长期以来,我们看到的芯片通常是通过一套工艺在一个晶圆上完成的。以 SoC(System on Chip)芯片为例,苹果最新手机使用的 A12 芯片集成了 6 核 CPU、4 核 GPU、8 核神经网络处理器,还有 ISP、二级缓存、I/O 等模块,整个芯片由台积电的 7nm 工艺制造而成。

 

那么,我们是否可能像搭积木一样,将不同工艺的芯片模块组装在一起来造芯片呢?这种芯片有哪些优势?该技术给芯片设计、工具、制造和封测带来哪些挑战?对未来产业有何影响?目前国内外企业又发展如何?本文依次给出答案。

 

“即插即用”的 Chiplet 模式

搭积木造芯片的模式名叫 Chiplet(直译为小芯片),它是一类满足特定功能的 die,我们称它为模块芯片。Chiplet 模式是通过 die-to-die 内部互联技术将多个模块芯片与底层基础芯片封装在一起,构成多功能的异构 System in Packages(SiPs)芯片的模式。

 

图 1. DARPA 关于 Chiplet 模式的愿景

 

图片来源:DARPA

 

Chiplet 模式的玩家希望构建一个生态系统,这里有一个丰富的模块芯片库可供选择,集成商根据需求设计芯片架构,自由选择模块芯片交给制造商进行制造和封装。

 

与传统制造流程不同的是,集成商不再是购买 IP,而是采购满足整体芯片架构的、即插即用的 die,这样的 die 在工艺上不受其他模块的约束,工艺选择灵活,可以是逻辑的芯片,也可以是模拟芯片。

 

理论上讲,这种技术是一种短周期、低成本的集成第三方芯片(例如 I/O、存储芯片、NPU 等)的技术。

 

延续摩尔定律的新路径

Chiplet 模式并不是新概念,上世纪八十年代工业界提出的 multi-chip modules(MCMs)技术中就有涉及。在 MCMs 中,多个 die 被连接成模块,这些 MCMs 被用于大型机等高端系统中。

 

2017 年,美国 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)再次将该技术引入大众视野。其在“电子复兴计划”中规划了名为“通用异构集成和 IP 重用战略”(Common Heterogeneous Integration and IP Reuse Strategies,CHIPS)的 Chiplet 项目,参与方包括英特尔、美光、Cadence、Synopsys 多类型企业等。

 

Chiplet 模式的再次受重视,源于被寄希望于解决当前芯片技术发展三个问题:

依赖器件尺寸缩减延续到摩尔定律难以为继。2018 年,全球晶圆与联电相继退出 7nm 芯片制造战场。如今只有台积电和三星两家企业保持竞争。台积电 2018 年实现 7nm 量产,3nm 预计 2022-2023 年量产。三星的 7nm 制程预计 2019 年底量产,3nm 预计 2021 年量产。英特尔如今依然主打 14nm 工艺,10nm 工艺 2019 年有望问世。在 3nm 环栅技术上,依赖尺寸缩减的摩尔定律可能将来到尽头。

 

图 2. 先进工艺节点

 

图片来源:三星,华夏幸福产业研究院

 

先进制程芯片的设计成本大幅增加。芯片设计成本包括 EDA 软件、相关硬件、IP 采购、芯片验证与流片和人力成本等。IBS 数据显示,22nm 制程之后每代技术设计成本增加均超过 50%。设计一颗 28nm 芯片成本约为 5000 万美元,而 7nm 芯片则需要 3 亿美元,3nm 的设计成本可能达到 15 亿美元。

 

图 3. 先进制程下芯片设计成本大幅升级

 

数据来源:International Business Strategies,华夏幸福产业研究院

 

市场对高性能、多样化芯片有巨大需求。在未来社会智能化趋势下,大量模拟信号数据(图片、视频、声音、温度等)需要被高效的收集、处理,并作出决策。在当前 AI 算法框架下,一类场景即对应一类算法,也对应一类芯片(推理)。考虑芯片出货量难放量和高设计与流片成本问题,目前的芯片制造技术无法满足市场需求。

 

Chiplet 技术有望在这样的背景下延续摩尔定律,以更快的速度、更低的成本,研制生产出更高性能的芯片产品,满足快速发展的智能经济、智能社会对新技术、新产品的需求。

 

Chiplet 模式的优势

Chiplet 模式的核心功能在于多功能模块的集成,技术优势主要是相对于 SoC 芯片和基于 PCB 板的集成技术,长期发展有望给现有半导体产业链和商业模式带来变革。其优势可总结为以下几个方面。

 

和基于 PCB 的集成技术的优缺点

 

数据来源:Semico Research,华夏幸福产业研究院

 

功能模块选择更灵活。通过 die-to-die 连接技术,对连接到底层逻辑芯片的模块芯片原则上没有限制。例如各类 AI 加速模块、GPU、ISP、DSP、存储模块、I/O 模块等。这些模块可以考虑特点,选择性价比最高的工艺节点进行制造,进一步提升 Chiplet 的灵活性。

 

