引言4 W* T/ m1 H7 L$ S0 {% e
在人工智能(AI)计算领域,传统制程缩放正面临局限性,同时业界对现代AI硅基封装(SiP)中逻辑、存储和模拟线路的高度集成需求持续增长。针对这些挑战,Broadcom开发了3.5D eXtreme Dimension SiP (XDSiP?)平台。通过Face2Face (F2F)技术将2.5D技术与3D-IC集成相结合,为下一代定制加速器(XPUs)和计算ASIC的开发提供了新的解决方案[1]。
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, V$ e: a4 U5 y& v4 N图1:Broadcom的3.5D XDSiP平台技术,在推动AI基础设施发展中的作用,具备开放性、可扩展性和高效能的特点。* m$ n2 u5 q6 v8 [3 [( L8 G( d6 R
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历史进程与复杂度增长, T- V; j, W5 @9 z
AI加速器的发展历程跨越十多年,每一代技术都带来新的能力和挑战。从2014年的初期发展到2026年以后的预期进展,这一领域经历了持续的技术升级。
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* N" ^8 l+ Y& N6 G# M- W图2:Broadcom从2014年到2026年及以后的多代定制AI加速器发展历程: g1 T" H0 t+ I3 P
$ j1 p+ o3 b% ] L* [) j5 \消费级AI XPU的复杂度呈指数级增长,这种增长由多个相互关联的因素推动,包括计算性能、网络带宽、存储带宽、供电能力、散热完整性和机械可靠性等。, Z% m" t! N2 f' S6 X: {. _
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图3:2014年至2028年消费级AI XPU复杂度的增长趋势,气泡大小代表XPU设计日益增加的复杂程度。" L3 ~* l8 ] k9 w/ _9 m6 f: A1 I" B
7 ? K0 S: }4 g7 d5 v0 I技术挑战与解决方案
7 L% Y$ `) a* S" J3 t" H/ c1 x半导体行业面临传统制程缩放放缓的重大挑战。尽管性能和功耗缩放继续推进,但逻辑和SRAM缩放已显示出局限性。/ @1 O1 q5 O1 l, M: B9 u- F
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3 Q; w/ b- O9 U% ]: Q图4:不同世代之间逻辑缩放、SRAM/IO缩放、性能和功耗之间的关系,说明了制程技术发展趋势中的挑战。9 L+ m/ W& r4 C% V& c
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3.5D XDSiP架构通过创新方法解决了这些挑战,结合了2.5D和3D集成技术的优势,在性能、功耗效率和形态系数方面实现了显著提升。
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图5:从2.5D XPU ASIC到3.5D XPU ASIC的转变,突出了在内容密度、封装尺寸、成本和性能方面的改进。. U5 n8 q2 q3 m U5 ^
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Face-to-Face技术实现
/ |( c* R8 N9 _$ Q( Y3.5D XDSiP中的Face-to-Face (F2F)技术较传统的Face-to-Back方法实现了重大突破,在信号密度、性能和设计灵活性方面带来了实质性提升。
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4 E% Y: e/ N3 H2 l4 d4 p0 q7 k! T( P$ [7 g图6:对比了Face-to-Back和Face-to-Face 3.5D技术,展示了结构差异和性能优势。& q2 o$ l1 `& ]" M4 \+ u
$ L3 j" _0 r3 y+ E9 Z* ^2 z0 nF2F方法相比传统方法实现了多项关键改进:堆叠裸片之间的信号密度提高了7倍,通过更短的布线路径和更低的寄生负载提升了信号性能,在顶部和底部裸片之间的ASIC功能分配方面提供了更大的灵活性。 c! s5 R/ x0 q( |
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现有应用和未来发展3 M) a% d( D9 M: ]9 |' x
Broadcom已开发了多种3.5D XDSiP技术实现方案,以满足不同的计算需求和应用场景。
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图7:不同的3.5D XDSiP定制XPU开发实现,每种实现都具有独特的规格和性能。/ N8 }$ z% P0 K1 B% Z
" k/ I4 G' W: _3 V# s& i" D5 p3 |这些实现方案包括具有不同数量3D堆叠、I/O chiplet和存储解决方案的配置。第一种实现采用双3D堆叠,配备十二个HBM3模块,采用100x100封装,其他版本则根据特定性能需求采用不同的堆叠、chiplet和存储技术组合。' n; l Z$ C2 S
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, u/ K- [0 Z7 u% q. S1 A& x图8:Broadcom 3.5D XDSiP技术的主要成就,包括行业创新、缩放能力和开发时间表。4 u$ G' r$ F( f/ L/ K/ n
. J2 b7 H! g. x: E技术优势和市场影响
3 @+ n& Z& m$ d3 N3.5D XDSiP技术在多个性能指标上实现了显著提升。在互连密度方面,信号密度较此前方案提高了7倍。通过使用3D HCB技术替代平面裸片间PHY,裸片间接口的功耗降低了10倍。该平台还显著降低了3D堆叠中计算、存储和I/O组件之间的延迟。0 j/ P1 u( ]; o5 U8 p: P
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这项技术实现的紧凑型封装带来了更小的interposer和封装尺寸,降低了成本并改善了封装翘曲控制。更为显著的是,该技术突破了以往的缩放限制,能在单个封装中集成超过6000平方毫米的硅面积和12个HBM。
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展望未来) K- s$ ]1 J P3 H2 }" t
随着AI计算的持续发展,对更强大、更高效解决方案的需求将继续增加。Broadcom的3.5D XDSiP技术计划于2026年初投入生产,在应对这些挑战方面迈出了重要一步。该平台通过结合先进封装技术和创新设计方法,为未来AI计算解决方案奠定了基础。这项技术的影响不仅限于当前应用,还为AI加速和计算架构的未来创新确立了新标准。3.5D XDSiP平台代表了AI计算架构演进的重要里程碑,将推动新能力和应用的发展。
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, w, t% T# s9 L9 L! s& {& ?参考文献
8 P, a+ V, v& ?6 y[1] Broadcom Inc., "3.5D XDSiP Platform Technology - ASIC Products Division," Broadcom Technical Documentation, Dec. 5, 2024.
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