摘要 :大型語言模型等人工智能的快速崛起，為數(shù)據(jù)中心帶來了對計(jì)算能力和效率提升的巨大需求。然而，這些人工智能模型的進(jìn)化速度遠(yuǎn)超硬件的進(jìn)步速度。本文回顧了人工智能對芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域產(chǎn)生的深刻影響，以及為填補(bǔ)日漸擴(kuò)大的差距所需的架構(gòu)創(chuàng)新。文章重點(diǎn)探討了性能、功耗、散熱、數(shù)據(jù)傳輸和靈活性方面的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。先進(jìn)的封裝技術(shù)、新型互連、軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)以及早期優(yōu)化在克服這些障礙方面至關(guān)重要。盡管面臨艱難的權(quán)衡取舍，但創(chuàng)新性的解決方案有助于催生人工智能加速的新時(shí)代。

導(dǎo)言

近年來，人工智能呈現(xiàn)爆炸式增長，應(yīng)用領(lǐng)域極為廣泛。大型語言模型如ChatGPT的出現(xiàn)，令公眾震驚。然而，對于人工智能計(jì)算力的不斷增長的需求，也催生了對數(shù)據(jù)中心處理器進(jìn)行優(yōu)化的必要。算法的快速演變使得這成為了一個(gè)移動(dòng)的目標(biāo)。芯片架構(gòu)師需構(gòu)建具有靈活性的架構(gòu)，以持續(xù)適應(yīng)變化 [1]。軟件的進(jìn)步速度已經(jīng)超過了摩爾定律所規(guī)定的硅材料性能的改進(jìn)速度。這種情況迫使我們采用3D堆疊等創(chuàng)新封裝技術(shù)，以提升計(jì)算密度，但同時(shí)也為整個(gè)設(shè)計(jì)流程帶來了新的復(fù)雜性。

優(yōu)化人工智能工作負(fù)載需在功耗、性能、面積和上市時(shí)間等多方面進(jìn)行艱難的權(quán)衡。數(shù)據(jù)傳輸和散熱已成為主要的瓶頸。本文概述了人工智能所引發(fā)的范式轉(zhuǎn)變，以及在應(yīng)對相關(guān)架構(gòu)挑戰(zhàn)方面的洞見。

人工智能巨大的計(jì)算需求 

大型語言模型代表數(shù)據(jù)中心計(jì)算需求前所未有的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。硬件通常漸進(jìn)改進(jìn)，而人工智能訓(xùn)練工作負(fù)載數(shù)月翻一番。這給半導(dǎo)體技術(shù)進(jìn)步帶來巨大壓力。人工智能算法需要極大的計(jì)算強(qiáng)度和內(nèi)存容量。功耗也尤為關(guān)鍵，特別是訓(xùn)練工作負(fù)載。推理乍得詢需要低延遲處理大量數(shù)據(jù)。人工智能芯片設(shè)計(jì)必須權(quán)衡這些極端、不斷變化的需求。 

對整個(gè)設(shè)計(jì)流程的連鎖影響 

優(yōu)化人工智能處理器對整個(gè)設(shè)計(jì)流程影響深遠(yuǎn)。必須提前用真實(shí)工作負(fù)載進(jìn)行探索，以評估功耗與性能的權(quán)衡。熱分析和功耗分析也需要前移。多芯片集成更加普遍，需要先進(jìn)的封裝專業(yè)知識。片上數(shù)據(jù)傳輸成為核心瓶頸。存在定制特定算法與容納算法變化靈活性的張力。上市時(shí)間壓力使問題更復(fù)雜 [2]。 

架構(gòu)選擇 

人工智能芯片設(shè)計(jì)有幾個(gè)關(guān)鍵架構(gòu)決策。計(jì)算引擎和內(nèi)存類型選擇會產(chǎn)生連鎖影響。拆分為芯片組可以提升密度，但需要高帶寬、低延遲的互連。數(shù)據(jù)傳輸需要光學(xué)輸入/輸出或硅基光電子技術(shù)。熱設(shè)計(jì)需要智能傳感器和限制。功耗預(yù)算決定高級睡眠方案。支持快速重配置和細(xì)粒度測試提供算法敏捷性。隨著算法演變，靈活性很重要。 