拓展集成空间,提高集成度。Chiplet 芯片一般采用 3D 集成方案,减小了芯片面积,扩展了空间。这有利于满足市场对 AI 芯片算力提升和成本降低的需求。

 

拓展系统优化空间。功能模块的 3D 互联给计算系统的架构设计既带来挑战,也带来更多优化空间。以 AI 芯片的应用为例,memory wall 是核心瓶颈。对于云端 AI 加速场景,Host CPU 和 AI 加速芯片的互联以及多片 AI 加速芯片间的互联,目前主要通过 PCIe、NvLink 或者直接用 SerDes 等。如果采用 Chiplet 技术实现片上互联,带宽、延时和功耗都会有巨大的改善。

 

催生新商业模式。若代工技术成熟,Chiplet 可能在产业链中催生两种新角色,一种是 Chiplet 模块芯片供应商,一种是使用模块芯片的系统集成商。目前的 AI 芯片厂商,有的以供应 IP 或外接加速芯片为主,有的做集成 AI 加速功能的 SoC 芯片。对于前者,进化为 Chiplet 模块芯片供应商是个很好的选择。后者则可直接做模块芯片的系统集成商,这样能够极大缩短芯片开发时间。目前在 IoT 领域已有这样的供应商和集成商出现。

 

Chiplet 模式给快速、低成本开发复杂功能的高性能芯片提供了一种可能。特别适用于中小企业开发应用于“小出货量场景”的芯片,也适用于一些“性能优先”的开发项目。

 

发展 Chiplet 的挑战

Chiplet 模式的发展核心在于构建一个丰富的模块芯片库,使它们可以被自由选择,通过先进封装技术集成为复杂的异构系统。其发展目前主要面临四方面挑战。

 

互联标准。首先,设计这样一个异构集成系统需要统一的标准,即 die-to-die 数据互联标准。为此,英特尔首先提出了高级接口总线(Advanced Interface Bus,AIB)标准。在 DARPA 的 CHIPS 项目中,英特尔将 AIB 标准开放给项目中的企业使用。AIB 是一种时钟转发并行数据传输机制,类似于 DDR DRAM 接口。目前,英特尔免费提供 AIB 接口许可,以支持广泛的 Chiplet 生态系统,包括设计方法或服务供应商、代工厂、封装厂和系统供应商。此举将加速 AIB 标准的快速普及,有望在未来成为类似 ARM 的 AMBA 总线的业界标准。

 

图 5. 使用 AIB 标准的 SiP 芯片

 

图片来源:英特尔

 

封装技术。将多个模块芯片集成在一个 SiP 中需要高密度的内部互连线。可能的方案有硅 interposers 技术、硅桥技术和高密度 Fan-Out 技术,不论采取那种技术,互连线(微凸)尺寸都将变得更小,这要求互连线做到 100%的无缺陷。因为互联缺陷可能导致整个 SiP 芯片不工作。

 

图 6. 用于 TSV 互联的铜微凸点(micro bumps)显微图

 

图片来源:3DInCites

 

测试技术。作为一个复杂的异构集成系统,保证 SiPs 芯片功能正常比 SoC 更困难。SoC 芯片通常需要采购 IP,而目前关于 IP 的重用方法中,IP 的测试和验证已经很成熟,可以保证 IP 接入系统没有问题。采用 Chiplet 模式的 SiPs 芯片则不同,它采购或使用的是制造好的 die,即模块芯片。这对单个 die 的良率要求非常高,因为在 SiPs 中一个 die 的功能影响了整体性能,一旦出了问题损失巨大。同时在 die 设计中还需要植入满足 SiPs 芯片的测试协议。而对于 SiPs 芯片,由于管脚有限,如何单独测试每个 die 的性能和整体 SiP 的性能也是一个难点。

 

开发工具。上面提到的三个技术挑战,都需要软件工具的支持,对于 EDA 工具带来巨大的需求。例如在芯片设计中,30%-40%的成本是工具软件。DARPA 的 CHIPS 项目中一个工作重点就是设计工具。Chiplet 技术需要 EDA 工具从架构探索,到芯片实现,甚至到物理设计提供全面支持。

 

产业机遇:Chiplet 系统集成和模块芯片设计

从上面 Chiplet 模式发展的挑战看,产业机遇集中在芯片制造技术、封装测试技术和 EDA 工具技术。这些都是制造积木的手段,而设计什么样的积木和积木组合则有更加巨大的市场空间,即 Chiplet 系统集成和模块芯片设计。

 

产业发展早期,技术突破有望催生新增长点。如前文提到的封装与测试技术、EDA 工具和互联标准都没有完善。此时以英特尔为代表的 IDM 企业有较大优势。IDM 厂产业链完整的,研发投入大,可以集中突破封测技术和芯片设计。在 DARPA 的 CHIPS 项目中,也集中发展了 EDA 工具和集成标准,这无疑将加速产业成熟。

 

系统集成的市场空间更大。基于 Chiplet 模式的芯片在技术上优势明显,架构设计灵活,设计周期短,设计风险低,芯片集成度高,加工成本低。SoC 芯片厂商有动力切入 Chiplet 芯片系统集成。此外,目前越来越多的制造业企业在自研芯片。Chiplet 模式适用于小批量生产,开发成本低,研制周期短。对于新进入者,尤其是配套自用的企业,这无疑具有很大的吸引力。

