GPU越做越大，快到极限了怎么办？

shuszhao

消费用户市场，普通用户都能用上16核甚至64核处理器的PC。这可不是单纯堆核心就完事儿的。以当前CPU核心的规模，和可接受的成本，消费电子设备上一颗芯片就达到这种数量的核心数目，与chiplet的应用是分不开的。
Chiplet是这两年业界的香饽饽。前不久的ISSCC会议上，chiplet也是今年的热门议题。AMD从Zen架构开始，Ryzen系列处理器就全面应用了chiplet技术。Chiplet并不是什么新技术，更早提的MCM（multi-chip module）就是应用了chiplet的一种芯片方案。
简单来说，MCM通常是指将多个die（多个IC或chips）封装到一起的多芯片模组。构成MCM的一个个die，或者功能电路模块，即是chiplet。多个chiplet之间能够协作，构成更大的芯片，也就是MCM。有时，MCM/Multi-chip Package又被当作某一类封装方式）。

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不过本文探讨的MCM/chiplet可能有一定程度的窄化，这里不探讨类似Intel Kaby Lake G那一类方案，即便它算是典型的chiplet应用（以及像很多近代Intel处理器那样只将处理器die和PCH die分开的那类chiplet，以及HBM存储chiplet）。可能单纯称其为MCM会更合理。

                               
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以AMD的Ryzen 3000系列处理器为例，每4个核心（外加cache）组成一个CCX，两个CCX就组成一个CCD——也就是一个die或chiplet。一颗处理器芯片上就会有多个这样的CCD。另外还有个I/O die作为通讯中心（cIOD），连接各个die，如上图所示。
值得一提的是，Ryzen 3000处理器的CCD部分制造采用7nm工艺，而cIOD则选择了12nm工艺，这就很能体现chiplet在制造上物尽其用、节约成本的优越性了。
如果说处理器的chiplet/MCM商用已经全面落地，那么die size更大的GPU能不能也采用MCM的方案？这是本文要探讨的话题，MCM应用于GPU还需要多久？借此也能窥见chiplet作为此类高算力芯片的技术方向时，半导体制造已经走到了哪里。


当GPU的die尺寸大到吓人的程度时

如果只看消费市场，骨灰级玩家对GPU算力的追求是无止尽的。只怕算力不够，不怕价格、功耗有多夸张。图形算力的饥渴从未停止过：1998年3dfx引入SLI技术，即2个或者更多的显卡一起上，实现更大规模的图形并行计算。
SLI同类技术（包括AMD的CrossFire）并未大规模普适，主要是因为这样的技术不仅有硬件级别的支持要求，而且对游戏开发者也有要求。在很多不支持多GPU并行计算的游戏中，此类方案甚至会令游戏体验变差。不过多GPU扩展的方案，在当代数据中心还是比较常见的。

                               
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基于这个思路，如果将多GPU的层级下沉到多die——也就是一个GPU之上，有多个chiplet，堆砌更多的图形计算单元，好像也是完全行得通的方案。只不过多GPU（或多芯显卡）需要跨系统或者跨板级，而多die则是基于同一个基板的封装级方案，延迟和带宽理论上也比跨PCB板更有优势才对。
那么为什么不直接将现在的GPU做得更大，在一颗die上堆更多的计算资源呢（也就是所谓的monolithic）？如果摩尔定律恒定持续，同面积内容纳更多晶体管，则这种方案是可持续的。但在摩尔定律放缓的情况下，要在一颗die上塞下更多的图形计算核心，尺寸和成本都是无法接受的。

