全球首顆3D封裝芯片誕生!
周四,總部位于英國的AI芯片公司Graphcore發(fā)布了一款I(lǐng)PU產(chǎn)品Bow,采用的是臺積電7納米的3D封裝技術(shù)。
據(jù)介紹,這款處理器將計(jì)算機(jī)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度提升40%,同時(shí)能耗比提升了16%
600億晶體管,首顆3D芯片誕生
能夠有如此大的提升,也是得益于臺積電的3D WoW硅晶圓堆疊技術(shù),從而實(shí)現(xiàn)了性能和能耗比的全面提升。
正如剛剛所提到的,與Graphcore的上一代相比,Bow IPU可以訓(xùn)練關(guān)鍵的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),速度約為40%,同時(shí),效率也提升了16%。
同時(shí),在臺積電技術(shù)加持下,Bow IPU單個(gè)封裝中的晶體管數(shù)量也達(dá)到了前所未有的新高度,擁有超過600億個(gè)晶體管。
官方介紹稱,Bow IPU的變化是這顆芯片采用3D封裝,晶體管的規(guī)模有所增加,算力和吞吐量均得到提升,Bow每秒可以執(zhí)行350萬億flop的混合精度AI運(yùn)算,是上代的1.4倍,吞吐量從47.5TB提高到了65TB。
Knowles將其稱為當(dāng)今世界上性能最高的AI處理器,確實(shí)當(dāng)之無愧。
Bow IPU的誕生證明了芯片性能的提升并不一定要提升工藝,也可以升級封裝技術(shù),向先進(jìn)封裝轉(zhuǎn)移。
Graphcore 首席技術(shù)官和聯(lián)合創(chuàng)始人Simon Knowles表示,「我們正在進(jìn)入一個(gè)先進(jìn)封裝的時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代,多個(gè)硅芯片將被封裝在一起,以彌補(bǔ)在不斷放緩的摩爾定律 (Moore’s Law) 道路上取得的不斷進(jìn)步所帶來的性能優(yōu)勢?!?/span>
臺積電真WoW!
2018年4月,在美國加州圣克拉拉舉行了第二十四屆年度技術(shù)研討會。在這次會上,全球最大的半導(dǎo)體代工企業(yè)臺積電首次對外公布了名叫SoIC(System on Integrated Chips)的芯片3D封裝技術(shù)。
這是一種整合芯片的封裝技術(shù),由臺積電和谷歌等公司共同測試開發(fā)。而谷歌也將成為臺積電3D封裝芯片的第一批客戶。
什么是封裝技術(shù)呢?
封裝技術(shù)的主要功能是完成電源分配、信號分配、散熱和保護(hù)等任務(wù)。而隨著芯片技術(shù)的不斷發(fā)展,推動(dòng)著封裝技術(shù)也在不斷革新。
而3D封裝技術(shù),簡單來說,就是指在不改變封裝體尺寸的前提下,在同一個(gè)封裝體內(nèi),在垂直方向上疊放兩個(gè)或者更多芯片的技術(shù)。
相較于傳統(tǒng)的封裝技術(shù),3D封裝縮小了尺寸、減輕了質(zhì)量,還能以更快的速度運(yùn)轉(zhuǎn)。
臺積電在年度技術(shù)研討會上表示,SoIC是一種創(chuàng)新的多芯片堆疊技術(shù),是一種晶圓對晶圓的鍵合技術(shù)。SoIC的實(shí)現(xiàn),是基于臺積電已有的晶圓基底芯片(CoWoS)封裝技術(shù)和多晶圓堆疊(WoW)封裝技術(shù)所開發(fā)的新一代封裝技術(shù)。
晶圓基底芯片(CoWoS),全稱叫Chip-on-Wafer-on-Substrate,是一種將芯片、基底都封裝在一起的技術(shù)。封裝在晶圓層級上進(jìn)行。這項(xiàng)技術(shù)隸屬于2.5D封裝技術(shù)。
而多晶圓堆疊技術(shù),或者堆疊晶圓(WoW,Wafer on Wafer),簡單來說,就是取代此前在晶圓上水平放置工作單元的技術(shù),改為垂直放置兩個(gè)或以上的工作單元。這種做法可以使得在相同的面積下,有更多的工作單元被放到晶圓之中。
這樣做還有另一個(gè)好處:每個(gè)晶片可以以極高的速度和最小的延遲相互通信。甚至,制造商還可以用多晶圓堆疊的方式將兩個(gè)GPU放在一張卡上。
但也存在問題。晶圓被粘合在一起后,一榮俱榮、一損俱損。哪怕只有一個(gè)壞了,另一個(gè)沒壞,也只能把兩個(gè)都丟棄掉。因此,晶圓量產(chǎn)或成最大問題。
而為了降低成本,臺積電只在具有高成品率的生產(chǎn)節(jié)點(diǎn)使用這項(xiàng)技術(shù),比如,臺積電的16nm工藝。
相較于CoWoS和WoW,SoIC更倚重CoW(Chip on Wafer)設(shè)計(jì)。對于芯片業(yè)者來說,采用CoW設(shè)計(jì)的芯片,生產(chǎn)上會更加成熟,良率也可以提升。
值得一提的是,SoIC能對小于等于10nm的制作過程進(jìn)行晶圓級的鍵合。鍵合技術(shù)無疑會大大提高臺積電在這方面的競爭力。
練手怎么樣?
