异构集成技术与人工智能：从算力挑战到系统级创新

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异构集成技术与人工智能：从算力挑战到系统级创新

在人工智能飞速发展的当下，计算需求呈指数级增长，异构集成（Heterogeneous Integration, HI）技术成为推动AI硬件进步的关键力量。本文来自于Georgia Tech教授以及CHIMES主任的Madhavan Swaminathan博士在2025年HIR年会上的报告，深入探讨异构集成在AI领域的应用现状、面临的挑战及未来发展潜力。 作为美国半导体研究联盟（SRC）“联合大学微电子计划 2.0”（JUMP 2.0）的核心成员，CHIMES（Center for Heterogeneous Integration of Microsystems at Scale）由宾夕法尼亚州立大学牵头，联合佐治亚理工、麻省理工、加州大学圣地亚哥分校等高校，以及 Intel、TSMC、三星、美光、DARPA 等 20 余家工业界与政府机构，于 2024 年正式启动，旨在攻克异构集成在规模化应用中的系统性难题

一、AI 算力需求的指数级增长与摩尔定律的困境

人工智能的快速发展以计算能力的爆炸式需求为显著特征。自 2012 年以来，AI 训练所需的浮点运算次数（FLOPs）呈现出远超摩尔定律的增长速率 —— 传统半导体工艺遵循每两年性能翻倍的规律，而 AI 模型的训练算力需求每两年增长达 750 倍。以 GPT-3 为例，其 1750 亿参数的训练需要 1 万亿次浮点运算，若采用英伟达 FP16 张量核心 GPU（单卡算力 312 TFLOPS），需 4000 卡集群持续运行 1 个月，总功耗达 1600 千瓦，能耗突破 10¹² 焦耳，这对计算系统的能效比和规模扩展提出了严峻挑战。

这种需求倒逼计算架构从单一芯片向系统级集成演进。传统深度神经网络依赖晶体管规模扩展提升性能，但单片集成面临物理极限：光刻技术受限于 800mm² 的芯片面积上限，且先进制程（如 3nm 以下）的资本投入和良率风险显著增加。AI 时代的算力需求已从 “单芯片性能优化” 转向 “多组件协同集成”，异构集成（Heterogeneous Integration, HI）成为突破瓶颈的核心路径。

二、异构集成：延续摩尔定律的系统级解决方案

异构集成通过 “多芯片、多工艺、多领域” 的混合集成模式，实现了传统单片集成难以达成的性能突破：

① Chiplets架构

将复杂功能分解为多个专用小芯片（如 CPU、GPU、HBM 内存、专用 AI 加速器），采用不同工艺节点制造（先进节点用于计算单元，成熟节点用于 I/O 和存储），在降低设计复杂度的同时提升良率。例如，155mm×155mm 的大尺寸基板可集成数百个异构小芯片，构建包含 GPU＋HBM＋CPU与AI Chiplet的混合架构，实现计算密度的量级提升。

② 跨尺度连接技术

针对不同通信距离优化互连方案 ——0.01-0.05m 短距采用 2D 铜互连，0.05-0.5m 中距采用 3D 堆叠铜互连，1m-1000m 长距采用共封装光子学（Co-Packaged Optics），超过 1000m 则使用光纤链路。这种分层互连架构在保证带宽密度的同时，传输能耗也显著优于单一互连方案。

三、AI 驱动下的异构集成关键技术突破

1. 三维堆叠与热管理创新

3D 堆叠技术将多个芯片垂直集成，带来密度提升的同时加剧了散热挑战。CHIMES 中心提出的目标包括：实现 16M/mm² 的 I/O 密度（当前水平为 12K/mm²）和 > 500Tbps/mm² 的带宽密度以及0.01 pJ/bit的能耗，同时解决 2kW/cm² 的芯片级热流密度（热点达 30kW/cm²）。具体方案包括：