                               
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目前的显卡主流产品，AMD Radeon RX 6900XT的单die尺寸达到了519mm²，英伟达Geforce RTX 3090则达到628mm²。这种die尺寸也算是不惜血本的代表了，逐渐逼近光刻机可处理的最大尺寸（rectile limit, 858mm²）。未来再给GPU加计算核心，单die方案会有极大难度。这是GPU考虑MCM/chiplet方案的先决条件。
从成本来看，这个问题大概会更明朗。即便不考虑切割大面积晶圆可能造成良率低下的问题，更小die也能带来更高的成本效益。300mm的wafer满打满算造114片22x22mm（接近Vega 64尺寸）片单die；如果切分成更小的11x11mm，即原有每片die可获得4片更小的die，则很大程度减少了晶圆切割边缘浪费，就能造488片die——如果这些die在理想情况下每4片组成一颗MCM芯片，则产量就高了大约8%。
当然这其中并未考虑wafer不同形状的优化方案，也没有考虑制造缺陷之类的问题，而且MCM芯片还需要耗费更多的die来做专门的通讯（比如前文提到Ryzen处理器的I/O die）。但chiplet/MCM能够实现的成本节约仍然是显著的。
EETimes专栏作者DonScansen前不久撰文提到，“AMD计算出，以Chiplet方法制作EPYC处理器时，会需要比单一芯片多出10%的硅晶圆面积做为裸晶对裸晶（die-to-die）的通讯功能区块、冗余逻辑(redundant logic)以及其他附加功能，但最后整个chiplet形式处理器的芯片成本，比单芯片处理器节省了41%。”
总结一句话，chiplet/MCM本质上是在摩尔定律止步不前的当下，为进一步提高芯片算力，采用的一种控制成本的方案。这里的成本控制实际上还表现在IP的复用和弹性，chiplet有时可以“复制粘贴”的模块化方式，灵活地存在于芯片之上。AMD如今的Ryzen处理器能够如此便捷地堆核心，并且在多线程性能表现出对Intel的碾压优势，和chiplet是分不开的。


GPU应用chiplet的阻碍

不过GPU要应用chiplet却并不是一件简单的事，就好像显卡SLI（或双芯显卡）经过了这么多年，都并未普及开一样。Raja Koduri此前还在AMD的时候提过，GPU可能会采用Infinity Fabric方案（AMD Ryzen处理器的一种互联方案）；这在当时被认为是MCM型GPU提出的依据。不过众所周知Raja Koduri后来就离开了AMD，此间规划的延续性是未知的。

                               
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2019年英伟达宣布实验室打造一款名为RC18的AI处理器。这颗处理器采用16nm工艺，更重要的是选择了多die解决方案。芯片整体包含36个小型模块，每个模块主要由16个PE（Processing Elements）构成，外加RISC-V核及对应的缓存，另外还有英伟达的GRS（Ground-Referenced Signaling）互联。当时英伟达提到，RC18的存在表明很多技术的可行性，包括可扩展的深度学习架构，以及高效的die-to-die方案。
这颗芯片对于未来的chiplet型GPU而言可能是个重要模板。不过对于图形计算的GPU而言，在同一颗芯片上渲染画面帧，要分配到不同chiplet之上，难度还是会比这类AI芯片更大的。2018年AMD RTG团队高级副总裁David Wang在接受PCGamesN采访时，曾经提到过MCM GPU要实现起来并不简单。“我们在看MCM型的实现方法，但目前尚无法定论，传统游戏图形计算会应用类似技术。”
“从某种角度来看，其实这也就是在单一封装上去做CrossFire（AMD版的SLI方案）。其挑战在于，我们需要能够做到在硬件层面对开发者不可见，否则其发展就不会顺利。”而且，“GPU在NUMA（非一致性内存访问）架构以及一些特性方面有着一定的限制……”，尤其相比CPU，图形计算负载的这种设定会更有难度。

                               
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这话的意思是指，第一，如果MCM GPU需要游戏开发者去花额外的时间做开发上的调整，或者增加开发难度，则成为推广MCM GPU的阻碍。第二，不同die之间互联效率、数据一致性问题：包括在chiplet之间切分图形计算管线，以及彼此之间存储访问的差异性，都会给设计带来更高的复杂度。
SLI——即以前的多GPU（或板级多芯片GPU）方案实际上是这两个问题的放大版本。面向开发者时开发难度大；不同GPU之间的工作部署有难度。（而且多GPU方案非常依赖于多层级的系统互联，这个过程中的数据迁移、同步带来的功耗问题也比较大；所以最终互联，达成的有效带宽和每比特消耗的能量都不尽人意）
其中后一个问题也是chiplet技术演进探讨的热门议题，即便已经商用的chiplet CPU产品，依旧在互联方面有着持续改进的空间。


Chiplet即将应用于GPU的几个先兆

MCM GPU真正在这两年呼声特别高也不是没有原因的。其中有几件标志性事件可能表明MCM GPU离我们并不遥远了——即便最早一批MCM GPU可能会是面向数据中心的，并在后续才逐渐下放到游戏和图形计算市场。

