英伟达、AMD集体押注！芯粒Chiplet究竟厉害在哪？

你是否仔细观察过，当下AI服务器、高端算力卡的新一代旗舰产品，英伟达、AMD等一众芯片厂商，都集体押注了同一项核心技术——芯粒Chiplet。

过去主流芯片采用一整块完整裸片设计，而如今新一代算力芯片转变思路：将芯片按功能拆分为多组独立的模块，再借助先进封装与高速互联技术，像搭积木一样拼接成完整的算力核心。今天就让七哥用通俗的语言，为大家拆解芯粒技术的底层逻辑、优势，以及关键的芯粒互联技术~

摩尔定律受阻

单芯片前路难行

过去几十年，芯片产业依靠着摩尔定律一路狂飙：晶体管越做越小，芯片性能水涨船高。如今这条路径走到了瓶颈之处，行业正被存储墙、面积墙、功耗墙、功能墙四面围困。

简单打个比方：传统的单片芯片像是一次性浇筑一栋巨型的混凝土大楼，模具难造、稍有裂缝，整栋大楼就会报废；而芯粒Chiplet的思路相反——化整为零、按需搭积木组装，把计算、存储、互联、光模块拆成独立小芯粒，单独生产测试，再通过高速互联“拼接”成完整芯片，完美地绕开单片芯片的所有痛点。

芯粒“搭积木”

4大优势碾压单芯片

1、良率大幅提升，有效压缩成本

芯片越小，制造缺陷概率越低。拆分后的小芯粒可以提前完成测试筛选，只选用无故障的“已知良品芯粒”再封装，大幅减少报废损耗。

同时实现制程自由搭配：算力芯粒用5nm/3nm先进工艺冲性能，IO、电源、模拟芯粒用14nm、28nm成熟工艺控成本，做到“好钢只用在刀刃上”，不用死磕昂贵的先进制程。

2、灵活模块化，按需扩容算力

芯粒是标准化功能模块，厂商可以根据产品定位自由增减组合。通过增减CPU芯粒就能区分高中低端算力芯片；依靠高速芯粒互联，可将计算芯粒与高带宽存储芯粒组合，适配大参数AI模型训练场景。不用每一代产品重新设计完整大芯片，复用成熟芯粒IP，大幅缩短研发周期。

3、片内高速互联，低延迟高带宽

多芯粒封装内部Die-to-Die通信，对比PCB板级芯片通信拥有碾压级优势：

距离更短、带宽更高、延迟纳秒级、功耗更低。借助3.5D混合先进封装技术，多颗功能芯粒可集成在同一封装内，实现TB/s级别超高数据带宽，轻松满足AI海量数据吞吐需求。

4、异构集成，兼容多类型芯片

数字计算、存储、光学器件、网络模块可以封装在同一颗芯片里，实现算力、存储、光通信一体化集成，是数据中心、高端AI芯片的最优解。

芯粒互联技术

决定芯片性能天花板

拆分芯粒只是第一步，真正决定芯粒能不能大规模落地、性能上限有多高的，是芯粒互联技术。

这相当于连接所有积木的高速交通路网，需要解决跨芯粒高速、低延迟、多工艺兼容通信三大难题，分为三层体系：互联协议、互联架构、互联芯粒。

（一）互联协议：芯粒之间的通用沟通语言

没有统一协议，不同厂商芯粒就无法互通，这也是行业生态竞争的核心，目前互联协议分为国际主流标准与国内两套自研标准：

UCIe（美国）：Intel、AMD、ARM 等全球十大巨头联合推出，当前全球跨厂商开放芯粒互联事实通用标准，端到端延迟≤2ns、功耗低，兼容PCIe、CXL协议，适配高性能计算、AI芯片场景。

《小芯片接口总线技术要求》（国内）：适配国内多元供应链，兼容并行、串行多类接口，覆盖场景更广，但标准规定延迟上限13ns，性能定位更适配中端通用芯片。

《芯粒互联接口标准》（国内）：聚焦国产基板与本土封装工艺，单通道最高速率128GTps，硬件量产成本优势突出，但行业成熟度仍有待提升。

目前国内短板在于多套自研协议并行，产业生态分散，未来国内行业目标是打造“国内统一、接轨UCIe”的通用芯粒互联标准，构建自主可控的国产芯粒产业生态。

（二）3大主流互联架构，芯粒的“组网方式”

芯粒的互联架构决定了芯粒之间的连接效率和系统性能，目前主流的3种架构各有取舍：

1、多芯粒直连架构

无中央枢纽，多颗同类型芯粒直接互联对接，设计简单、综合制造成本最低，代表产品为AMD霄龙一代。短板是芯粒数量增加后基板布线复杂、跨芯粒内存访问延迟偏高，适合追求性价比的中端通用算力场景。

