终极GPU互联技术探索：消失的内存墙

2024-05-24 AIGC 0

《AI算力的阿喀琉斯之踵：内存墙》一文曾指出，过去20年，硬件算力峰值增长了90000倍，但是DRAM/硬件互连带宽只增长了30倍。在这个趋势下，特别是芯片内或者芯片间的数据传输会迅速成为训练大规模AI模型的瓶颈。

上个月，在英伟达GTC 2024大会上发布了“更大的GPU”：新一代Blackwell 架构的B200和GB200 GPU ，其中B200采用台积电4nm工艺，晶体管数量高达2080亿，而GB200集成了1个Grace CPU和2个B200 GPU。

目前，头部AI芯片厂商都在推进现有芯片设计和制造技术的极限，但问题是，当这些“花招”用完后怎么办？

在面向AI负载的新锐芯片创业企业里，我们在此前的文章中提到了SambaNova、Tenstorrent和Ascenium，他们要解决的最核心的问题是placement和routing。

成立于2021年Eliyan公司则专注于芯片组互联技术，他们在物理层（physical layer，PHY）方面进行了架构创新，并推出了NuLink技术，号称能够在标准封装技术上上实现超大型系统级封装，从而通过消除算力内存墙（memory wall），将人工智能负载的性能提升10倍。今年3月，Eliyan获得了6000万美元的B轮融资。

（本文经授权后由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://www.nextplatform.com/2024/03/28/how-to-build-a-better-blackwell-gpu-than-nvidia-did/）

作者 | Timothy Prickett Morgan

OneFlow编译

翻译｜杨婷、宛子琳

当人们将目光投向各种计算引擎的浮点运算和整数处理架构时，我们却开始关注内存层次结构和互连层次结构。这是因为计算本身很简单，而数据搬运和内存管理却变得越来越难。

简单来说，可以通过一些数字进行说明：在过去的二十年里，CPU和GPU的计算能力增加了90000倍，但DRAM内存带宽和互连带宽却仅增加了30倍。近年来，虽然我们在某些方面取得了进步，但计算与内存之间的平衡仍严重失调。这意味着，针对许多AI和HPC工作负载，我们过度投资于内存不足的计算引擎。

考虑到这一点，我们开始关注Eliyan公司在物理层（physical layer，PHY）方面进行的架构创新。在MemCon 2024大会上，他们以新颖而实用的方式展示了这些创新。Eliyan的联合创始人兼首席执行官Ramin Farjadrad花了些时间向我们展示了NuLink PHY及其用例如何随着时间的推移而演变，以及如何用它们来构建比当前基于硅中介层（silicon interposer）的封装技术更好、更便宜、更强大的计算引擎。

PHY是一种物理网络传输设备，它将交换机芯片、网络接口或计算引擎内部的任何其他类型的接口连接到物理媒介（铜线、光纤、无线电信号），从而使它们能够相互连接或连接到网络。

硅中介层是一种特殊的电路桥（circuitry bridge），用于将HBM堆栈式DRAM内存与计算引擎（如GPU和常用于HPC和AI领域的定制ASIC）连接起来。有时，HBM也会用于需要高带宽内存的普通CPU。

Eliyan成立于2021年，总部位于圣何塞，目前公司规模已发展到60人，刚刚完成了第二轮6000万美元的融资，其中内存制造商三星和Tiger Global Capital领投了B轮融资。2022年11月，Eliyan完成了4000万美元的A轮融资，由Tracker Capital Management领投，Celesta Capital、英特尔、Marvell和存储器制造商美光科技也参与了投资。

Farjadrad在互联网繁荣时期曾担任Sun Microsystems和LSI Logic的设计工程师，后来成为了Velio Communications（现为LSI Logic的一部分）的 Switch ASIC首席工程师和联合创始人，并在Aquantia担任联合创始人兼首席技术官，该公司为汽车市场制造以太网PHY芯片。2019年9月，Marvell收购了Aquantia，并任命Farjadrad负责网络和汽车领域的PHY芯片。Marvell已成为最大的PHY芯片制造商之一，与Broadcom、Alphawave Semi、Nvidia、Intel、Synopsys、Cadence以及现在的Eliyan竞争，设计这些系统的关键组件。

Eliyan的其他联合创始人包括工程与运营主管Syrus Ziai，他曾在Ikanos、高通、PsiQuantum和Nuvia担任工程副总裁；Patrick Soheili担任商业与公司发展主管，之前负责eSilicon的产品管理和人工智能战略。eSilicon的出名得益于创建了苹果iPod音乐播放器内部的ASIC芯片以及开发2.5D ASIC封装和HBM内存控制器，2019年底，该公司以2.13亿美元的价格被Inphi收购，从而拓展了其PHY能力；而在2021年4月，Marvell以100亿美元的价格收购了Inphi，完成了其2020年10月收购闭环。

