作者简介：Erick.X，复睿微首席架构专家。

Chiplet 概述

过去几十年来，半导体行业一直按照摩尔定律的规律发展，凭借着芯片制造工艺的迭代，使得每18个月芯片性能提升一倍。但是当工艺演进到5nm，3nm节点，提升晶体管密度越来越难，同时由于集成度过高，功耗密度越来越大，供电和散热也面临着巨大的挑战。Chiplet（芯粒）技术是SoC集成发展到当今时代，摩尔定律逐渐放缓情况下，持续提高集成度和芯片算力的重要途径。工业界近期已经有多个基于Chiplet的产品面市，Intel甚至发布了集成47颗芯片的Ponte Vecchio系列，Chiplet技术已经是芯片厂商比较依赖的技术手段了。

相比传统Monolithic芯片技术，Chiplet技术背景下，可以将大型单片芯片划分为多个相同或者不同的小芯片，这些小芯片可以使用相同或者不同的工艺节点制造，再通过跨芯片互联和封装技术进行封装级别集成，降低成本的同时获得更高的集成度。通常来说，由于光刻掩膜版的尺寸限定在33mm * 26mm，单个芯片的面积一般不超过800mm^2，通过多个芯片的片间集成，可以在封装层面突破单芯片上限，进一步提高集成度。而且从工艺制造良率的Bose-Einstein模型：

其中A代表芯片面积，D0代表缺陷密度，n代表掩膜版层数相关系数。单芯片的面积越大，良率越低，对应制造成本也越高。同时，在当前主流芯片架构中，信号处理部分通常为数字逻辑，随着工艺演进相同功能情况下面积也会进一步缩小，但是各类接口部分通常为模拟电路，随着工艺演进相同功能情况下面积几乎不会缩小，因此合理地将不用功能有效划分到不同工艺节点的芯片上，可以更高效利用现有制造工艺，有效降低成本。

Chiplet技术带来上述高集成度和低成本等优势的同时，也面临着诸多技术挑战，总体来说可以概括为：物理上如何拼接多个芯片；设计上如何将大芯片划分为多个小芯片；以及如何标准化接口协议做到不同芯片产品标准化拼接。具体来说可以分为几个不同的方面：

1. 超高速、超高密度和超低延时的封装技术，用来解决Chiplet之间远低于单芯片内部的布线密度、高速可靠的信号传输带宽和超低延时的信号交互。目前主流的封装技术包括但不限于MCM、CoWoS、EMIB等。

2. 基于Chiplet的架构设计，一方面考虑不同Chiplets之间如何进行功能划分和架构定义，另一方面考虑多个Chiplets如何进行有效互联和扩展，实现高效灵活可扩展的架构，避免多Chiplets之间出现信号死锁、流量拥塞等功能和性能问题。

3. 标准化的多Chiplets之间交互的通信互联协议，用于指导和约束不同芯片的接口设计和标准化对接。目前由Intel、AMD、ARM、ASE、Google、 Meta、Microsoft、Qualcomm、Samsung和TSMC共同开发和制定的UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）已经发布第一版标准。

由于篇幅限制，本文基于上述三个方面，简单介绍下当前业界主流实现方式，探讨不同解决方法的优缺点和设计考量，后续会附上各个部分的详细介绍。

支持Chiplet的底层封装技术

封装技术目前主要由TSMC、ASE、Intel等公司来主导，包含从2D MCM到2.5D CoWoS、EMIB和3D Hybrid Bonding。本文主要介绍目前工业界主流的2D和2.5D封装技术和其优缺点。

1. MCM（Multi-Chip Module）

Multi-chip Module

MCM一般是指通过Substrate（封装基板）走线将多个芯片互联的技术。通常来说走线的距离和范围可以在10mm~25mm，线距线宽大约10mm量级，单条走线带宽大约10Gbit/s量级。由于MCM可以通过基板直接连接各个芯片，通常封装的成本会相对较低，但是由于走线的线距线宽比较大，封装密度相对较低，接口速率相对较低，延时相对较大。

2. CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate)

CoWoS是TSMC主导的，基于interposer（中间介质层）实现的2.5D封装技术，其中interposer采用成熟制程的芯片制造工艺，可以提供相比MCM更高密度和更大速率的接口。目前TSMC主流的CoWoS技术包括：

CoWoS-S：基础CoWoS技术，可以支持超高集成密度，提供不超过两倍掩膜版尺寸的interposer层，通常用于集成HBM等高速高带宽内存芯片。

CoWoS

CoWoS-R：基于前述CoWoS-S技术，引入InFO技术中的RDL（Redistribution Layer），RDL 中介层由聚合物和铜迹线组成，具有相对机械柔韧性，而这种灵活性增强了封装连接的可靠性，并允许新封装可以扩大其尺寸以满足更复杂的功能需求，从而有效支持多个Chiplets之间进行高速可靠互联。

