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Chiplet 賽道雙雄:Intel 18A攻堅通用市場,AMD MI450深耕AI領(lǐng)域

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一、2nm 時代的算力關(guān)鍵:Chiplet 與兩款技術(shù)樣本

當(dāng)半導(dǎo)體制程邁入 2nm 級別,單芯片的物理極限愈發(fā)明顯,Chiplet(芯粒)技術(shù)逐漸成為解鎖先進制程性能的核心 —— 通過模塊化拆分與集成,既能突破良率瓶頸,又能靈活適配不同算力場景。這一趨勢下,Intel 18A 與 AMD Instinct MI450 分別在通用計算、AI 專用算力領(lǐng)域給出了實踐方案。

作為 1.8nm 級制程的代表,Intel 18A 的核心突破不僅在于 RibbonFET 晶體管與 PowerVia 背面供電,更通過 Chiplet 封裝打破傳統(tǒng)局限。其服務(wù)器芯片Clearwater Forest用 29 顆 Chiplet 集成:12 顆 18A 計算芯粒負(fù)責(zé)運算,搭配有源基板、I/O 與互聯(lián)芯粒,靠 Foveros Direct 3D 技術(shù)實現(xiàn) “3D 堆疊 + 2.5D 互聯(lián)”,既降功耗 40%,又覆蓋 AI PC、邊緣計算等場景,為通用領(lǐng)域的 “制程 + Chiplet” 協(xié)同提供了參考。


而在AI 專用算力領(lǐng)域,AMD Instinct MI450 則走出了另一條路 —— 以 “2nm 工藝 + Chiplet 異構(gòu)集成” 為核心,針對性解決大規(guī)模 AI 訓(xùn)練的性能、成本與擴展痛點,成為 Chiplet 垂直場景應(yīng)用的典型案例。

二、AMD MI450:AI 場景下的 Chiplet 技術(shù)落地

2026 年 AI 加速卡領(lǐng)域的技術(shù)突破中,AMD Instinct MI450 將憑借 “2nm 工藝 + Chiplet 異構(gòu)集成” 的設(shè)計,成為 AI 專用算力領(lǐng)域的重要突破。其核心邏輯是通過 Chiplet 模塊化,最大化先進制程與高帶寬內(nèi)存的協(xié)同效應(yīng),從硬件層面簡化大規(guī)模 AI 訓(xùn)練的實現(xiàn)路徑。

從技術(shù)定位來看,MI450 專為超大規(guī)模 AI 訓(xùn)練設(shè)計:核心計算單元(XCD 芯粒)采用臺積電 N2P 2nm 工藝,中介層(AID)與媒體接口模塊(MID)則選用 3nm 工藝,形成 “核心用尖端制程保性能、輔助模塊用成熟制程控成本” 的混合方案。

參數(shù)層面,其 FP4 精度算力達 5 PFLOPS,搭配最高 432GB HBM4 內(nèi)存,帶寬提升至 19.6TB/s,單卡即可支撐千億參數(shù)大模型訓(xùn)練,無需依賴復(fù)雜的模型拆分技術(shù),大幅降低了大規(guī)模 AI 計算的硬件門檻。

系統(tǒng)級應(yīng)用上,MI450 配套的 Helios 機架方案進一步釋放 Chiplet 的擴展優(yōu)勢:單機架可集成 128 塊 MI450,總帶寬突破 1400TB/s,能適配超算中心、AI 實驗室等場景的大規(guī)模算力需求;且模塊化設(shè)計讓后期算力擴容更靈活,無需重構(gòu)整體硬件架構(gòu),兼顧了當(dāng)前性能與未來升級需求。


三、拆解 MI450:Chiplet 如何支撐 2nm 級 AI 算力?

