2024年多晶粒(multi-die)系統的下一步

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要創造一個真正智慧的世界，所需的系統規模與複雜程度是難以想像。諸如ChatGPT 這樣的應用程式已成為我們生活中不可或缺的工具，需要大量的數據才能運作。截至2023年6月為止，它訓練了3000億字的數據集、每天6000萬的訪問量和超過1000萬的查詢次數，這都還只是個開始。隨著人工智慧(AI)和高效能運算(HPC)等技術越趨複雜，它們所需的頻寬和計算能力需求也將持續擴大。

www.synopsys.com/zh-tw.html, Jan. 09, 2024 – 

正當摩爾定律趨緩之際，多晶粒(multi-die)系統架構為生成式 AI 、無人車和超大型資料中心等領域的創新，提供持續加速發展的能力。雖然我們已經看到這個趨勢，且在 2024 年將持續發展，但接受程度卻各有微妙之處，多晶粒系統的設計目前處於2D 到 3D (在某些情況甚至到 3.5D)之間，取決於效能、功耗和面積(PPA)的需求，更具體地來說，就是效能、功耗、外形因素和成本。

多晶粒系統設計能實現充滿智慧的未來，但要讓智慧未來真正落實仍需要多方支援。以下是針對2024年多晶粒系統設計的4個主要預測。

採用多晶粒系統的各個階段

數據資料密集型的應用程式是多晶粒系統封裝(例如 2.5 和 3DIC 設計)的主要驅動力，這並不令人感到意外。鑑於這類型應用本就具有的龐大數據資料量和複雜性，可以預期資料中心在可預見的未來將會是最感興趣的「使用者」。其他領域，像是行動通訊設備，正處於利用多晶粒系統設計的前沿，將根據需求嚴格篩選不同的堆疊層和製程節點；這可能意味著行動通訊應用的晶片設計工程師，將選擇有機基板(organic substrates)這類的封裝方式。

像汽車這樣的產業，通常會向多方供應商採購零組件，可能會基於小晶片(chiplet-based)模組方式，繼續使用 2.5D 封裝。這種方法可確保電子控制單元(ECU)元件易於取得且可以輕易地在像是中介層(interposer)這樣的基板上進行組裝。汽車中使用的晶片,混合搭配已是不爭的事實,而這樣的實務操作可能會在更高程度的標準化中獲益。

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