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超異構帶來的算力指數級提升,使得Chiplet的價值得到更加充分的發揮

ruikundianzi ? 來源:IP與SoC設計 ? 作者:IP與SoC設計 ? 2022-11-02 12:51 ? 次閱讀
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編者按

Chiplet標準UCIe已經得到很多主流大廠的認可,席卷之勢愈發明顯。但就Chiplet的價值挖掘,目前可見的,都還停留在如何降成本和簡單地擴大設計規模方面。我們覺得,Chiplet的價值還沒有得到充分挖掘。 Chiplet帶來的價值,不應該是線性增長,而應該是指數增長:

一方面,量變會引起質變,Chiplet的流行,快速增加的單芯片設計規模,會給系統架構創新提供更大的發揮空間,使得計算的架構,從異構走向超異構。

另一方面,超異構帶來的算力指數級提升,使得Chiplet的價值得到更加充分的發揮,反過來會促進Chiplet的大范圍流行。

1 背景知識

1.1 單DIE性能和成本

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單DIE的性能和成本,是正相關的關系。通常的芯片DIE設計,一定是在保證系統所需性能的條件下,選擇最合適的工藝,達到最合適的面積(成本),達到在性能約束條件下的性能成本比最優。或者說:

在系統性能成本最優的狀態下,受邊際效應影響,想再想增加單DIE性能,所需要付出的成本代價非常高,會顯著影響性價比。

在系統性能成本最優的狀態下,想要再優化單DIE成本,可能會引起性能的大比例下降,反而不是性價比最優。

1.2 Chiplet協議UCIe

英特爾、AMD、ARM、高通、三星、臺積電、日月光等大廠,以及Google Cloud、Meta、微軟于2022年3月2日宣布了一項新技術標準UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)。UCIe是一個開放的行業互連標準,可以實現小芯片之間的封裝級互連,具有高帶寬、低延遲、經濟節能的優點。 UCIe能夠滿足幾乎所有計算領域,包括云端、邊緣端、企業、5G、汽車、高性能計算和移動設備等,對算力、內存、存儲和互連不斷增長的需求。UCIe 具有封裝集成不同Die的能力,這些Die可以來自不同的晶圓廠、采用不同的設計和封裝方式。

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UCIe白皮書中給出的Chiplets封裝集成的價值:

首先是面積的影響。為了滿足不斷增長的性能需求,芯片面積增加,有些設計甚至會超出掩模版面積的限制。即使不超過面積限制,改用多個小芯片也更有利于提升良率。另外,多個相同Die的集成封裝能夠適用于更大規模的場景。

另一個價值體現在降低成本。例如,處理器核心可以采用先進的工藝,用更高的成本換取極致的性能,而內存和I/O控制器則可以復用非先進工藝。隨著工藝節點的進步,成本增長非常迅速。若采用多Die集成模式,有些Die的功能不變,我們不必對其采用先進工藝,可在節省成本的同時快速搶占市場。Chiplet封裝集成模式還可以使用戶能夠自主選擇Die的數量和類型。例如,用戶可以根據需求挑選任意數量的計算、內存和I/O Die,并無需進行Die的定制設計,可降低產品的SKU成本。

允許廠商能夠以快速且經濟的方式提供定制解決方案。如圖1所示,不同的應用場景可能需要不同的計算加速能力,但可以使用同一種核心、內存和I/O。Chiplet方式允許廠商根據功能需求對不同的功能單元應用不同的工藝節點,并實現共同封裝。相比板級互連,封裝級互連具有線長更短、布線更緊密的優點。

1.3 超異構計算

系統變得越來越龐大,系統可以分解成很多個子系統,子系統的規模已經達到傳統單系統的規模。因此,都升級一下:系統變成了宏系統,子系統變成了系統。 系統足夠龐大,場景綜合,單類型架構無法包打天下:

CPU靈活性最好,但性能較差;

DSA性能很好,但靈活性差;

GPU介于兩者之間,可以說能較好的平衡性能和靈活性,也可以說,性能和靈活性都不夠極致。

規模龐大的復雜系統存在很多硬件加速的空間:

復雜系統最核心的一個特征是二八定律。用戶只關心自己的應用,而應用通常只占系統的20%,另外80%用戶不關心的也相對確定的部分,一般稱為基礎設施,這些是可以通過硬件加速來優化性能的。

系統是逐步發展和沉淀的。很多原本屬于應用層的工作任務,隨著時間推移,越來越成熟,逐漸地沉淀成了基礎設施。這些沉淀的工作任務可以通過硬件加速來優化性能。最典型的場景是AI推理,現在已經成為了基礎的服務,供不同的應用調用。

云計算、邊緣計算等形式的綜合計算模式下,單個用戶應用的規??赡懿淮?,但因為云計算的超大規模和多租戶,很多相似的用戶應用其總和規模足夠龐大,因此,也可以通過GPU、FPGA或專用芯片的方式進行加速優化。

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那么,要做的就是揚長避短,把不同類型的處理引擎協作起來,把各種引擎的優勢充分利用起來,形成超異構計算架構:

DSA負責相對確定的大計算量的工作;

GPU負責應用層有一些性能敏感的并且有一定彈性的工作;

CPU啥都能干,負責兜底。

于是整個系統架構就變成了超異構架構。

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總結一下計算架構發展的四個階段:

第一階段,單CPU串行計算;

第二極端,多核CPU的并行計算;

第三階段,CPU+xPU的異構計算;

