Chiplet会用在汽车芯片上吗？

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www.eefocus.com, Sept. 05, 2022 – 

Chiplet有翻译成小芯片或小晶粒，也有叫MCM（Multi-Chip-Module，可以看做初级版Chiplet），与之对应的则是Monolithic。目前为止，汽车领域还未出现Chiplet设计。

Chiplet的出现有三个驱动力，一个是AI运算中的内存墙，一个是高性能运算，最后是灵活性和复用率。

AI运算中存储瓶颈非常明显，AI运算有大量的内存读写问题，内存读取速度远远低于计算单元的速度，大部分时间计算单元都在等待内存读取，有时候效率会下降90%，最有效解决内存墙问题的办法就是缩短运算单元与存储器之间的物理距离，在每秒万亿次计算时，几微米的距离缩短都足以影响芯片性能。除了缓解内存瓶颈外，还能降低功耗减少发热。

上表很明显，SRAM性能最优，但Cell Size最大，这意味着成本也最高，是NAND的20倍以上。因此一级缓存多SRAM，并且容量很小。PCM\MRAM\ReRAM这三种新兴存储器目前还不成熟，性能与SRAM也有明显差距。这也是为什么处理器都是三级缓存设计，最靠近运算单元的都是SRAM，但由于成本高，所以容量有限。离运算单元远的就可以是DRAM。

r为解决这个问题，台积电提出了CoWoS封装，将大容量的DRAM与运算单元距离拉得最近，而成本又在可接受的范围内，这就是最早的Chiplet。

CoWoS简单说就是用硅中介层将逻辑运算器件与DRAM（HBM）合成一个大芯片，CoWoS缺点就是中介层价格太高，对价格敏感的手机和汽车市场都不合适，不过服务器和数据中心市场非常合适，因此台积电几乎垄断高性能AI芯片市场。

华为昇腾910的裸晶面积高达1228平方毫米，两个假Die只是为了增加机械一致性，是空的，这也是台积电CoWoS工艺的缺点，如果是英特尔的EMIB，这两个假Die可以不要。

第二个驱动力是高性能运算，无论是AI运算还是常规标量运算，增加核心数都是最有效最可行的方法，但是芯片面积不能无限增大，芯片面积越大意味着良率越低，成本越高。半导体业内有一条不成文的共识，单一芯片的裸晶面积不超过800平方毫米，超过800平方毫米，成本会飞速增加，不具备实用性。这也是为何英伟达的芯片都那么贵的原因。

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