CoWoS-R

CoWoS-L：在上述CoWoS-S和InFO技术的基础上，引入LSI（Local Silicon Interconnect）技术，LSI 芯片在每个产品中可以具有多种连接架构（例如 SoC 到 SoC、SoC 到小芯片、SoC 到 HBM 等），也可以重复用于多个产品，提供更灵活和可复用的多芯片互联架构。

CoWoS-L

相比于MCM，CoWoS技术可以提供更高的互联带宽和更低的互联延时，从而获得更高的性能。同时，受限于interposer的尺寸（通常为2倍掩膜版最大尺寸），可以提供的封装密度上限相对比较有限，并且由于interposer的引入，需要付出额外的制造成本和更高的技术复杂度，以及随之而来的整体良率的降低。

3. EMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge)

EMIB

EMIB是Intel主导的2.5D封装技术，使用多个嵌入式包含多个路由层的桥接芯片，同时内嵌至封装基板，达到高效和高密度的封装。由于不再使用interposer作为中间介质，可以去掉原有连接至interposer所需要的TSVs，以及由于interposer尺寸所带来的封装尺寸的限制，可以获得更好的灵活性和更高的集成度。

总体而言，相比于前述介绍的MCM、CoWoS和InFO/LSI技术，EMIB技术要更为优雅和经济高效，获得更高的集成度和制造良率。但是EMIB需要封装工艺配合桥接芯片，技术门槛和复杂度较高。

Chiplet架构挑战和洞察

基于Chiplet的架构设计，首先要考虑不同Chiplets之间如何进行功能划分和架构定义，目前主流的设计思路大致可以分为两类：

第一类

基于功能划分到多个Chiplets，单个Chiplet不包含完整功能集合，通过不同Chiplets组合封装实现不同类型的产品，典型代表为Huawei Lego架构（Kunpeng & Ascend）、AMD Zen2/3架构。

Huawei Lego架构：采用compute die（compute + memory interface）和I/O die组合的形式进行不同Chiplets功能拆解。在compute die（CPU/AI）设计时采用先进的工艺，获得顶级的算力和能效，在I/O die设计时采用成熟工艺，在面积与先进工艺差别不大的情况下获得成本收益。并且不同的Chiplets的数量和组合形式都可以灵活搭配，从而组合出多种不同规格的云端高性能处理器产品。

Huawei Lego

AMD Zen3架构：采用CCD（compute）和CIOD（memory interface + I/O）组合的形式进行不同Chiplets功能拆解。在CCD设计时采用最先进的工艺，获得顶级的算力和能效，在CIOD设计时采用成熟工艺，在面积与先进工艺差别不大的情况下获得成本收益。并且CCD本身按照两个4C8T cluster组合的形式设计，可以适应AMD从Desktop到Server的架构需求，根据场景选择CCD数量和设计对应的CIOD即可，灵活度非常高。

AMD Zen3

第二类

单个Chiplet包含较为独立完整的功能集合，通过多个Chiplets级联获得性能的线性增长，典型代表为Apple M1 Ultra、Intel Sapphire rapids系列。

Apple M1 Ultra：通过Apple自研的封装技术UltraFusion来堆叠两颗M1 Max芯片，使得两颗芯片之间拥有超过2.5TB/s带宽且极低延时的互联能力。基于这个互联的延时带宽能力，可以使得M1 Ultra直接获得两倍M1 Max的算力，同时在软件层面依然可以将M1 Ultra当做一个完整芯片对待，而不会增加额外的软件修改和调试的负担。

Apple M1 Ultra

Intel Sapphire Rapids：通过两组镜像对称的相同架构的building blocks，组合4个Chiplets，获得4倍的性能和互联带宽。每个基本模块包含计算部分（CHA & LLC & Cores mesh， Accelerators）、memory interface部分（controller， Ch0/1）、I/O部分（UPI，PCIe）。通过将上述高性能组件组成基本的building block，再通过EMIB技术进行Chiplet互联，可以获得线性性能提升和成本收益。

Intel Sapphire Rapids

基于Chiplet的架构设计，同时要考虑多个Chiplets如何进行有效互联和扩展，实现高效灵活可扩展的架构，避免多Chiplets之间出现信号死锁、流量拥塞等功能和性能问题。由于芯片内部互联通常为可靠连接假设下的并行数据传输，而芯片之间的互联通常为不可靠连接假设下的串行数据传输，根据芯片片上和片间互联架构的组合和流量收敛情况，目前主流的设计思路和应用场景大致分为两大类：

第一类

片上片间相同架构，流量全打平或基本打平。典型代表如Cerebras，采用从tile到single die到wafer scale engine完全相同的互联架构。另一个典型代表是Tesla DoJo，采用InFO-SoW的封装和芯片四边全部放置I/O接口的方式实现片内每个方向10TBps带宽，跨片每边4TBps，SoW集成后单边带宽9TBps。