• 高导热材料应用：在后端工艺（BEOL）中高速沉积厚度 > 1 um的 AlN 散热片，结合间隙填充喷涂技术，将热导率提升到120W/m K以上。

• 微流控冷却：开发嵌入式微通道结构，通过液体冷却对芯片表面温度控制，仿真显示在相同的冷却液流速和芯片功率密度下，嵌入玻璃封装的微柱直接冷却比基于玻璃和金属通孔的微通道冷却降低了75℃以上；微流控散热的实验显示在 10ml/s 流速下可处理 1000W/cm² 的功率密度，最高芯片温度接近90℃，满足高密度堆叠的散热需求。

2. 高效功率传输架构

AI 芯片的功率需求已从百瓦级迈向千瓦级（如目标 1-2kW 功率传输，＞4A/mm²电流密度），传统电源方案面临效率瓶颈。CHIMES 研发的集成式电压调节器（IVR）采用零电压开关（ZVS）技术，实现全负载范围 90% 以上的效率：

• 多相软开关设计：通过 3 相 / 6 相交错控制，将开关频率提升至 1-10MHz，支持 48V 输入到 1V 输出的高效转换，相比传统硬开关架构（效率 84-87%）显著优化。

• 玻璃基板集成：嵌入式硅电容和 GaN 开关器件在玻璃基板上的 3D 集成，将功率密度提升至 20W/mm³，同时降低电磁干扰（EMI），满足高密度系统的电源完整性要求。

3. 光子集成与射频技术融合

为解决电互连的带宽瓶颈，异构集成引入光子学技术实现光 - 电混合集成：

• 三维光波导：在N-BK7材料中通过飞秒加工的形式形成3D波导结构，在0.7um半径单模尺寸和3um pitch下，O波段的波导间串扰＜-20dB，支持高密集成。而除了水平横向的波导以后，CHIMED还开发了垂直波导加工技术，目前展示了100um直径 150um深度的垂直波导结构。

• 射频（RF）增强：基于 SiGe 和 CMOS 工艺的 RF 链路，在 D 波段（110-170GHz）实现高速信号转换，结合柔性介质波导，解决高频信号在长距离传输中的损耗问题，为大规模集群通信提供低延迟连接。

4. 设计工具链与自动化优化

针对复杂异构系统的设计挑战，CHIMES 开发了跨层协同设计框架：

• 多目标优化：集成功率（Power）、性能（Performance）、尺寸（Form-factor）、成本（Cost）、可靠性（Reliability）的 PPFCR 模型，通过自动化路径查找实现系统级参数优化。
• M3D 芯片布局：支持 50,000mm² 级大尺寸基板的物理设计，解决传统工具在多芯片三维堆叠中的布局布线限制，将设计周期从数月缩短至数周。

四、CHIMES 中心：异构集成的产学研协同创新

作为 SRC JUMP 2.0 计划的核心中心，CHIMES 联合了包括 Intel、TSMC、三星在内的 20 余家工业伙伴，聚焦三大创新方向：

1. 技术研发：突破 3D 集成、光子互连、高效电源等关键技术，目标在 2025 年前实现 1T 晶体管 GPU 的原型验证。
2. 生态构建：建立小芯片接口标准（如 Chiplet 间通信协议），推动产业链协同，降低异构设计的复杂度。
3. 人才培养：通过跨学科课程和工业实习，培养掌握 “芯片 - 封装 - 系统” 全栈技术的复合型人才。

五、结论：异构集成定义 AI 硬件未来

报告指出，AI 的持续发展依赖于硬件创新与软件需求的协同演进。异构集成通过系统级重构，突破了单一芯片的物理和经济瓶颈，成为延续 “摩尔定律” 的核心路径。从算力密度提升到能效优化，从硬件架构创新到设计工具革命，HI 正推动 AI 计算从 “单一器件优化” 转向 “全系统协同”。

然而，挑战依然存在：小芯片标准化、混合工艺良率控制、超大规模系统的可靠性等问题仍需攻关。随着 CHIMES 等机构的技术落地，异构集成有望在未来 5-10 年实现规模化应用，为百亿亿次计算（Exascale）和通用人工智能（AGI）提供坚实的硬件基础。正如报告结语所言：“AI 硬件必须跑在软件前面 —— 唯有加速创新，才能赢得这场没有终点的竞赛。” 异构集成，正是这场竞赛中最具潜力的引擎。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-26，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除系统芯片人工智能架构设计

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