消費用戶市場，普通用戶都能用上16核甚至64核處理器的PC。這可不是單純堆核心就完事兒的。以當前CPU核心的規模，和可接受的成本，消費電子設備上一顆芯片就達到這種數量的核心數目，與chiplet的應用是分不開的。

Chiplet是這兩年業界的香餑餑。前不久的ISSCC會議上，chiplet也是今年的熱門議題。AMD從Zen架構開始，Ryzen系列處理器就全面應用了chiplet技術。Chiplet并不是什么新技術，更早提的MCM（multi-chip module）就是應用了chiplet的一種芯片方案。

簡單來說，MCM通常是指將多個die（多個IC或chips）封裝到一起的多芯片模組。構成MCM的一個個die，或者功能電路模塊，即是chiplet。多個chiplet之間能夠協作，構成更大的芯片，也就是MCM（有時，MCM/Multi-chip Package又被當做某一類封裝方式）。

不過本文探討的MCM/chiplet可能有一定程度的窄化，這里不探討類似Intel Kaby Lake G那一類方案，即便它算是典型的chiplet應用（以及像很多近代Intel處理器那樣只將處理器die和PCH die分開的那類chiplet，以及HBM存儲chiplet）。可能單純稱其為MCM會更合理。

以AMD的Ryzen 3000系列處理器為例，每4個核心（外加cache）組成一個CCX，兩個CCX就組成一個CCD——也就是一個die或chiplet。一顆處理器芯片上就會有多個這樣的CCD。另外還有個I/O die作為通訊中心（cIOD），連接各個die，如上圖所示。

值得一提的是，Ryzen 3000處理器的CCD部分制造采用7nm工藝，而cIOD則選擇了12nm工藝，這就很能體現chiplet在制造上物盡其用、節約成本的優越性了。

如果說處理器的chiplet/MCM商用已經全面落地，那么die size更大的GPU能不能也采用MCM的方案？這是本文要探討的話題，MCM應用于GPU還需要多久？借此也能窺見chiplet作為此類高算力芯片的技術方向時，半導體制造已經走到了哪里。

當GPU的die尺寸大到嚇人的程度時

如果只看消費市場，骨灰級玩家對GPU算力的追求是無止盡的。只怕算力不夠，不怕價格、功耗有多夸張。圖形算力的饑渴從未停止過：1998年3dfx引入SLI技術，即2個或者更多的顯卡一起上，實現更大規模的圖形并行計算。

SLI同類技術（包括AMD的CrossFire）并未大規模普適，主要是因為這樣的技術不僅有硬件級別的支持要求，而且對游戲開發者也有要求。在很多不支持多GPU并行計算的游戲中，此類方案甚至會令游戲體驗變差。不過多GPU擴展的方案，在當代數據中心還是比較常見的。

基于這個思路，如果將多GPU的層級下沉到多die——也就是一個GPU之上，有多個chiplet，堆砌更多的圖形計算單元，好像也是完全行得通的方案。只不過多GPU（或多芯顯卡）需要跨系統或者跨板級，而多die則是基于同一個基板的封裝級方案，延遲和帶寬理論上也比跨PCB板更有優勢才對。

那么為什么不直接將現在的GPU做得更大，在一顆die上堆更多的計算資源呢（也就是所謂的monolithic）？如果摩爾定律恒定持續，同面積內容納更多晶體管，則這種方案是可持續的。但在摩爾定律放緩的情況下，要在一顆die上塞下更多的圖形計算核心，尺寸和成本都是無法接受的。

目前的顯卡主流產品，AMD Radeon RX 6900XT的單die尺寸達到了519mm2，英偉達Geforce RTX 3090則達到628mm2。這種die尺寸也算是不惜血本的代表了，逐漸逼近光刻機可處理的最大尺寸（rectile limit， 858mm2）。未來再給GPU加計算核心，單die方案會有極大難度。這是GPU考慮MCM/chiplet方案的先決條件。

從成本來看，這個問題大概會更明朗。即便不考慮切割大面積晶圓可能造成良率低下的問題，更小die也能帶來更高的成本效益。300mm的wafer滿打滿算造114片22x22mm（接近Vega 64尺寸）片單die;如果切分成更小的11x11mm，即原有每片die可獲得4片更小的die，則很大程度減少了晶圓切割邊緣浪費，就能造488片die——如果這些die在理想情況下每4片組成一顆MCM芯片，則產量就高了大約8%。

