背景与挑战
半导体行业长期以来一直遵循摩尔定律的指导，该定律阐述了技术进步如何使单个芯片上能够集成更多的晶体管。然而，由于物理限制使晶体管尺寸进一步缩小变得越来越困难，加上制造成本不断上升，先进异构集成和多Chiplet架构的应用是很好的解决方案[1]。
图1展示了基于Chiplet的2.5D系统的层状结构，显示了通过互连层连接的多个Chiplet，包括散热界面材料、微凸点和球栅阵列等各种组件。
Chiplet架构概述
基于Chiplet的架构（通常称为2.5D集成）是传统2D和先进3D架构之间的桥梁。在这种设计方法中，先创建具有特定功能的独立硬件模块，然后通过互连层组合形成完整的系统。这种架构已成功应用于商业产品，如Xilinx Virtex-7 2000T FPGA和AMD ZEN2处理器。
图2展示了Chiplet架构的完整电子设计自动化(EDA)流程，包括前端和后端过程，涵盖架构设计、物理设计和制造阶段。
主要优势
基于Chiplet的架构具有多项优势。首先，提高了良率，因为每个Chiplet只需支持原始大型系统的部分功能。较小的芯片面积带来更高的制造良率，意味着相同的硅晶圆预算可以生产更多芯片。其次，模块化设计方法允许不同的Chiplet组合创建适用于各种场景的新配置。例如，AMD的方案在服务器集群中使用更多计算Chiplet，而在个人计算机中使用较少的计算Chiplet。
图3显示了芯片面积如何影响不同工艺节点(14nm、7nm、5nm和3nm)的制造良率和标准化成本，展示了较小Chiplet尺寸的成本优势。
设计流程与实现
Chiplet架构的设计过程需要仔细考虑多个方面。电子设计自动化(EDA)发挥着关键作用，从前端的架构设计和性能仿真，到后端的物理设计和封装设计。在设计阶段，EDA工具促进了各种Chiplet配置的仿真和探索，使设计人员能够评估不同架构选择对性能、功耗和成本的潜在影响。
图4展示了将现有设计分割成Chiplet并与第三方IP结合创建新芯片系统的过程，强调了互连和通信协议的重要性。
应用前景与未来发展
展望未来，Chiplet技术特别适用于需要高性能和高效率的应用，如大规模深度神经网络(DNN)加速器和大型语言模型(LLM)推理引擎。对于DNN加速器来说，该架构能够实现大规模并行处理和Chiplet之间的快速数据传输，这对于处理当代人工智能模型的计算需求非常重要。
挑战与解决方案
尽管取得了这些进展，在优化通信路径以适应不同工作负载和通信流量方面仍存在挑战。未来的研究应该集中在能够实时调整的自适应通信协议上，确保系统响应性并最小化延迟。随着系统规模的扩大，处理电源管理和维持通信层之间的数据完整性将变得更加重要。人工智能驱动方法的集成为管理这些复杂性提供了很好的方案，实现通信策略的动态优化。
结论
半导体设计的演变代表着从传统单片架构向更灵活、更高效、更具可扩展性解决方案的范式转变。随着业界继续面临传统扩展的挑战，基于Chiplet的架构为下一代计算系统提供了良好的解决方案。
参考文献
[1] S. Chen, H. Zhang, Z. Ling, J. Zhai, and B. Yu, "The Survey of Chiplet-based Integrated Architecture: An EDA perspective," in Proceedings of the 29th Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASPDAC), Tokyo, Japan, Jan. 20-23, 2025, pp. 1-9.
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