摘要：在半导体行业的发展进程中，自 2019 年起，一个新的芯片设计理念 ——Chiplet（芯粒）逐渐走入大众视野。从表面上看，它不过是将芯片分割成更小的部分，看似是个微小的变化，而且目前并非每家公司都在采用，即便采用的公司也未完全转向这种设计。但实际上，Chip
在半导体行业的发展进程中，自 2019 年起，一个新的芯片设计理念 ——Chiplet（芯粒）逐渐走入大众视野。从表面上看，它不过是将芯片分割成更小的部分，看似是个微小的变化，而且目前并非每家公司都在采用，即便采用的公司也未完全转向这种设计。但实际上，Chiplet 对半导体行业的重要性不容小觑。
Chiplet：延续摩尔定律技术，在摩尔定律日趋放缓的当下，有望延续摩尔定律的“经济效益”。
Chiplet又称芯粒或者小芯片，它是将一类满足特定功能的die（裸片），通过die-to-die互联技术实现多个模块芯片与底层基础芯片封装起，形成一个系统芯片，以实现一种新形式的IP复用。目前，主流系统级单芯片（SoC）都是将多个负责不同类型计算任务的计算单元，通过光刻形式制作到同一块晶圆上。比如，目前旗舰级的智能手机的SoC芯片，基本都集成了CPU、GPU、DSP、ISP、NPU、Modem等众多的不同功能的计算单元，以及诸多的接口IP，其追求的是高度的集成化，利用先进制程对于所有的单元进行全面的提升。而Chiplet则与之相反，它是将原本一块复杂的SoC芯片，从设计时就先按照不同的计算单元或功能单元其进行分解，然后每个单元选择最适合的半导体制程工艺进行分别制造，再通过先进封装技术将各个单元彼此互联，最终集成封装为一个系统级芯片组。随着芯片制程的演进，由于设计实现难度更高，流程更加复杂，芯片全流程设计成本大幅增加，“摩尔定律”日趋放缓。在此背景下，Chiplet被业界寄予厚望，或将从另一个维度来延续摩尔定律的“经济效益”。
Chiplet，即只有部分功能的芯粒。其核心设计理念是摒弃在一块硅片（单片芯片）上制作完整处理器的传统方式，采用多个芯片，每个芯片承载 CPU 的特定部分。既可以为不同功能配备专属小芯片，如核心、连接、图形等功能各有其芯粒；也可以在一个处理器中集成多个相同功能的芯片，比如添加更多核心。
AMD 堪称真正创造（或至少是普及）并引入芯粒概念的先锋。早在 2017 年，AMD 在原始 Zen 处理器上就采用了基本的多芯片模块设计，高端型号通过多个 CPU 芯片来扩充核心数量，而非依赖单个大芯片。到 2019 年的 Zen 2，AMD 进一步将 CPU 一分为二，一个芯粒负责 CPU 内核，另一个则涵盖 PCIe 通道和 RAM 连接器等其他功能。
新款芯片的总面积更小，L3 缓存也增加了一倍，支持更快的内存和 PCI Express。不过，小芯片方法的最大优点是 CCD 的紧凑尺寸使 AMD 能够在封装中再装一个。这一发展催生了 Ryzen 9 系列，为台式电脑提供 12 核和16 核型号。
更妙的是，通过使用两个较小的芯片而不是一个大芯片，每个晶圆可以产生更多的芯片。以 Zen 2 CCD 为例，单个 12 英寸（300 毫米）晶圆可以比 Zen+ 型号多产生 85% 的芯片。
从晶圆上切下的切片越小，发现制造缺陷的可能性就越小（因为它们往往随机分布在光盘上），因此考虑到所有这些因素，小芯片方法不仅使 AMD 能够扩展其产品组合，而且成本效益更高。
与此同时，英特尔也在奋力追赶，将自家的芯粒技术称为 “tiles”。尽管入局比 AMD 稍晚，但英特尔首款芯粒处理器在今年亮相，设计颇为复杂。例如，Ponte Vecchio 数据中心 GPU 配备了多个富含 GPU 核心的图块、几个缓存图块、一个 HBM2 VRAM 图块以及另外两个连接图块。面向主流市场的 Meteor Lake 采用四块解决方案，虽然目前仅用于笔记本电脑，但其继任者 Arrow Lake 明年将应用于台式机，设计与之相似。
除了 AMD 和英特尔，富士通和博通等公司也表达了制造带芯粒处理器的意向。不过，截至目前，只有 AMD 和英特尔成功推出基于芯粒的产品并实现批量生产。尤其在高端计算领域，转向芯粒似乎已成为维持竞争优势的必要举措。