若說 2nm 工藝是 MI450 的性能基礎(chǔ),那么 Chiplet 技術(shù)便是其實現(xiàn) “高性能 + 高性價比” 的核心支撐 —— 通過功能拆分、互聯(lián)優(yōu)化與內(nèi)存協(xié)同,解決了先進制程下 “良率低、成本高、擴展難” 的三大痛點。

1. Chiplet 的功能分工邏輯

MI450 的 Chiplet 架構(gòu)是異構(gòu)集成的經(jīng)典范式:按功能精準(zhǔn)拆分,避免單芯片 “全功能集成” 的性能瓶頸:

XCD計算芯粒:每顆集成 CDNA 4.0 架構(gòu)的矩陣運算單元,2nm 工藝保障算力密度,8 顆協(xié)同實現(xiàn)算力線性疊加,且小尺寸芯粒相比大芯片良率提升超 50%;

AID有源中介層芯粒:3nm 工藝負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)調(diào)度,作為 “算力樞紐” 連接 XCD 芯粒與 HBM4 內(nèi)存,縮短數(shù)據(jù)傳輸路徑,減少信號損耗;

MID媒體接口芯粒:承擔(dān)外部數(shù)據(jù)交互功能,兼容 PCIe 6.0 與 AMD UALink 互聯(lián)協(xié)議,為多設(shè)備協(xié)同提供接口支持。

這種分工讓每顆 Chiplet 聚焦單一功能,既能用匹配工藝實現(xiàn)性能最優(yōu),又能通過 “壞芯粒替換” 降低整體成本,完美平衡了先進制程的性能與實用性。

2. Infinity Fabric:Chiplet 互聯(lián)的技術(shù)關(guān)鍵

Chiplet 的高效協(xié)同離不開互聯(lián)技術(shù),MI450 搭載的第六代 Infinity Fabric 技術(shù),實現(xiàn)芯粒間 1.4TB/s 的帶寬與低于 50ns 的延遲(相當(dāng)于每秒傳輸 70 部 4K 電影);更關(guān)鍵的是支持多卡擴展 ——128 塊 MI450 通過 UALink 組成集群時,延遲僅增加 10%,滿足大規(guī)模 AI 訓(xùn)練對 “低延遲互聯(lián)” 的核心需求。

不同于 3D 堆疊的復(fù)雜封裝,這種 “2.5D + 高速總線” 的互聯(lián)方案,在保證帶寬與延遲性能的同時,降低了封裝工藝難度,更適合大規(guī)模量產(chǎn),體現(xiàn)了 Chiplet 技術(shù) “性能與可制造性平衡” 的設(shè)計思路。

3. HBM4 與 Chiplet 的協(xié)同突破

MI450 的 432GB HBM4 內(nèi)存能實現(xiàn) 19.6TB/s 的高帶寬,核心在于 Chiplet 與內(nèi)存的緊密集成:AID 中介層直接連接 XCD 芯粒與 HBM4 顆粒,省去傳統(tǒng) PCB 板的信號損耗,形成 “計算 - 內(nèi)存” 就近布局的架構(gòu),從根本上解決了 AI 訓(xùn)練中的 “內(nèi)存墻” 問題(數(shù)據(jù)傳輸速度跟不上計算速度)。

對比前代單芯片設(shè)計的 MI300X(HBM3 內(nèi)存帶寬 8TB/s),MI450 通過 Chiplet 拆分,讓內(nèi)存接口與計算單元的距離縮短 60%,帶寬直接翻倍,印證了 “先進內(nèi)存技術(shù)需與 Chiplet 結(jié)合才能釋放最大性能” 的技術(shù)規(guī)律。


四、Intel 18A 與 AMD MI450:Chiplet 的兩條技術(shù)路徑

Intel 18A 與 AMD MI450 雖應(yīng)用場景不同,但共享同一技術(shù)邏輯 ——先進制程的性能釋放離不開 Chiplet,Chiplet 也需依托先進制程實現(xiàn)更高算力密度,且二者的落地路徑形成了鮮明互補:

