得益于臺(tái)積電 3D 晶圓鍵合（wafer-on-wafer）技術(shù)，總部位于英國(guó)的 Graphcore 能夠在不大刀闊斧改變自家專用 AI 處理器內(nèi)核的情況下，顯著提升其計(jì)算性能。Graphcore 高管稱，名為 Bow 的新型組合芯片，將被率先投放于倫敦的某個(gè)地區(qū)。
Bow 與舊款 Colossus MK2 芯片均使用了 TSMC N7 工藝制造（圖自：Graphcore）
在電壓低于前身的情況下，Bow 還可運(yùn)行得更快速（1.85 vs 1.35 GHz），意味著計(jì)算機(jī)迅雷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度提升了 40%、同時(shí)能耗降低了 16% 。更棒的是，用戶無需修改軟件，即可獲得這些益處。
Graphcore 首席技術(shù)官兼聯(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，通過將多個(gè)硅芯片組裝在一起，我們得以在其它方面彌補(bǔ)性能增長(zhǎng)不斷放緩的摩爾定律”。
作為比較，英特爾 Foveros 方案選擇了將切割后的芯片連接到其它芯片或晶圓上。而臺(tái)積電的 SoIC WoW 技術(shù)，則是將兩個(gè)完整的芯片晶圓鍵合到了一起。
每個(gè)芯片上的銅焊盤在晶圓對(duì)齊時(shí)匹配，再將兩個(gè)晶片疊壓到一起時(shí)讓焊盤熔斷。我們可將至視作某種冷焊，接著將頂部晶圓削薄到僅數(shù)微米，最后將鍵合晶圓切割成芯片。
BOW 實(shí)測(cè)性能增益
在 Graphcore 的案例中，其在一塊晶圓上填滿了該公司的第二代 AI 處理器，擁有 1472 個(gè)智能處理單元（IPU）和 900MB 片上緩存。
這些處理器已在商業(yè)系統(tǒng)中得到應(yīng)用，并在最近一次 MLPerf 基準(zhǔn)測(cè)試中交出了相當(dāng)不錯(cuò)的答卷。
至于另一個(gè)晶片，其擁有一套相應(yīng)的供電芯片（不包含晶體管或其它有源器件），配備了電容并通過硅通孔（TSV）來垂直連接。
值得一提的是，電容器組件形成在硅片上深且窄的溝槽中（類似 DRAM）。通過將這些電荷儲(chǔ)存組件放置在靠近晶體管的位置，以實(shí)現(xiàn)更平滑的功率傳輸，從而使 IPU 內(nèi)核在較低電壓下運(yùn)行得更快。
能效增益
若缺乏這一方案，Graphcore 就必須將 IPU 工作電壓提升到更高，才能維持 1.85 GHz 的工作頻率。此外借助電源芯片，也可助力其達(dá)成該時(shí)鐘頻率、并減少能源開銷。
Graphcore 高管補(bǔ)充道，Wafer-on-Wafer 技術(shù)使得芯片之間的鏈接密度可高于將單個(gè)芯片連接到晶圓上，但也面臨一批晶圓中難免有少數(shù)存在缺陷的問題。
通過鍵合兩片晶圓，會(huì)使得成品芯片的缺陷率翻番。為了緩解這種情況的發(fā)生，Graphcore 選擇了一套機(jī)智的應(yīng)對(duì)方法 —— 與其它 AI 處理器一樣，IPU 由許多重復(fù)、冗余的處理器內(nèi)核和其它部分組成。
公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Nigel Toon 指出，任何缺陷都可通過內(nèi)置的保險(xiǎn)電路，讓它們與 IPU 的其余部分隔離開來。
TSMC 晶圓鍵合工藝的層級(jí)示意
有趣的是，盡管 BOW 尚未在供電芯片上堆砌晶體管，但 Simon Knowles 暗示道 —— 當(dāng)前工作只能算是邁出了第一部，該公司將在不久的將來“走得更遠(yuǎn)”。
此外該公司披露了一些計(jì)劃，比如將打造可訓(xùn)練“人腦規(guī)模”人工智能的超級(jí)計(jì)算機(jī) —— 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中具有數(shù)百億的參數(shù)數(shù)量級(jí)。
而以英國(guó)數(shù)學(xué)家 I.J.“Jack”Good 命名的“Good 計(jì)算機(jī)”—— 由 512 個(gè)系統(tǒng) / 8192 個(gè) IPU）、大容量存儲(chǔ)、CPU 和網(wǎng)格組成 —— 將能夠處理超過 10 ExaFlops（千億億次）的浮點(diǎn)運(yùn)算。
在 4PB 內(nèi)存和每秒超 10PB 帶寬的加持下，Graphcore 預(yù)計(jì)每臺(tái)超算造價(jià)在 1.2 億美元左右，且有望于 2024 年交付使用。