（一）定制化与灵活性提升Chiplet 的迷人之处在于其用途的多样性。它并非像光线追踪那样功能单一，也不像 AI 概念那样宽泛模糊。通过 Chiplet，处理器设计更加智能，能够更便捷地为不同市场和客户提供精准解决方案。增减核心数量，或者替换为更适配的 Chiplet 都变得轻而易举。例如，AMD 的服务器 CPU 不仅比台式机型号配备更多 CPU 芯粒，还拥有更强大的 IO 芯片（用于连接功能）。此外，AMD 还能借助 3D V - Cache 芯粒为消费者和服务器处理器增添新层次，为买家提供更多选择。
（二）跨代重用与功能升级从英特尔的切片系统来看，跨代重用 Chiplet 是可行的，前提是它们性能依然满足需求，这也是英特尔芯粒技术的关键优势之一。AMD 拥有 CPU 核心和 IO 芯粒（外加缓存芯粒），英特尔的图块则涵盖核心、图形、SOC 功能以及 IO 功能等类型。英特尔的设计方式便于为这些图块推出多个版本，并且在非必要情况下无需更换图块，因为其功能分布在更多图块上。举例来说，如果英特尔计划更新人工智能硬件，仅需更换 SOC 模块即可。
这种保留旧图块的方式不仅能节省成本，还能更合理地逐步添加新功能。以往我们习惯每隔一两年进行一次全面升级，而 Chiplet 能够显著加快升级周期。
（一）降低制造成本在处理器生产过程中，芯片缺陷是不可避免的问题。简单来说，芯片越大，出现缺陷的概率越高，进而导致产量降低。相反，较小的芯片更不易出现缺陷，这使得 Chiplet 在制造成本上具有显著优势，能够节省大量成本。在全新且缺陷率较高的工艺节点中，这种成本优势更为突出，甚至可以说，大芯片在这样的情况下几乎难以实现商业可行性。
（二）突破尺寸限制与缓解缓存问题摩尔定律预言芯片中的晶体管数量每两年会翻倍，尽管在现实中其确切含义有些模糊，但在高端计算领域，对于追求拥有最多晶体管数量的处理器而言，该定律仍具有重要意义。然而，随着工艺节点的改进愈发困难，摩尔定律面临着挑战。虽然增大处理器物理尺寸也能增加晶体管数量，但芯片尺寸存在实际限制，且我们已经逼近这一极限。当台积电 3 纳米技术未能使缓存密度提升哪怕 1% 时，这对整个行业而言是个严峻的信号，甚至预示着摩尔定律的式微。
Chiplet 虽无法直接增加晶体管密度，却能巧妙绕过尺寸限制，因为单个 Chiplet 的尺寸远小于传统芯片的尺寸极限。一般来说，最新工艺上芯片的最大尺寸约为 750mm² ，而 Chiplet 的尺寸限制实际上取决于 PCB 的大小。例如，AMD 最新的 Zen 4 Genoa 服务器 CPU，96 核型号的面积高达 1,271mm²。
在缓存问题上，Chiplet 同样能发挥作用。使用缓存 Chiplet，而不是在 CPU 或图形 Chiplet 上增加更多缓存，不仅能缩小核心 Chiplet 的尺寸、降低成本，还能借助 3D V - Cache 等技术实现专业化。从制造角度来看，若新节点无法有效提高缓存密度，那么在旧的、成本更低的节点上制作缓存 Chiplet，几乎不会造成性能损失。
尽管 Chiplet 具备诸多优势，但并非适用于所有场景。对于像智能手机芯片组这类尺寸极小的处理器，或是微波炉、家庭助理等设备中使用的（至少是低端的）简单芯片，Chiplet 可能并不适用。半导体世界不会完全建立在 Chiplet 之上，许多通用且重要的芯片仍会采用古老且成本低廉的工艺制造。
然而，对于笔记本电脑、台式机、服务器、汽车和游戏机等设备的处理器而言，Chiplet 越来越有望成为未来的主流选择。当然，并非所有公司都认同 Chiplet 的价值，例如英伟达，他们认为 Chiplet 技术在人工智能领域并无优势，因为人工智能发展迅速，每两年性能翻倍的速度难以满足需求，所以英伟达仍采用传统方式制造 GPU（如今也包括 CPU）。不过，人工智能技术目前仍处于发展阶段，若未来其发展遇阻或市场竞争加剧，采用 Chiplet 技术的公司将比未采用的公司更具优势。
无论半导体行业未来走向何方，Chiplet 技术都极有可能在其中占据重要的一席之地，持续推动行业的变革与发展。
来源：硬件十万个为什么
