半导体技术加速演进，满足AI时代算力需求

宣布时间：2023-11-28 23:36来源：中国电子报、电子信息工业网

AI时代对算力的需求呈指数级增长，为了满足这一需求，半导体技术将不绝追求更高的集成度和更高效的盘算能力。在11月23日举办的2023中国临港国际半导体大会上，如何通过微缩工艺、先进封装等技术手段实现更高的算力，引发热议。

自2012年以来，深度学习被广泛应用，AI算法的网络结构连续高速增长，简单AI算法对算力的需求增加了30万倍。高速扩张的算力需求，使多次被预言放缓乃至完结的摩尔定律，重新获得了生命力。

台积电(中国)有限公司副总经理陈平认为，随着对算力的需求越来越高，业内对先进制程芯片也愈发热衷。OpenAI CEO奥特曼曾预测，关于AI时代的摩尔定律来说，集成电路上可以容纳的晶体管数目在约莫每18个月会增加一倍。其生长周期与此前摩尔定律中的18～24个月相比，略微超前。随着AI时代的到来，摩尔定律的演进反而有所提速。

陈平认为，在关注芯片制程缩小的同时，也要关注芯片的算力和能效比，包括新型晶体管和质料、光刻技术和DTCO（设计与工艺协同优化）的进步、电路和架构的立异、先进封装和STCO（系统工艺协同优化）以及软件优化等。这些因素的协同作用将推动半导体技术的不绝进步，实现更高性能、更低功耗和高能效比的芯片设计。

中国半导体行业协会集成电路设计分会理事长、清华大学教授魏少军体现，除了缩小芯片制程以外，还可以利用三维混淆键合技术对存储器晶圆和逻辑电路晶圆进行异质集成，从而提升芯片的算力。这种集成方法关于逻辑电路的晶圆没有代工厂及工艺节点的限制要求，具有更高的灵活性和适应性。而存储器晶圆由DRAM晶圆厂制造，包管了存储器的品质和性能�；煜暇г布庸ぴ蛟诰г泊こе圃焱瓿�，实现了工艺的高效整合。这种集成方法将差别工艺的晶圆优势结合起来，提升了芯片的性能和功效，满足了人工智能等领域关于高算力和低能耗的需求。

魏少军介绍，为了增强芯片的灵活度，实现算力的合理分派，还可以将软件界说芯片与异质堆叠集成相结合，构建软件界说近存盘算芯片技术。软件界说芯片是一种先进的芯片设计技术，通过将任务处理空间并行化，实现硬件资源的时分复用，从而提高了芯片的处理效率和性能。而异质堆叠集成技术则通过将存储单位和盘算单位紧密集成在一起，缩短了数据传输距离，降低了数据传输能耗，进一步提升了芯片的性能。这种技术能够更好地满足AI时代对算力和能效比的要求，同时也提高了芯片的宁静性。

在人工智能的蓬勃生长下，Chiplet逐渐崭露头角，备受业界瞩目。中国半导体行业协会副秘书长兼封测分会秘书长徐冬梅指出，由于人工智能和HPC高性能盘算领域需要处理大规模数据和庞大盘算，对芯片设计规模的要求极高，因此这两个领域关于Chiplet技术的需求更为迫切。

随着ChatGPT等高普及度的AI技术不绝生长，其背后的芯片需求也日益旺盛。数据显示，到2024年，Chiplet芯片的全球市场规模将抵达58亿美元，2035年将抵达570亿美元，显示出Chiplet市场的巨大潜力和增长空间。尽管Chiplet技术的生长前景看好，但它并不可完全取代先进制程技术。对此，陈平体现，尽管通过Chiplet将几个芯片组合在一起可以扩展芯片的功效，但这种组合方法并不可完全取代先进制程技术。Chiplet虽然能够实现更庞大的盘算和数据处理能力，但并不可改变芯片的品质，也就是能效比和算力密度。因此，在业界追求更高性能和更低能耗的历程中，仍需要不绝提升芯片制程，与Chiplet互补提升。

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