PHY、I/O SerDes以及retimer（重定时器）都蕴含着商机。SerDes是一种特殊类型的PHY，用于switch ASIC，以将设备输出的并行数据转换为串行数据，并通过电线、光纤或无线信号进行传输。从某种角度来看，retimer也是一种特殊的PHY，随着带宽的提高和铜线的距离缩短，retimer的使用频率会逐渐上升。

了解了PHY，接下来我们来聊聊2.5D封装技术。

随着摩尔定律下晶体管密度的增长放缓，以及随着每一代工艺技术的进步，晶体管的成本并没有降低，反而成本在提高，我们都意识到，现代芯片制程的光刻工艺存在的掩模限制（reticle limit）。使用普通的极紫外（EUV）水浸光刻技术，我们能在硅片上刻蚀的晶体管的最大尺寸为26mm×33mm。

然而，或许许多人并未意识到硅中介层的尺寸存在的限制，它限制了芯片组（chiplet）在有机基板（类似于每个计算引擎插槽及其附属的HBM内存下方的主板）上相互链接的能力。

硅中介层的尺寸取决于制造中间板所采用的技术。尽管中介层采用了与芯片相同的光刻工艺制造，但不同于芯片的858平方毫米掩模限制，今天的某些技术可以将中介层的面积扩大到2500平方毫米，使用其他技术则接近1900平方毫米，据Farjadrad称，他们计划将其扩大到3300平方毫米。有机基板插槽则不受这样的面积限制，这对于芯片组的2.5D封装非常重要。

Farjadrad介绍了Eliyan的NuLink PHY的竞品2.5D封装方法的参数、速度与局限性。

以下是台积电采用其Chip on Wafer on Silicon (CoWoS)工艺进行2.5D封装的方式，该工艺被用于创建Nvidia和AMD的GPU及其HBM堆栈等产品：

技术层面上，上图展示了台积电的CoWoS-S中介层技术，该技术用于将GPU、CPU和其他加速器连接到HBM内存。前身CoWoS-R的硅中介层尺寸大约限制在两个掩模单元，这恰好与Nvidia刚刚推出的“Blackwell” B100和B200 GPU的尺寸相同，但这款GPU采用了更先进、不那么引人注目的CoWoS-L技术，其制造更加复杂，类似于其他方法中使用的嵌入式桥。CoWoS-L在尺寸上有三个掩模单元的限制。

还有一种桥接技术被称为具有嵌入式桥的晶圆级扇出技术（wafer level fan out with embedded bridge），这种技术由芯片封装公司安靠科技（Amkor Technology）推广，ASE控股公司还提供了一种变体FOCoS-B。以下为该封装方法的参数和速度：

使用这种2.5D封装技术，可以制造一个尺寸约为三个掩模单元的封装包。高密度的走线意味着我们可以在低功耗下获得更高的芯片间带宽，但其连接范围受限，走线布线的路由能力也受到限制。实际上，这一技术还没有得到真正的大规模推广。

英特尔将硅桥直接嵌入到承载芯片的有机基板中——不使用中介层——这与Eliyan使用NuLink的方法相似：

然而，EMIB（嵌入式多芯片互连桥接）技术存在一系列问题，包括生产周期长、良率低、有限的覆盖范围和布线能力，其供应链仅有英特尔这一家公司，它在当今先进半导体领域的声誉欠佳。公平地说，虽然英特尔正在逐步恢复正轨，但尚未达到预期水平。

这使得Eliyan提出的NuLink技术成为了一种改进的2D多芯片模块（MCM）工艺：

一年前，Farjadrad称，NuLink PHY的数据传输速率约为传统MCM封装中使用的PHY的10倍。此外，NuLink PHY之间的走线长度可以达到2cm至3cm，这比CoWoS和其他2.5D封装技术支持的0.1mm走线长度高了20至30倍。走线长度的增加以及NuLink PHY在这些走线上具有双向信号传输的特性，这对于计算引擎设计来说意义重大。目前市场上有更快的PHY可供竞对使用，使得NuLink PHY的优势降低到了4倍的差距。