日益擴(kuò)大的技術(shù)鴻溝 

核心挑戰(zhàn)在于人工智能模型的快速進(jìn)步與硬件進(jìn)步的相對緩慢之間的差距。盡管硅的尺度放緩，但芯片間通信仍遭遇瓶頸。人工智能的進(jìn)化速度超過了多年的處理器設(shè)計(jì)周期。這需要新的架構(gòu)、封裝和軟件集成以實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)展，但更多的芯片組帶來了功耗和數(shù)據(jù)堵塞問題。靈活性、模塊化和協(xié)同設(shè)計(jì)對于趕上節(jié)奏很重要。

剩余需攻克的障礙 

設(shè)計(jì)高性能、高效的人工智能芯片仍面臨許多障礙。必須解決熱量和功耗問題，可能需要新材料或復(fù)雜的傳感器。片上數(shù)據(jù)傳輸?shù)木窒扌枨髣?chuàng)新解決方案，如先進(jìn)的互連或硅光子技術(shù)。設(shè)計(jì)流程前期的廣泛軟件探索對工具和方法提出了挑戰(zhàn)。在專用硬件、芯片組和通用處理器之間劃分工作負(fù)載仍具有難度?？焖僭O(shè)計(jì)迭代和自動(dòng)化在未來將變得很重要。

前進(jìn)之路

為應(yīng)對人工智能帶來的范式轉(zhuǎn)變，芯片架構(gòu)師需要采納新的架構(gòu)、先進(jìn)的封裝技術(shù)以及更緊密的軟硬件集成。能夠跨越硬件和軟件界限的公司將享有更強(qiáng)的競爭優(yōu)勢。模塊化、靈活性和新方法將成為關(guān)鍵推動(dòng)力。盡管權(quán)衡取舍依然困難重重，人工智能革命也帶來了巨大的機(jī)遇，推動(dòng)行業(yè)進(jìn)入數(shù)據(jù)中心計(jì)算的新時(shí)代。借助創(chuàng)新思維，芯片設(shè)計(jì)師可以釋放人工智能的無限潛力。

人工智能對數(shù)據(jù)中心芯片的挑戰(zhàn) 

人工智能正在數(shù)據(jù)中心市場上，技術(shù)進(jìn)步與客戶需求之間產(chǎn)生明顯差距。ChatGPT 和 Dall-E等大型語言模型的出現(xiàn)，極大增加了對人工智能芯片進(jìn)行更多數(shù)據(jù)處理、更低延遲、更高效率和更強(qiáng)功能性的需求。然而，人工智能模型的快速演變也需要內(nèi)置靈活性，以適應(yīng)算法的持續(xù)變化。 在嚴(yán)格功耗預(yù)算下，數(shù)據(jù)中心的人工智能處理器需要為推理乍得詢提供高吞吐量。訓(xùn)練工作負(fù)載計(jì)算量更大，可消耗兆瓦級電力。片上數(shù)據(jù)傳輸和通信成為關(guān)鍵需優(yōu)化的瓶頸。高密度的先進(jìn)封裝技術(shù)加劇了散熱問題。人工智能芯片設(shè)計(jì)者必須在性能、功耗、成本、上市時(shí)間和算法靈活性等方面進(jìn)行艱難平衡 [3]。

數(shù)據(jù)中心芯片對人工智能的解決方案 

許多新穎的架構(gòu)正在出現(xiàn)以滿足數(shù)據(jù)中心人工智能的需求。對于推理應(yīng)用，服務(wù)器CPU正在使用GPU、TPU和FPGA進(jìn)行加速。新型存儲技術(shù)如高帶寬內(nèi)存和計(jì)算快速鏈接提供更高帶寬和新拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。先進(jìn)的 2.5D 和 3D 封裝技術(shù)集成更多計(jì)算芯片，使用硅中間芯片和硅通孔技術(shù)。這允許對不同功能進(jìn)行芯片組劃分和實(shí)現(xiàn)。光學(xué)輸入/輸出使用硅基光電子技術(shù)減少數(shù)據(jù)傳輸瓶頸 [4]。初創(chuàng)公司正在探索針對特定模型定制的嶄新人工智能加速器架構(gòu)。人工智能工作負(fù)載的激增正在推動(dòng)新一波異構(gòu)計(jì)算的專業(yè)化浪潮。