CS-1 Wafer Scale Engine

DoJo D1 Chip

第二类

片上片间架构相似，片间流量按照一定比例收敛。典型代表一个是前述的Huawei Bufferless Multi-Ring架构，片上流量会收敛到分布式的各个跨片接口；另一个典型代表是前述的Apple M1 Ultra，片上流量收敛到UltraFusion集中交换部分。

Bufferless Multi-Ring

从计算负载的角度，当单个计算任务计算密度较高，超出单芯片算力范围的时候，需要多个芯片协同来完成，此时跨片数据交互也需要提供和片上数量级相当的带宽和延时，才能更有效利用算力，提高计算效率。典型的任务类型是AI的训练任务，前述Cerebras和DoJo的互联架构对这类场景有较强优势。当计算任务数量庞大，单个任务负载较小，跨片流量通常是要远小于片上流量的，此时采用流量收敛策略更为合适。

从互联架构的实现方式和实现策略角度，通常根据网络的拓扑、路由策略、防死锁机制等又可进一步细分，本文由于篇幅限制不再详细介绍。

Chiplet协议介绍

工业界大约从2016年开始就在逐步尝试基于Chiplet的芯片设计，经过长时间的摸索，已经在封装工艺、架构设计上有了深厚的积累和长足的进步，在这样的背景和契机之下，由Intel、AMD、ARM、ASE、Google、 Meta、Microsoft、Qualcomm、Samsung和TSMC共同开发和制定的UCIe 1.0在2022年3月正式推出。

UCIe标准的初衷和目标，是建立一套Chiplet技术相关的设计和制造等各个环节的参考标准，从而使得不同设计和制造厂商的芯片可以无缝集成，从而打造封装层级的完整灵活的芯片开发生态系统。基于Chiplet技术和UCIe标准，可以实现超过单个掩膜版尺寸的芯片面积，获得更大尺寸、更高集成度的高性能芯片。同时基于标准的UCIe，可以使能各类不同工艺和不同大小的芯片和IP在封装层面进行集成，有效降低开发成本，同时减少开发周期。

Figure. Initial motivation of UCIe

UCIe主要规定的规格和标准包含以下几个层面（具体内容本文不再赘述）：

• 协议层：定义了高层级通信协议标准，初始版本采用成熟的PCIe加CXL协议。

• 中间层：定义了Chiplets之间的适配标准，包括Link状态管理，参数对齐，信号的选择校验，以及可能的重传机制。

• 物理层：定义了电气信号连接的标准、物理链路设计标准，包括电气信号定义，时钟定义，Link和Sideband训练。

Figure. Layering with UCIe

总结

综上所述，经过数年的发展，Chiplet技术已经逐渐走向成熟和商用，成为芯片厂商比较依赖的技术手段，也被认为是未来芯片行业发展的重要方向。目前在底层封装层面， 已经有TSMC、Intel等厂商提供CoWOS、EMIB等先进封装，可以提供超高速、超高密度和超低延时的Chiplet互联；在标准协议层面，也有众多大厂领衔发布的UCIe 1.0版本，提供了跨片接口设计的指导和约束。而在架构设计层面，如何基于Chiplet设计高性能、高效率、灵活可扩展的互联架构，如何基于实现和商业视角进行芯片间的功能划分仍然是Chiplet技术中最大的挑战。

Reference：

• https://3dfabric.tsmc.com/english/dedicatedFoundry/technology/3DFabric.htm

• https://ase.aseglobal.com/public/en/technology/focos.html

• https://www.intel.com/content/www/us/en/silicon-innovations/6-pillars/emib.html

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• T. Wang, F. Feng, S. Xiang, Q. Li and J. Xia, "Application Defined On-chip Networks for Heterogeneous Chiplets: An Implementation Perspective," 2022 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA), 2022, pp. 1198-1210, doi: 10.1109/HPCA53966.2022.00091.

• https://www.apple.com/tn/newsroom/2022/03/apple-unveils-m1-ultra-the-worlds-most-powerful-chip-for-a-personal-computer/

• Rocki, Kamil, et al. "Fast stencil-code computation on a wafer-scale processor." SC20: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. IEEE, 2020.

• https://www.youtube.com/watch?v=j0z4FweCy4M

• Parasar, Mayank, et al. "Swap: Synchronized weaving of adjacent packets for network deadlock resolution." Proceedings of the 52nd Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture. 2019.

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• https://www.uciexpress.org/specification

• Xia, Jing, et al. "Kunpeng 920: The first 7-nm chiplet-based 64-Core ARM SoC for cloud services." IEEE Micro 41.5 (2021): 67-75.

• https://www.anandtech.com/Gallery/Album/8123#3