本文要點
小芯粒（Chiplet）技術讓多功能、可定制的模塊化芯粒成為可能，從而縮短開發周期并降低成本。
與傳統單片芯粒相比，小芯粒能提升性能、降低功耗并增強設計靈活性，標志著半導體技術向前邁出了具有顛覆性的一步。
UCIe 等小芯粒標準的制定與采用，為小芯粒在系統級芯粒（SoC）中的無縫集成鋪平了道路，為計算和技術應用開辟了新可能。
通過小芯粒技術，多個小芯粒可混合搭配，組合成更大規模的芯粒。
小芯粒技術的核心在于模塊化芯粒，這些芯粒能夠組合構建完整的系統級芯粒（SoC，system-on-chip）。系統級芯粒采用以小芯粒為中心的架構，其中多個小芯粒互相連接，形成一個單一電路。本文將深入探討小芯粒技術的重要性、它與 SoC 的關聯以及小芯粒技術的發展趨勢。
優點 | 描述 |
可復用知識產權（IP） | 在不同設備中集成小芯粒可降低開發成本并提升靈活性。 |
已知良好裸片 | 在組裝前測試小芯粒，有利于提高最終器件的良率與可靠性。 |
性能更強 | 專用小芯粒可針對特定任務優化性能。 |
功耗更低 | 集成小芯粒可縮小處理器尺寸，從而降低功耗需求與發熱量。 |
靈活性與定制化 | 便捷的定制與升級能力有利于快速適應市場變化和新興技術。 |
節能環保 | 通過減少數據遷移，小芯粒技術能顯著降低能耗，有利環保。 |
制造良率更高 | 與傳統大型單片式芯粒架構相比，小芯粒生產的良率更高。 |
集成多樣化功能 | 小芯粒可將多種功能模塊整合在一起，簡化芯粒設計流程。 |
小芯粒是指具備特定功能集的微型集成電路（IC），其設計目的是與其他小芯粒在單個封裝內的中介層上無縫集成。小芯粒技術的核心理念是將一個系統級芯粒分解為若干個基本功能組件。多功能芯粒可拆分為多個小芯粒，分別承載計算處理器、圖形單元、AI 加速器、I/O 功能等不同芯粒功能模塊。由小芯粒構成的系統類似于模塊化 SoC。未來的愿景是不同供應商提供的小芯粒組件可實現互操作和混搭組合。小芯粒的排布方式類似多功能“樂高式”組裝，相比傳統系統級芯粒設計具有諸多優勢：
可復用知識產權（IP）:同一小芯粒可應用于不同器件。
異構集成：小芯粒可采用不同工藝、材料和制程節點制造，工藝、材料和制程節點各自針對小芯粒的特定功能經過優化。
已知良好裸片：小芯粒可在組裝前進行測試，從而提高最終器件的良率。
當多個小芯粒在單一集成電路中協同工作時，通常被稱為多芯粒模塊、混合集成電路、2.5D 集成電路或先進封裝。這些小芯粒可通過 UCIe、線束（BoW）、OpenHBI 和 OIF XSR 等標準建立連接。
與傳統單片式系統級芯粒（SoC）相比，基于小芯粒的架構具有諸多優勢，包括性能提升、功耗降低以及設計靈活性增強。許多專家認為，隨著先進技術的持續發展，消費電子設備將普遍搭載專用小芯粒。
小芯粒具有快速便捷的定制和升級能力，有利于縮短開發周期，降低成本。
小芯粒采用專為特定任務經過優化的處理單元來提升性能。例如，若 AI 應用需要強大算力，傳統 CPU 可替換為專為 AI 工作負載設計的小芯粒。
小芯粒為處理器小型化與降低功耗需求創造了條件。小芯粒將多樣化功能整合在一起，消除了傳統芯粒設計中固有的復雜布線、散熱系統和輔助組件的需求。
靈活性是小芯粒技術的主要特征，使制造商能夠快速適應不斷變化的市場動態和新興技術進步。這種適應性源于小芯粒帶來的便捷定制和升級能力，制造商無需為每次產品迭代重新設計芯粒，而是可以采用混合搭配的方案。
采用小芯粒架構，將內存移至處理器核心附近，能有效應對日益增長的 AI 工作負載。
使用小芯粒構建電路還能帶來顯著的節能效益，因為計算機芯粒有超過一半的功耗源自數據在芯粒上的橫向傳輸。而小芯粒可部署在處理器單元附近，從而實現節能。
從宏觀角度看，小芯粒生產能在單次制造中實現更高的良率，遠超更龐大、更復雜的芯粒架構所能達到的良率水平。
小芯粒技術是相對較新的創新技術，目前有多家半導體公司正在積極開發中。一個重要目標是將多個小芯粒無縫組合成一塊系統級芯粒。采用小芯粒構建的集成系統可涵蓋數據存儲、信號處理、計算及數據流管理。通過將多樣化的第三方知識產權（如 I/O 驅動器、存儲器集成電路（IC）和處理器核心）集成至單一芯粒中，工程師可以快速且經濟地打造復雜芯粒。小芯粒可在封裝內組裝，并利用裸片間互連框架連接在一起，以進行 SoC。
雖然目前大多數電子設備搭載的計算機技術依然以傳統芯粒組為主導，但隨著時間的推移，這一趨勢即將發生轉變。專家預計，隨著先進技術的發展，專用小芯粒將得到廣泛應用。
目前，異構小芯粒集成市場正在快速增長。AMD 和 Intel 的微處理器均采用小芯粒設計和異構集成封裝技術，現已進入大規模量產階段。蘋果公司于 2022 年 3 月推出了 M1 Ultra 芯粒，該芯粒采用小芯粒架構，提升了 Mac 電腦的性能表現。當前，我們正處于小芯粒研發與生產的早期發展階段。但是，隨著行業標準逐步形成，一些曾經難以想象的計算模型將會應運而生。