2、中心IO芯粒架构

所有计算芯粒统一对接一颗中央IO芯粒，由该芯粒集中转发数据，统一承载内存/ PCIe外设接口；基板布线简洁、全局访存延迟、互联功耗表现最优，是高端数据中心服务器首选方案。AMD霄龙二代采用了该方案：1颗14nm IO芯粒统一互联8颗7nm计算芯粒，成为行业服务器标杆方案，缺点是独立IO芯粒单独定制成本偏高。

3、侧接口芯粒架构

依靠侧边多组专用接口芯粒扩展互联，分摊中心IO带宽压力，算力扩展灵活度均衡。代表产品如华为昇腾910处理器、AMD的RX7000、英伟达的Ampere架构GPU等，适配GPU、大模型推理等高带宽场景。

（三）互联芯粒：整套路网的核心枢纽

互联芯粒是专门负责跨芯粒数据转发、多协议适配、算力规模弹性扩展的专用小芯片，按硬件定制化、可编程灵活度，可分为三类：

1、可编程互联芯粒

可通过软件修改接口、传输路径，芯片研发阶段调试友好，适合云计算平台、新品前期验证开发，但内置大量可编程逻辑单元，芯片设计复杂、单颗流片成本偏高。

2、路径可编程互联芯粒

底层硬件接口规格固定，兼顾灵活性与硬件传输性能，动态调整数据通路，是AI、高性能计算芯片中长期主流选择方案。

3、专用互联芯粒

硬件逻辑完全定制化，性能最优、量产单位成本最低，主要面向标准化服务器、GPU、规模化算力集群场景，缺点是流片完成后无法通过软件修改互联功能。

典型互联芯粒对比表

英伟达、AMD等巨头为何all in芯粒？

过去，靠单一芯片打造高端算力存在诸多瓶颈：芯片做得越大，生产良率越低、流片花费也暴涨，而且光刻工艺有尺寸上限，很难同时塞下海量算力和超大显存，每更新一代芯片还要重新完整设计，研发周期漫长。而芯粒模块化方案刚好解决了这些行业痛点。

芯粒市场预测呈现爆炸式增长(来源：野村证券和MarketUS)

AMD和英伟达，这两家芯片厂商则各自走出了适配自身产品线的芯粒技术路线：

AMD采用中央IO芯粒组网架构，搭配自研互联总线，以更低的生产成本快速迭代服务器CPU、游戏显卡和AI加速芯片，在数据中心市场实现份额反超；

英伟达用封装机分布式Mesh多芯粒组网结构，自研高速芯粒互联通道，再加以成熟的CUDA软件生态，能把多颗芯粒虚拟成单颗芯片调度，灵活推出覆盖大模型训练、推理、超算场景的全系列AI产品，稳固了行业龙头地位。

两家企业一边搭建自有专属芯粒互联体系，一边兼容UCIe国际通用芯粒标准，争夺芯粒接口规则话语权；依靠模块化先进封装降低对高价先进制程的单一依赖，构建起了竞争对手难以短期追赶的软硬件长期竞争优势。

芯粒技术

现存挑战不容忽视

芯粒技术虽前景广阔，但量产落地仍有多重难题：

1、跨芯粒通信损耗：芯片拆分为多个模块后，原本片内通信转为Die-to-Die互联，大规模的数据交互会拉低芯片整体运行效率；

2、电源与热管理复杂：多颗芯粒同步满载工作时瞬时电流波动剧烈，封装内部热量堆叠，易出现局部高温、芯片翘曲等问题；

3、测试成本激增：芯粒生产需要经过晶圆裸片筛选、封装互联测试、整机系统多层校验，测试成本占芯片总成本25%-30%；

4、标准生态割裂：国内外并存多套芯粒互联协议，跨厂商芯粒互通难度大。

但随着芯粒技术的持续发展，2.5D/3D先进封装、硅中介层、混合键合、TSV硅通孔工艺已成为产业刚需，封装厂、晶圆制造企业、EDA工具厂商也迎来了全新的发展机遇，半导体产业链分工格局发生大幅重构，专业芯粒IP供应商、封装集成服务商也开辟了行业全新增长赛道。

结语

当缩小晶体管这条路越走越难，芯粒Chiplet给出了全新的解题思路：不再死磕单芯片极限，转而用模块化拼接方案持续拓展算力边界。放眼未来，芯粒技术将广泛应用于AI大模型、自动驾驶、云计算等高端算力场景。

芯粒架构为数据中心算力发展开辟新路径，依托模块化架构发展趋势，七喜电脑布局了全场景高性能算力服务器产品线，充分释放新型芯片架构带来的整机算力价值，为企业提供高性价比、易扩容的一站式算力硬件底座。

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