 

垂直领域,模块芯片设计与系统集成可协同发展。随着垂直领域智能化需求的持续增加,针对某项应用的专用芯片与高性能逻辑芯片、存储芯片协同工作成为主流,这是 Chiplet 模式发展的基础。因而,传统专攻垂直领域计算芯片厂商转行开发 Chiplet 芯片有着巨大优势。

 

AI 芯片适用于 Chiplet 模式。在现有算法框架下,AI 芯片就是一类专用芯片,在 Chiplet 模式下,与逻辑、存储芯片共存是非常适于 AI 芯片的工作方式。例如目前新兴的存内计算和光子计算(模拟计算方案),这些芯片的制备通常在较低的工艺节点上,与提倡高集成度的逻辑和存储芯片集成成为难点,采用 Chiplet 模式则对工艺节点则没有要求。

 

头部企业发展现状

目前,Chiplet 模式还处于发展早期,主要围绕 DARPA 的 CHIPS 项目发展。在 CHIPS 项目中,有制造封测企业如英特尔、Northrop、Micorss 等,还有模块芯片开发企业和高校如 Ferric、Jariet、镁光、Synopsys 和密西根大学,以及 EDA 工具开发企业和高校如 Candence 和佐治亚理工。

 

下面,我们介绍 IDM 大厂英特尔和一家中资企业极戈科技的发展。前者有先进的封装技术和集成标准,后者采用 Chiplet 模式极大地缩短了物联网芯片的研发周期。

01. IDM 厂:Intel,3D 封装技术和 AIB 集成标准

英特尔是国际芯片设计、制造和封测的领先企业,拥有完整的产业链和超高的研发实力。它们将 Chiplet 模式当作延续摩尔定律的首要手段。2018 年 12 月,英特尔推出了业界首个 3D 逻辑芯片集成技术——Foveros。

 

图 7. 英特尔的 2D 和 3D 封装技术使芯片设计更灵活

 

图片来源:英特尔

 

该技术整合了其早前提出的 2D 封装技术——嵌入式多裸晶互联桥,可以将多个 IP 的模块芯片灵活组合。例如 I/O、SRAM 等电路对先进制程没有要求,可以用低制程加工在基础芯片上。而逻辑芯片、GPU 等逻辑电路,先进制程可以提供更好的性能和更低的功耗,可以加工成模块芯片,堆叠在基础芯片上。

 

图 8. 英特尔 3D 封装技术示意图

 

图片来源:英特尔

 

Foveros 结合 EMIB 可以满足各种不同应用、功率范围和外形尺寸的需求,提供低成本、高性能芯片选择。英特尔预计将于 2019 年下半年推出一系列采用 Foveros 技术的产品。首款 Foveros 产品将整合高性能 10nm 模块芯片和低功耗的 22nm 基础晶片。

 

英特尔还是 DARPA CHIPS 项目的主要参与者之一,其免费提供 AIB 接口许可,这将有利于催生更多的 Chiplet 和系统集成企业。

 

02. 系统集成企业:极戈科技

极戈科技(zGlue)2014 年成立于美国硅谷,2017 年进入中国。创始人张铭毕业于北京大学,在 UIUC 获得硕士与博士学位。曾在英特尔和三星工作。

 

极戈科技主打快速芯片设计和制造,通过独特的电路设计+封装+ SDK+算法,能够将物联网芯片的设计制造流程从超过 1 年压缩到 2-4 周。

 

极戈科技利用 SaaS 的模式提供芯片设计方案,也采用 2.5D/3D 封装技术。基础芯片是极戈开发的硅基芯片,上层是第三方的模块芯片,包括传感器、通讯、存储等,从而低成本、高速度地实现小体积,低功耗的系统集成。

 

图 9. 来自极戈的 ZiP 芯片

 

图片来源:极戈科技

 

目前,极戈的产品主要用于蓝牙、NB-IoT、WiFi 和可穿戴产品中,有超过 100 款模块化芯片产品可供选择。

 

2019 年 1 月底,极戈科技携手台积电和日月光,推出业界首个 3D IC 定制服务——快速制造项目。据称,该计划可以将一年的设计和生产时间缩短到一个月,把几百万美元的开发成本降低至几千美元。

 

图 10. 极戈科技的 ZiP 集成平台的技术优势

 

图片来源:极戈科技

 

结语

Chiplet 模式的发展还有很长的路要走,它既是一次技术升级,包括封装测试技术、EDA 工具、芯片架构设计等,也可能带来一次对传统半导体产业链的重构。我们有理由相信,随着越来越多的企业进入,Chiplet 系统集成和模块芯片设计行业将会得到快速发展,受益于时间和成本,AI、AIoT 等智能产业的发展进程也将加速。

 

参考资料:

1. 美国 DARPA 项目:Common Heterogeneous Integration and IP Reuse Strategies(CHIPS)

2. 唐彬:从 AI Chip 到 AI Chiplet

3. MARK LAPEDUS:The Chiplet Race Begins