人工智能對數(shù)據(jù)中心芯片的權(quán)衡

優(yōu)化人工智能芯片的性能、功耗和成本/面積需要進(jìn)行艱難的權(quán)衡。更多片上內(nèi)存可以提高數(shù)據(jù)本地性，減少外部帶寬需求，但增加成本。更高內(nèi)存帶寬可提升性能，但會增加功耗和散熱問題。低延遲互連如NVLink需要額外引腳和芯片面積。新型先進(jìn)封裝提高密度但也帶來可靠性風(fēng)險(xiǎn)和良率損失。更專用的人工智能加速器減少頂層數(shù)據(jù)傳輸?shù)拗旗`活性。定制特定算法的硬件與支持更多算法敏捷性的可編程平臺之間存在張力。人工智能芯片架構(gòu)師必須在這些相互競爭的約束條件之間找到正確的平衡點(diǎn)。

硅基光電子的作用

硅基光電子作為潛在解決方案，以提高數(shù)據(jù)中心不同人工智能芯片之間的通信速度和效率。硅基光電子使用光而不是電信號來傳輸數(shù)據(jù)，這可以減少功耗和延遲。隨著在人工智能設(shè)計(jì)中使用更多芯片組，產(chǎn)生了更多集成和組件間協(xié)調(diào)需求， 硅基光電子可以幫助緩解日益增加的數(shù)據(jù)傳輸和通信瓶頸，以提升系統(tǒng)性能 [5]。

未來挑戰(zhàn) 

未來人工智能芯片設(shè)計(jì)的一些關(guān)鍵挑戰(zhàn)包括： 

• 彌合人工智能算法和模型快速進(jìn)步與硬件能力較慢提升之間的差距。 

• 管理高密度先進(jìn)封裝技術(shù)所帶來的熱量和功耗需求。 

• 在性能、功耗、成本、上市時(shí)間和靈活性方面找到平衡。 

• 克服片上和片間的數(shù)據(jù)傳輸和通信瓶頸。 

• 開發(fā)新型互連、芯片組和硅基光電子等技術(shù)以提速和效率。 

• 在設(shè)計(jì)流程早期就進(jìn)行廣泛的軟件探索和功耗分析。 

• 實(shí)現(xiàn)足夠的模塊化和靈活性以適應(yīng)人工智能模型的持續(xù)演變。 

• 在專用硬件、芯片組和通用處理器之間進(jìn)行最佳工作負(fù)載劃分。 

• 整合注重人工智能的方法、工具和流程以自動(dòng)化和加速設(shè)計(jì)過程。 

• 推動(dòng)系統(tǒng)架構(gòu)師、硬件設(shè)計(jì)師和軟件開發(fā)者之間更緊密的協(xié)作。 

• 探索針對特定模型或應(yīng)用程序的全新人工智能優(yōu)化架構(gòu)。

結(jié)論 

人工智能代表了芯片設(shè)計(jì)顛覆性的轉(zhuǎn)變。應(yīng)對這一挑戰(zhàn)需要架構(gòu)、先進(jìn)封裝、設(shè)計(jì)方法、軟件集成以及工具等方面的改變。掌握人工智能巨大計(jì)算需求的公司在競爭中將處于優(yōu)勢。但這需要軟硬件界走得更近。前方存在艱難權(quán)衡，但人工智能也推動(dòng)計(jì)算步入新時(shí)代，帶來巨大機(jī)遇。通過創(chuàng)新思維和團(tuán)結(jié)協(xié)作，整個(gè)行業(yè)可以釋放人工智能的全部潛力。

本文標(biāo)題：AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)中心芯片設(shè)計(jì)創(chuàng)新及硅基光電子技術(shù)的應(yīng)用

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