當然這其中并未考慮wafer不同形狀的優化方案，也沒有考慮制造缺陷之類的問題，而且MCM芯片還需要耗費更多的die來做專門的通訊（比如前文提到Ryzen處理器的I/O die）。但chiplet/MCM能夠實現的成本節約仍然是顯著的。

EE Times專欄作者Don Scansen前不久撰文提到，“AMD計算出，以Chiplet方法制作EPYC處理器時，會需要比單一芯片多出10%的硅晶圓面積做為裸晶對裸晶（die-to-die）的通訊功能區塊、冗余邏輯（redundant logic）以及其他附加功能，但最后整個chiplet形式處理器的芯片成本，比單芯片處理器節省了41%。”

總結一句話，chiplet/MCM本質上是在摩爾定律止步不前的當下，為進一步提高芯片算力，采用的一種控制成本的方案。這里的成本控制實際上還表現在IP的復用和彈性，chiplet有時可以“復制粘貼”的模塊化方式，靈活地存在于芯片之上。AMD如今的Ryzen處理器能夠如此便捷地堆核心，并且在多線程性能表現出對Intel的碾壓優勢，和chiplet是分不開的。

GPU應用chiplet的阻礙

不過GPU要應用chiplet卻并不是一件簡單的事，就好像顯卡SLI（或雙芯顯卡）經過了這么多年，都并未普及開一樣。Raja Koduri此前還在AMD的時候提過，GPU可能會采用Infinity Fabric方案（AMD Ryzen處理器的一種互聯方案）;這在當時被認為是MCM型GPU提出的依據。不過眾所周知Raja Koduri后來就離開了AMD，此間規劃的延續性是未知的。

2019年英偉達宣布實驗室打造一款名為RC18的AI處理器。這顆處理器采用16nm工藝，更重要的是選擇了多die解決方案。芯片整體包含36個小型模塊，每個模塊主要由16個PE（Processing Elements）構成，外加RISC-V核及對應的緩存，另外還有英偉達的GRS（Ground-Referenced Signaling）互聯。當時英偉達提到，RC18的存在表明很多技術的可行性，包括可擴展的深度學習架構，以及高效的die-to-die方案。

這顆芯片對于未來的chiplet型GPU而言可能是個重要模板。不過對于圖形計算的GPU而言，在同一顆芯片上渲染畫面幀，要分配到不同chiplet之上，難度還是會比這類AI芯片更大的。2018年AMD RTG團隊高級副總裁David Wang在接受PCGamesN采訪時，曾經提到過MCM GPU要實現起來并不簡單。“我們在看MCM型的實現方法，但目前尚無法定論，傳統游戲圖形計算會應用類似技術。”

“從某種角度來看，其實這也就是在單一封裝上去做CrossFire（AMD版的SLI方案）。其挑戰在于，我們需要能夠做到在硬件層面對開發者不可見，否則其發展就不會順利。”而且，“GPU在NUMA（非一致性內存訪問）架構以及一些特性方面有著一定的限制……”，尤其相比CPU，圖形計算負載的這種設定會更有難度。

這話的意思是指，第一，如果MCM GPU需要游戲開發者去花額外的時間做開發上的調整，或者增加開發難度，則成為推廣MCM GPU的阻礙。第二，不同die之間互聯效率、數據一致性問題：包括在chiplet之間切分圖形計算管線，以及彼此之間存儲訪問的差異性，都會給設計帶來更高的復雜度。

SLI——即以前的多GPU（或板級多芯片GPU）方案實際上是這兩個問題的放大版本。面向開發者時開發難度大;不同GPU之間的工作部署有難度。（而且多GPU方案非常依賴于多層級的系統互聯，這個過程中的數據遷移、同步帶來的功耗問題也比較大;所以最終互聯，達成的有效帶寬和每比特消耗的能量都不盡人意）

其中后一個問題也是chiplet技術演進探討的熱門議題，即便已經商用的chiplet CPU產品，依舊在互聯方面有著持續改進的空間。

Chiplet即將應用于GPU的幾個先兆

MCM GPU真正在這兩年呼聲特別高也不是沒有原因的。其中有幾件標志性事件可能表明MCM GPU離我們并不遙遠了——即便最早一批MCM GPU可能會是面向數據中心的，并在后續才逐漸下放到游戲和圖形計算市場。