Intel 18A 走 “通用計算全覆蓋” 路線:通過 CPU+GPU+NPU 的多類型芯?;旌霞?,用 Foveros 3D 堆疊技術(shù)打破 “單一芯片難以適配多場景” 的限制,既能支撐 AI PC 的本地推理,也能滿足邊緣計算的輕量算力需求,核心是 “用 Chiplet 提升場景適配性”;

AMD MI450 則走 “AI 專用深耕” 路線:所有 Chiplet 圍繞 “算力輸出、數(shù)據(jù)調(diào)度、內(nèi)存互聯(lián)” 三大核心功能設(shè)計,XCD 芯粒專攻計算、AID 芯粒聚焦調(diào)度、MID 芯粒負(fù)責(zé)接口,甚至通過混合制程進一步優(yōu)化成本,核心是 “用 Chiplet 解決垂直場景的痛點”。

兩條路徑無優(yōu)劣之分,卻共同證明:后摩爾時代,Chiplet 已從 “可選技術(shù)” 變?yōu)?“必選架構(gòu)”,成為先進算力落地的基礎(chǔ)支撐。

五、Chiplet 的技術(shù)價值:重構(gòu)先進算力的實現(xiàn)邏輯

Intel 18A 與 AMD MI450 的實踐,并非單純的技術(shù)創(chuàng)新,更在于它們凸顯了 Chiplet 對半導(dǎo)體行業(yè)的深層價值 —— 打破傳統(tǒng)算力實現(xiàn)的固有邏輯,讓先進技術(shù)更易落地、更具實用性。

首先是破解先進制程性價比陷阱:2nm 級工藝的研發(fā)成本已超 50 億美元,單芯片良率卻不足 30%,而 Chiplet 通過 “小芯粒拆分”,讓 2nm 工藝僅用于核心計算模塊(如 MI450 的 XCD 芯粒、18A 的計算芯粒),輔助模塊用更成熟的 3nm/Intel 3 工藝,整體成本降低 40% 以上,良率提升至 80%,徹底改變了 “越先進越難用” 的困境。

其次是推動算力按需定制:傳統(tǒng)芯片需為單一場景設(shè)計完整功能,迭代周期長達 24 個月,而 Chiplet 可像 “搭積木” 一樣組合芯粒 —— 需要通用算力就集成 CPU+GPU 芯粒,需要 AI 算力就強化計算 + 內(nèi)存芯粒,迭代周期縮短至 12 個月,完美匹配 AI、邊緣計算等領(lǐng)域的快速演進節(jié)奏。

最后是加速行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新:過去單芯片設(shè)計需要企業(yè)覆蓋“制程、封裝、軟件” 全鏈條,門檻極高;而 Chiplet 讓企業(yè)可聚焦優(yōu)勢領(lǐng)域 —— 有的專注計算芯粒研發(fā),有的深耕互聯(lián)技術(shù),有的優(yōu)化內(nèi)存集成,再通過標(biāo)準(zhǔn)化互聯(lián)組合成完整產(chǎn)品,形成 “分工協(xié)作” 的生態(tài)模式,大幅降低了先進算力的創(chuàng)新門檻。

結(jié)語:Chiplet 引領(lǐng)算力革命的下一站

當(dāng) Intel 18A 用 29 顆 Chiplet 撐起通用算力的多樣化需求,當(dāng) AMD MI450 用 Chiplet 突破 AI 訓(xùn)練的性能瓶頸,我們看到的不只是兩款產(chǎn)品的創(chuàng)新,更是一場由 Chiplet 主導(dǎo)的算力革命 —— 它讓先進制程從 “實驗室技術(shù)” 走向 “產(chǎn)業(yè)實用”,讓算力供應(yīng)從 “標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品” 轉(zhuǎn)向 “定制化服務(wù)”,讓行業(yè)創(chuàng)新從 “單打獨斗” 變?yōu)?“協(xié)同共贏”。

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