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半导体

英特尔“超异构计算”解读

近日,英特尔公司举办“中国媒体纷享会”。英特尔中国研究院院长宋继强在会上提出“超异构计算”的概念,受万物互联所带来的数据洪流所推动,海量数据对处理器的性能提出更高要求,且需更具有灵活性,传统上半导体公司单纯发展先进工艺制程,或者封装技术,或者改善架构设计的做法,已不足以满足用户需求,半导体的发展需要整合多个层面的技术加以应对。同时,宋继强也表示,英特尔在制程、架构、内存、互连、安全、软件等诸多层面均具有领先优势,面对海量数据处理的需要,可以提供多样化的标量、矢量、矩阵和空间架构组合,以先进制程技术进行设计,颠覆性内存层次结构提供支持,通过先进封装集成到系统中,使高速的互连技术进行超大规模部署,提供统一的软件开发接口以及安全功能。

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模块级的“超异构计算”?

异构计算的概念早已有之,20世纪80年代该项技术就已经被人提出。传统上,异构计算是将CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元,以及使用不同的类型指令集、不同的体系架构的计算单元,组成一个混合的系统级芯片(SOC),以应对特定的计算用途。另有一种路径是可在PCB板上实现对不同计算单元的整合,然而这种方式无论在性能和功耗上都落后于SOC。

英特尔提出的“超异构计算”概念,在一定程度上可以理解为通过封装技术所实现的模块级系统集成,即通过先进封装技术将多个小芯片(Chiplet)装配到一个封装模块当中,既减化了SOC的复杂技术,更加灵活,又避免了PCB板级集成的性能和功耗瓶颈。

当然,模块级的系统集成也并非是首次提出,系统级封装(SIP)已经被广泛应用于消费电子当中了。但是,英特尔本次提出的“超异构计算”是以“Foveros”3D封装技术为基础。该技术在2018年底英特尔“架构日”上发布。相比SIP只能实现逻辑芯片与内存的集成,“Foveros”可以在逻辑芯片与逻辑芯片之间实现真正的三维集成,芯片面积更小,同时保证芯片间的带宽更大、速度更快、功耗更低。

活动现场,宋继强展示了英特尔计划于今年年底会发布的Lakefield芯片结构图,采用“Foveros”封装,在逻辑处理器层中,集成了两种不同的10纳米计算内核,一颗10nm高性能Sunny Cove处理器和4颗10nm凌动处理器,同层还集成了GPU和其他加速器芯片。在逻辑处理器层之上则堆叠了DRAM内存芯片,下层堆叠了Cache缓存及I/O芯片。这些芯片的类型不同,采用的工艺也有所不同,既有10nm工艺,也有14nm或者其他工艺节点。它通过三维空间堆叠封装,既提高了晶体管密度,也具备多功能集成特性,为计算力带来大幅提升。

当然,英特尔提出的“超异构计算”创新之处并不仅局限于3D封装这一个层面。事实上,宋继强特别强调了英特尔在制程、架构、内存、互连、安全、软件等多个层面均具有领先优势。“超异构计算”的实现是建立在整合其多层面技术优势基础上的。

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首先是架构创新。“未来十年我们认为架构创新会是创新的主要驱动力,会带来指数级的扩展效应。”宋继强强调架构创新的重要性。近年来,由于处理器基本都采用多核方案,总线和内存墙成为提升处理器速度的主要限制,优化的架构处理数据、访问内存机制,甚至是在芯片架构里放入内存,架构创新可以大幅改善系统性能。

另外,英特尔将DRAM、NAND Flash和傲腾技术相结合,在缓存和DRAM之间,DRAM存储之间插入第三层,填补内存层级上的空白,使存储结构间的过渡更加平滑,对于提高系统性能非常有利。至于互连方面,英特尔可以提供全面的互连产品,包括在祼片间实现互连,为大规模的异构计算提供了基础。在安全方面,英特尔可以在硬件层级给出完整的安全技术方案,提供端到端的安全性保障。在软件方面,英特尔创建了统一的软件架构,可进一步简化并延伸整个堆栈中的应用开发。

总之,英特尔正在为“超异构计算时代”的到来做出准备。

从PC到以数据为中心

英特尔之所以会提出“超异构计算”概念,与其当前启动的“数据为中心”转型一脉相承。作为PC时代的霸主,随着移动智能时代的到来,不可避免面临战略重心转移的挑战。因此,在前任CEO布莱恩·科再奇时期,英特尔便提出了从晶体管为中心到数据为中心的转型。近年来,英特尔整合并购动作不断,正是为了构建端到端的数据处理能力。“超异构计算”也正是“数据为中心”战略的一环。

英特尔这种体量的超大型公司要想实现转型绝不容易,目标市场必须具有足够的容量,否则无法容纳每年高达700亿美元规模的企业营收。不得不说,英特尔选定的目标市场具有前瞻性。根据IDC估计,在5G通信与人工智能的推动下,数字经济已经向社会全面渗透,从2015年到2025年,全球数据量以25%的年复合增长率攀升。到2025年,全球产生的数据量将达到175ZB,全球智能互联网设备2025亿部。

“所以说数据就是未来石油。我们面临3000亿美元规模的市场。”英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示。2018年英特尔营收达到708亿美元,其中48%来自于数据中心的业务,占比将近一半。而按杨旭的说法:“这就意味着,还有2300亿美元的空间可以发展。”。

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然而,对数据实施有效地处理,并不如想象当中那样简单,未来的数据不仅海量,而且数据形态也有着极大不同:有传统的数据,有未来的AI数据,还有来自于神经拟态计算的数据,还有未来的量子计算数据,所以需要的计算能力也不相同。这就要求芯片具备的处理能力根据不同数据形态有所不同,从处理到传输、再到存储都需要有更多的创新和革命。

宋继强列举了四种不同的数据类型:标量、矢量、矩阵和空间数据。其中CPU善长处理标量数据,GPU善长处理矢量数据,GPU或者专门的AI处理器善长处理矩阵数据,而FPGA可用于空间数据的处理。面对未来的数据洪流,半导体公司单纯发展先进工艺制程,或者封装技术,或者改善架构设计的做法,均不足以满足用户的需求,半导体的发展需要整合不能层面的技术加以应对。单一因素不足以满足多元化的未来计算需求。这是英特尔提出“超异构计算”的主要原因,同时亦向外界宣示其在数据处理能力上的领先优势。

继续“挤牙膏”?

从英特尔此次提出“超异构计算”的做法当中,还可以得出另一个解读,即英特尔在工艺演进上仍未改变以往采取的“挤牙膏”式做法。

台积电2018年7nm工艺实现量产,晶体管密度达到了每平方毫米近1亿个晶体管的程度。据媒体报道,华为麒麟980采用台积电7nm工艺代工,晶体管密度达到0.93亿个/mm²。三星7nm为平方毫米1.0123亿个。而台积电今年计划采用极紫外光(EUV)技术生产的7nm+计划,晶体管密度将进一步提升。

英特尔虽然表示10nm将会于2019年年底推出,但在晶体管密度上,与台积电和三星相比已经较难再如以往般保持领先优势。如今,从英特尔开始大谈3D封装,淡化工艺演进的做法来看,英特尔在先进工艺上仍将继续采取“挤牙膏”的策略。虽然预计2019年将会量产10nm。但是,下一代7nm恐需耐心等待了。


责任编辑:陈炳欣


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