首先是Intel這邊，Raja Koduri（沒錯，就是之前AMD的那位）今年一月份在Twitter上發布了一條推文，展示Intel即將推向市場的Xe HPC，如上圖所示——有關Xe GPU，此前介紹十一代酷睿的核顯文章曾大致談到過。Xe面向HPC高性能計算時，作為獨立GPU形態存在。

這枚代號為Ponte Vecchio的芯片看起來還是蔚為壯觀的。就這張圖片來看，這顆GPU計算核心可能主要由上下兩個chiplet構成，圍繞四周的應該是HBM存儲，還有I/O或者其他屬于Xe特性的組成部分。Chiplet之間可能采用Intel的EMIB（Embedded Multi-die Interconnect Bridge）連接。此前Intel也提過Ponte Vecchio之上應用了Foveros 3D堆疊技術，具體情況未知。不過chiplet在GPU上的應用，或者說真正的MCM GPU，在此也是初見端倪的。

除此之外，2019年底Twitter傳出一則泄露消息，稱英偉達新一代Hopper架構（Ampere后續架構）GPU將以MCM的形態問世。

來源：MCM-GPU： Multi-Chip-Module GPUs for Continued Performance Scalability， Nvidia

事實上，英偉達在2017年的ISCA上就發表過一篇題為MCM-GPU： Multi-Chip-Module GPUs for Continued Performance Scalability的paper。雖然這篇paper中提到的方法，只是在英偉達實驗室里以模擬的方式將MCM GPU，與單die GPU和多GPU方案進行比較，不過表明英偉達的確是有在探討其可行性的。

這篇paper有具體探討不同層級的多芯片方案，比如SLI那樣的多顯卡方案，以及板級多芯方案、同封裝下的多die方案、單die方案等，互聯帶寬和開銷問題;并且認定當代技術儲備，比如說substrate尺寸、die之間信號通訊技術（如英偉達的GRS）都正走向成熟，給MCM GPU的實現開創了技術條件。

此外這篇paper提到了幾個優化方案，包括引入L1.5 cache，不同chiplet之間線程調度和數據劃分方案。從這套方案的結果來看（如上圖），雖然某些測試項有不盡人意之處，但整體上MCM GPU能夠實現在性能上比多GPU方案的顯著領先（且功耗遙遙領先，0.5 pJ/bit vs 10 pJ/bit），而且性能較同計算硬件資源的單die方案，并沒有太大損失（而且需要注意，這種單die方案現實中是造不出來的）。而相比目前能夠制造的最大單die方案（128 SM單元），英偉達預設中的這套方案有45.5%的性能優勢。

文中提及將這樣的方案應用在HPC大規模集群中，能夠極大提升性能密度，系統層級減少機柜數量，以及對應的系統級網絡、通訊規模變小。最終實現通訊、供電、制冷系統的耗電量極大節約。只不過這篇paper，整體上更多仍停留于紙面和模擬。

最后AMD作為已經在CPU之上推開chiplet的市場玩家，今年年初浮現一則其2019年申請的專利，名為”GPU Chiplets using High Bandwidth Crosslinks”。這項專利的很大一部分，旨在解決MCM GPU在開發層面困難的問題。

這項專利提到系統中包含一個CPU。它在通訊上與GPU chiplet陣列的第一顆chiplet連接。CPU和這顆GPU chiplet通過一條總線連接;而這顆GPU chiplet和后面的chiplet則通過一種passive crosslink連接。這里的passive crosslink實際上是個被動interposer die，專門用于chiplet之間的通訊，以及負責將SoC功能切分成更小的chiplet。（如上圖所示）

針對存儲一致性問題，每顆GPU chiplet都會有其各自的LLC（last-level cache），也就是L3 cache。LLC跨所有的chiplet實現一致性，也是實現跨chiplet存儲一致性乃至提升MCM GPU效率的關鍵。

這套系統中，僅第一顆GPU chiplet接收來自CPU的請求，這樣一來對CPU而言，GPU就好像是傳統的單die方案一樣，對圖形計算開發也就比較友好了。未知AMD是否已將這項專利付諸實現，GPU本身內部的通訊延遲理論上可能會更高。

不過如前所述，MCM GPU最早應用的理論上可能還是數據中心、HPC這些領域。畢竟如英偉達在paper中所述，這樣的設計對于數據中心具備了更天然的替代優勢。而在技術逐步準備就緒之際，MCM GPU的出現的確只是時間問題，包括下放到游戲市場。Intel、AMD和英偉達，哪家將率先踏出這一步，也是值得拭目以待的。