Bow是IPU-POD人工智能計(jì)算系統(tǒng)的核心,稱為 BOW PODs。
它可以從16個(gè)BOW芯片擴(kuò)展到1024個(gè),提供高達(dá)358.4千億次的計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度,同時(shí)配合多達(dá)64個(gè)CPU處理器。
新的Bow-2000 IPU Machine是Bow Pod系統(tǒng)的構(gòu)建塊。
它是基于與第二代IPU-M2000 machine同樣魯棒的系統(tǒng)架構(gòu),但是配備了四個(gè)強(qiáng)大的Bow IPU處理器,可提供1.4 PetaFLOPS的人工智能計(jì)算。
這么厲害的芯片,還不趕快拿來練練手?
近年來,語言模型的參數(shù)量不斷刷新。從驚艷四座的谷歌BERT,到OpenAI的GPT-3,再到微軟英偉達(dá)推出的威震天等等。
都對訓(xùn)練時(shí)所需的計(jì)算性能提出了更大要求。
根據(jù)Graphcore公布的初始數(shù)據(jù)可以看出,這些模型在最新的硬件形態(tài)上都有很大的性能提升。
MLPerf v1.1訓(xùn)練結(jié)果
另外,在圖像方面,無論是典型的CNN網(wǎng)絡(luò),還是近期比較熱門的Vision Transformer網(wǎng)絡(luò),以及深層次的文本到圖片的網(wǎng)絡(luò)。
與上一代產(chǎn)品相比,Bow IPU都有30%到40%的性能提升。
對于最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺模型EfficientNet,Bow Pod16能夠提供可比Nvidia DGX A100系統(tǒng)5倍以上的性能,而價(jià)格只有它的一半,總體擁有成本優(yōu)勢提升高達(dá)10倍。
下一步,超級智能AI計(jì)算機(jī)
Graphcore今天還宣布了一件重大的事,正在開發(fā)一款超級智能AI計(jì)算機(jī),要在2024年推出,售價(jià)1.2億美元。
我們知道,大腦是一個(gè)極其復(fù)雜的計(jì)算設(shè)備,在一個(gè)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中擁有大約1000億個(gè)神經(jīng)元和超過100萬億個(gè)參數(shù),它提供的計(jì)算水平是任何芯片計(jì)算機(jī)都無法比擬的。
而這款超級智能AI計(jì)算機(jī)Good將超越人類大腦的參數(shù)能力。
Good計(jì)算機(jī)名字何來?是以計(jì)算機(jī)科學(xué)先驅(qū) i.j. Jack Good 的名字命名。
Jack Good在1965年的論文《關(guān)于第一臺超級智能機(jī)器的推測》中就描述了一種超越我們大腦能力的機(jī)器。
未來,它可以進(jìn)行超過10 Exa-Flops的人工智能浮點(diǎn)計(jì)算,最高可達(dá)4PB的存儲,帶寬超過10PB/秒。
Graphcore的首席執(zhí)行官Graphcore表示,「當(dāng)我們創(chuàng)建 Graphcore 的時(shí)候,我們腦海中一直有一個(gè)想法,那就是建造一臺超智能計(jì)算機(jī),它將超越人腦的能力,這就是我們現(xiàn)在正在努力做的事情?!?/span>
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