關(guān)重要

在分論壇上，李志勇首先分析了 AI 時(shí)代的市場(chǎng)趨勢(shì)和關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，以及生成式 AI 對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)的重大影響。在不同的 AI 應(yīng)用中，對(duì)處理器和 SoC 的需求各不相同，不同的工作負(fù)載需要不同的系統(tǒng)構(gòu)成。李志勇指出，無(wú)論是推理、訓(xùn)練、數(shù)據(jù)挖掘或圖形分析，異構(gòu)應(yīng)用都需要非常獨(dú)特的解決方案才能優(yōu)化實(shí)施。這些技術(shù)使用不同的系統(tǒng)架構(gòu)和資源，在 HPC/AI 領(lǐng)域并不存在一種適合所有情況的最佳系統(tǒng)架構(gòu)。也正是因此，面對(duì)不同 AI 應(yīng)用需求的各類(lèi) AI 處理器和 SoC 架構(gòu)將面臨前所未有的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)。

首先，數(shù)據(jù)傳輸設(shè)計(jì)是關(guān)鍵，通用設(shè)計(jì)的復(fù)用將帶來(lái)增量性能和成本方面的優(yōu)勢(shì)，包括計(jì)算、內(nèi)存和 I/O 等。其次，標(biāo)準(zhǔn)接口是設(shè)計(jì)的關(guān)鍵組成部分。當(dāng)前市場(chǎng)上的各類(lèi)主流及創(chuàng)新架構(gòu)均大量使用了各種標(biāo)準(zhǔn)接口，HPC、AI/ML 和云對(duì)各類(lèi) IP 的需求正在不斷增加。最后，隨著摩爾定律來(lái)到極限，以 UCIe 和其他形式實(shí)現(xiàn)的 D2D 接口的封裝和標(biāo)準(zhǔn)化方面的進(jìn)步使分解和基于芯粒的設(shè)計(jì)正在成為現(xiàn)實(shí)。

Cadence 通過(guò)不斷創(chuàng)新和優(yōu)化全棧 IP 解決方案，幫助客戶克服 AI 芯片設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)。在存儲(chǔ)接口方面，Cadence 的協(xié)議選項(xiàng)涵蓋先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)中所有最新標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)速率的深度解決方案組合，包括 DDR、LPDDR、GDDR、HBM等，可幫助客戶利用多功能內(nèi)核以更快的速度完成更多任務(wù)，全面滿足客戶從存儲(chǔ)到 AI，再到圖形和內(nèi)存擴(kuò)展器的各種應(yīng)用需求。

在高速串行接口方面，Cadence 是唯一一家擁有 8 通道 Gen6 控制器和 PHY 測(cè)試芯片的 IP 提供商，同時(shí)，Cadence 在 PCIe 7 也將保持領(lǐng)先，Gen7 已經(jīng)向客戶演示了 demo，并有望在 2027 年滿足市場(chǎng)需求。

在高速以太網(wǎng)方面，Cadence 的解決方案包括業(yè)界領(lǐng)先的 224G/112G/56G 物理層 IP 和控制器 IP，可支持高達(dá) 800G/1.6T 的子系統(tǒng)，還展現(xiàn)出卓越的硅性能，在 Cadence 測(cè)試芯片和客戶生產(chǎn)芯片中均已得到驗(yàn)證。

與此同時(shí)，隨著 Chiplet 成為后摩爾時(shí)代的共識(shí)，D2D 接口 IP 需求迅速增加。Cadence 已推出使用 UCIe 標(biāo)準(zhǔn)接口實(shí)現(xiàn)處理器、系統(tǒng) IP 和內(nèi)存 IP 的高效集成解決方案，可滿足高性能計(jì)算、汽車(chē)和數(shù)據(jù)中心行業(yè)不斷變化的需求，并幫助客戶克服設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)并加快產(chǎn)品上市時(shí)間。