                               
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首先是Intel这边，RajaKoduri（没错，就是之前AMD的那位）今年一月份在Twitter上发布了一条推文，展示Intel即将推向市场的XeHPC，如上图所示——有关XeGPU，此前介绍十一代酷睿的核显文章曾大致谈到过。Xe面向HPC高性能计算时，作为独立GPU形态存在。
这枚代号为Ponte Vecchio的芯片看起来还是蔚为壮观的。就这张图片来看，这颗GPU计算核心可能主要由上下两个chiplet构成，围绕四周的应该是HBM存储，还有I/O或者其他属于Xe特性的组成部分。Chiplet之间可能采用Intel的EMIB（Embedded Multi-die Interconnect Bridge）连接。此前Intel也提过Ponte Vecchio之上应用了Foveros 3D堆叠技术，具体情况未知。不过chiplet在GPU上的应用，或者说真正的MCM GPU，在此也是初见端倪的。
除此之外，2019年底Twitter传出一则泄露消息，称英伟达新一代Hopper架构（Ampere后续架构）GPU将以MCM的形态问世。

                               
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来源：MCM-GPU: Multi-Chip-Module GPUs for Continued Performance Scalability, Nvidia

事实上，英伟达在2017年的ISCA上就发表过一篇题为MCM-GPU: Multi-Chip-Module GPUs for Continued Performance Scalability的paper。虽然这篇paper中提到的方法，只是在英伟达实验室里以模拟的方式将MCM GPU，与单die GPU和多GPU方案进行比较，不过表明英伟达的确是有在探讨其可行性的。
这篇paper有具体探讨不同层级的多芯片方案，比如SLI那样的多显卡方案，以及板级多芯方案、同封装下的多die方案、单die方案等，互联带宽和开销问题；并且认定当代技术储备，比如说substrate尺寸、die之间信号通讯技术（如英伟达的GRS）都正走向成熟，给MCM GPU的实现开创了技术条件。

                               
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此外这篇paper提到了几个优化方案，包括引入L1.5 cache，不同chiplet之间线程调度和数据划分方案。从这套方案的结果来看（如上图），虽然某些测试项有不尽人意之处，但整体上MCM GPU能够实现在性能上比多GPU方案的显著领先（且功耗遥遥领先，0.5 pJ/bit vs 10 pJ/bit），而且性能较同计算硬件资源的单die方案，并没有太大损失（而且需要注意，这种单die方案现实中是造不出来的）。而相比目前能够制造的最大单die方案（128 SM单元），英伟达预设中的这套方案有45.5%的性能优势。
文中提及将这样的方案应用在HPC大规模集群中，能够极大提升性能密度，系统层级减少机柜数量，以及对应的系统级网络、通讯规模变小。最终实现通讯、供电、制冷系统的耗电量极大节约。只不过这篇paper，整体上更多仍停留于纸面和模拟。

                               
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最后AMD作为已经在CPU之上推开chiplet的市场玩家，今年年初浮现一则其2019年申请的专利，名为”GPU Chiplets using High Bandwidth Crosslinks”。这项专利的很大一部分，旨在解决MCM GPU在开发层面困难的问题。
这项专利提到系统中包含一个CPU。它在通讯上与GPU chiplet阵列的第一颗chiplet连接。CPU和这颗GPU chiplet通过一条总线连接；而这颗GPU chiplet和后面的chiplet则通过一种passive crosslink连接。这里的passive crosslink实际上是个被动interposer die，专门用于chiplet之间的通讯，以及负责将SoC功能切分成更小的chiplet。（如上图所示）

                               
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针对存储一致性问题，每颗GPU chiplet都会有其各自的LLC（last-level cache），也就是L3 cache。LLC跨所有的chiplet实现一致性，也是实现跨chiplet存储一致性乃至提升MCM GPU效率的关键。
这套系统中，仅第一颗GPU chiplet接收来自CPU的请求，这样一来对CPU而言，GPU就好像是传统的单die方案一样，对图形计算开发也就比较友好了。未知AMD是否已将这项专利付诸实现，GPU本身内部的通讯延迟理论上可能会更高。
不过如前所述，MCM GPU最早应用的理论上可能还是数据中心、HPC这些领域。毕竟如英伟达在paper中所述，这样的设计对于数据中心具备了更天然的替代优势。而在技术逐步准备就绪之际，MCM GPU的出现的确只是时间问题，包括下放到游戏市场。Intel、AMD和英伟达，哪家将率先踏出这一步，也是值得拭目以待的。

小碎步灬

  

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