TA的每日心情 | 奋斗 2021-4-20 05:43 |
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本帖最后由 可梦之 于 2026-5-31 10:23 编辑
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逻辑折叠制造商采用的w2w+hybrid bonding。先单独生产两个die,做好铜柱,然后打磨平整,face2face的键合。需要低温键合,不能超过300度,否则容易损坏芯片。同时在背面做TSV把管脚等引出来。; K+ n. \- ~5 b% G; ^
9 y0 [0 Q' u+ J+ Z% B" C& ^hw厉害的地方在于把HB/TSV的密度都大大提高了。HB最小间距降低到了1.5um,TSV是6um。这样,两个die之间可以做到5000万级别的互联线。这使得更低层次的逻辑互联成为可能。否则HB互联只有几万几十万的情况下,只能做到logic到sram这种block级别的划分和互联。
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当然这是有代价的,一个就是5000M互联线的良率问题,hw给的答案是冗余。但是clock/power这种可以做mesh的网络好做,signal连线怎么做冗余,总不能每个都占用两个hb做冗余吧。' M8 T. `$ u9 ]; T$ \' ^
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还有一个问题是散热。hw给的答案是做逻辑拆分和PR的时候就要考虑热,不要把两个发热高的放在一起。但是这又与逻辑折叠相悖,本就是要把相关的逻辑放在一起,这些大概率会同时发热。我看图片可能大部分还是logic和sram堆叠,控制发热。另外一个是提高封装散热。没有说细节,我怀疑做那么多TSV可能主要是为了散热,利用TSV的铜柱把热量从背面散出去。因为管脚不需要这么多TSV。
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' M( R2 C8 W! d; u& }, w软件方面,hw承认现有EDA支持度还很低(包括国外EDA),主要靠人工,效率不高。EDA是比制造更大的瓶颈。hw的方案是在synthesis之前加入了partition这一层,划分模块和上下die,然后整个flow做迭代。这方面hw还是很nb的,虽然我猜做的是相对简单的,logic folding的潜力还有很多没有挖出来。6 s' p6 H, R8 z7 W: l" X
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3D EDA学术研究一直有,最近也有北大的论文被炒的火热。但是学术界论文要落地还有很多问题。我们看没有哪家EDA厂商蹭这个热点,也说明的确没有突破,否则早大力宣传了。受影响最大的还是PR工具,前端工具相对影响不大。国内做PR的有鸿芯微纳、立芯等,2D的都问题多多。华大、概论等也开始做PR了,但是目前进度还不如前两家。hw自己也有搞,Macro-placement据说搞的不错,但是整体的PR是没有的,否则也不会扶持某家EDA公司。这里面placement相对容易些,学术论文比较多,routing更难,学术论文相对都少不少。
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4 s$ H& a2 `% q: m" K3 z! z对STA影响相比要小些,RC抽参工具将HB抽象之后,STA核心算法不用变,除非垂直的HB的电感效应太大不能忽略(大概率不会发生)。主要影响是MMMC和OCV。如hw所说,corner数量大大增加,同一个pipeline,一个ff是SS,另外一个ff是FF的情况之前也不会发生。OCV方面,没有具体数据。但是提到HB的overlay accuracy是0.5um。要知道HB pitch已经降低到1.5um,铜柱直径不会超过1.0um,那么对齐最大差0.5um的情况下,这个偏差已经非常显著了。当然HB的铜柱比较粗,电阻也比较小,寄生电容不太大的情况下,还是可控的。更好的一点是,对齐错位应该是整个die一起的,所有的HB都偏差0.5um,之间的variation也不用很大。1 N' l# q% a0 V/ Y# [9 i
# [% P7 L) y. `: A逻辑折叠也是有物理上限的。f2f的方案只能做两层堆叠。多层肯定要用tsv,鲲鹏给的3层方案就是上面两层core用f2f,下面的uncore用tsv连接。用tsv的话,连接数是个瓶颈。但另一方面,多层的logic拆分,肯定会造成die-to-die之间的连接数陡增。TSV要做密的话,wafer可能要进一步减薄,但是现在已经从几百微米减薄到10微米之内,如果进一步减薄,良率怎么保证。$ X& \8 V6 x" u" f' T
& y! ?9 a; \: |0 T; e+ a: s还有一个大瓶颈是散热。手机芯片几w几十w的堆叠在一起问题还不太大。大芯片上百w,AI芯片可能几千w甚至更多,堆叠起来散热如何解决?黄说NV不用是有技术原因的,一方面NV卡现在散热都是头疼问题,进一步堆叠挑战过大。另一方面,现在AI芯片显存问题更严重,与其logic堆叠,不如多搞几层HBM,把显存提上去。
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总之,hw是很牛逼的,在处处受限的情况下闯出一条路来,有可能是一条康庄大道。生物进化史上类似事情无数次发生。但是现在就断定这条路一定比原来的路更好,为时尚早。芯片行业集中了全世界的聪明人才,即便海外也有很多华人,并不存在一个想法只有你能想到,别人想不到,区别在于具体的实现细节。赢学大家都爱,但是不符合科学/科技发展规律。
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