第四階段,CPU+GPU+DSA+etc.的超異構計算。

2 Chiplet技術方案

2.1 方案1:設計規模不變,優化單DIE面積和良率等

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一般情況下,在同等工藝同等功耗技術下,我們可以簡單地認為,面積和成本成正比的。Chiplet實現用面積更小的DIE,實現同等規模設計,其優勢主要為:

單DIE面積變小,增加芯片良率。而通常,單DIE的面積是已經平衡好良率的情況下的,再減小面積優化良率,可能效果并不是很明顯。并且,多DIE封裝會帶來額外的良率風險。這樣,一里一外的問題,通過多DIE來優化良率的效果可能就不會很明顯。

可以讓一些DIE不采用先進工藝,通過較低一些的工藝降低成本。

在不改變性能的條件下,通過Chiplet封裝可以降低成本;也可以反過來說,在同樣成本條件下,通過Chiplet封裝可以提升性能。

2.2 方案2:單DIE設計規模不變,多DIE集成

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當我們確定好單個DIE的性能和面積(功耗)的時候,這個時候相當于是把工藝的價值挖掘到了最優。需要Chiplet的價值,也同樣需要工藝的價值,都不能少。 我們要做的是在工藝價值的基礎上,再疊加Chiplet封裝的價值。而不是如方案1一樣,為了Chiplet而Chiplet,反而放棄工藝的價值。 因此,我們可以在原有DIE的基礎上,通過多DIE封裝來立竿見影地提升性能。

2.3 方案3:多DIE集成設計規模倍增,并且重構系統

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通常,CPU組成的芯片,性能不夠;而GPU、DSA組成的芯片無法單獨工作,需要外掛CPU,形成CPU+XPU的異構計算架構;而SOC本質上是CPU+xPU的多個異構系統的集成。 異構計算和SOC,本質上都是以CPU為中心的系統,XPU是一個個孤島,所有的事情都需要CPU的參與才能把這些處理引串起來。 超異構完全打破不同處理引擎之間的界限,CPU和其他XPU同樣的地位,XPU間可以非常充分的交互,達到系統充分的整合。超異構計算可以做到:

性能和靈活性兼顧。因為二八定律的緣故,絕大部分計算是在DSA級別的處理引擎中完成,所以性能效率很好。而用戶關心的應用依然是在CPU級別的處理引擎完成,又兼顧了靈活可編程性。

因為超異構計算架構可以駕馭更大的系統,因此,可以做到,在性能效率和DSA同量級的情況下,性能相比DSA再數量級的提升。

2.4 方案性能提升對比

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注意:本節內容是定性分析,還無法做到定量分析。 方案1,可以實現性能的百分比增長。方案1的道理很好理解,本來的目標是優化成本,在同等性能情況下,能夠百分比地優化成本。我們相應地折算一下,在同等成本下,方案1可以做到性能的百分比提升。 方案2,可以實現性能的線性增長。方案2也很好理解,通過增加更多數量的DIE來提升并行度,以此來提升性能。集成多少個DIE,性能就增加到多少倍。 方案3,可以實現性能的指數增長。方案3通過整個系統重構,挖掘系統的一些可加速的點,然后再實現整個系統的充分整合重構。以此來提升性能??梢赃_到數量級的性能增長。

3 總結

3.1 設計規模的量變,引起系統架構的質變

規模是一個很重要的因素。 云計算百萬臺的超大規模,其軟硬件架構和運營模式跟傳統的數百臺的私有機房是完全迥異的。深度神經網絡,通過更大量數據、更深層次網絡的量變,成就了AI的“智”變。 芯片也是同樣的道理,隨著規模的增長,很多設計方案考慮的問題會跟以前完全不一樣。在小規模的時候,我們強調定制,極度優化性能和功耗等;但等到超大規模IC設計,我們更多關注的是通用性、可編程性、易用性、生態等。 Chiplet機制,提供了立竿見影讓芯片設計規模數量級增加的能力。如果我們不在系統架構層次創新,充分利用芯片規模數量級增加的這個優勢,只是簡單的平行擴展,那真是暴殄天物,浪費Chiplet給系統架構師們的饋贈。 換個角度,現有的異構計算也好,SOC也好,無法駕馭Chiplet提供的超大規模芯片系統。需要本質的、體系性的系統架構創新,來更好地駕馭Chiplet的價值。

3.2 超異構,讓Chiplet價值得到更大的發揮

超異構集成更多的處理引擎,提供更高的并行性,實現更分布式的系統,可以更好地駕馭數量級增加的芯片設計規模。 此外,Chiplet更好地容納現有宏系統的承載,通過超異構,使得很多性能優化措施得到落實,從而使得性能指數級增長(而不是根據面積的增加,線性增長)。 可以說,超異構,成就了Chiplet更大的價值,使得Chiplet方案得到更大范圍的落地,促進Chiplet技術的成熟和市場繁榮。

3.3 Chiplet和超異構的關系:雙劍合璧,相互成就

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超異構計算和Chiplet技術是相互協同、相互成就的關系:

系統越大,設計規模越大,超異構的性能優勢就越明顯。

超異構計算,需要數量級提升的晶體管資源,而Chiplet可以在芯片層次提供如此規模的晶體管資源,實現超異構計算方案和價值落地。

超異構計算的價值得到充分體現,超異構不斷落地,會帶動Chiplet的價值發揮、更廣泛的落地以及市場繁榮。

隨著超異構的發展,對Chiplet的要求會不斷提高,需要Chiplet技術向更高的能力邁進。

審核編輯 :李倩

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原文標題:超異構 x Chiplet:雙劍合璧,實現算力指數級提升

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