Farjadrad告诉The Next Platform，根据当前的架构，在内存和ASIC之间传输数据包时，数据包是单向的，不具备同时双向传输的能力，要么从内存读取数据，要么向内存写入数据。但如果有一个端口可以同时传输或接收数据，就可以从同一I/O资源中中获得两倍的带宽，而这正是NuLink所实现的。这样，我们就不会浪费ASIC的一半I/O资源。

Farjadrad进一步提出，为了保持内存的一致性，需要使用特殊的自定义协议，确保读取和写入之间没有冲突。在设计PHY时，需要为特定的应用程序制定相关的协议，这是NuLink的重要优势之一。拥有最好的PHY技术只是一方面，另一方面，重要的是将其与正确的专业知识结合起来应用于人工智能应用，而Eliyan知道如何做到这一点。

2022年11月，当NuLink首次引入时还没有这个名称，当时Eliyan也尚未提出利用PHY来创建通用内存接口（UMI）的方法。NuLink最初只是一种实现能够使用UCI-Express芯片片间互连协议的方案，且支持Farjadrad及其团队多年前创建并捐赠给开放计算项目（Open Compute Project）作为提议标准的原始Bunch of Wires（BoW）芯片片间互连所支持的任何协议。下表中，Eliyan比较了NuLink与各种内存和芯片片间的互连协议：

这张表很清晰。

Intel的“MDFIO”是“Multi-Die Fabric I/O（多芯片互连输入输出）”的缩写，用于连接“Sapphire Rapids”Xeon SP处理器中的四个计算芯片组。EMIB用于将这些芯片组连接到HBM内存栈，主要用于具有HBM的Sapphire Rapids的Max系列CPU变体。

OpenHBI基于JEDEC HBM3的电互连标准，也是一个OCP（开放计算项目）标准。UCI-Express是一种带有CXL一致性覆盖（coherency overlay）的新型PCI-Express，旨在成为芯片组之间的芯片间互连。

Nvidia的NVLink目前用于将Blackwell GPU复杂结构上的芯片组“粘”在一起，但以上表格并未列出；同样地，Intel的XeLink用于将“Ponte Vecchio”Max系列GPU上的GPU芯片组“粘”在一起，也未列入表格。与UCI-Express不同，NuLink PHY是双向的，这意味着，可以使用与UCI-Express相同数量或更多的导线，但能够实现UCI-Express的两倍或更多的带宽。

如图所示，这里有一种高成本的封装选项，它使用了40微米至50微米的凸点间距（bump pitch），且片间距离仅约为2mm。PHY的带宽密度可以非常高，每个芯片上的每毫米边缘区域的带宽可以达到Tb/sec级别，功耗效率则因方法而异，在所有情况下时延都低于4纳秒。

图表右侧的PHY可以与标准的有机基板封装配合使用，并使用了130微米的凸点，因此是成本更低的选择。这些选择包括Cadence的Ultralink PHY、AMD的Infinity Fabric PHY、Alphawave Semi的OIF Extra Short Reach（XSR）PHY，以及在不使用低凸点间距也能实现高信号传输的NuLink版本。

图表右侧是芯片间距，通过2cm的连接距离，我们可以做很多事，这是2mm间距以及ASIC与HBM堆栈或相邻芯片之间的0.1mm间距所无法实现的。这些更长的连接链路扩展了计算和内存复杂结构的几何布局，并且消除了ASIC和HBM之间的热串扰效应（thermal crosstalk effect）。堆栈内存对热度非常敏感，随着GPU变得越来越热，需要冷却HBM以确保其正常工作。如果能够使HBM远离ASIC，就可以更快地运行ASIC（Farjadrad估计速度能提高约20%），并且能够运行在更热的温度下，因为内存的距离比较远，不会受到ASIC热量增加的直接影响。

此外，通过在类似GPU的设备中去除硅中介层或其等效材料，转而使用有机基板，并使用更大的凸点和增加组件间距，可以将具有十二个HBM堆栈的双ASIC设备的制造成本从约12000美元（芯片加封装的产出率约为50%）降低到约6800美元，且实现87%的良率。

让我们通过两张图对比一下UCI-Express、BoW和UMI，然后我们可以稍微进行系统架构设计。

如图所示，Eliyan一直在不断推动其PHY的双向传输能力，且现在已经具备了同时进行双向数据传输的能力，称为UMI-SBD。

下图显示这四种选项的带宽和ASIC的芯片边缘区域（beachfront）情况：

所以，现在被称为UMI的NuLink PHY比UCI-Express更小、更快，而且可以同时进行数据传输和接收。可以用它做什么呢？

首先，可以构建更大的计算引擎。例如拥有24个或更多的HBM堆栈以及10到12个芯片组的计算引擎封装。由于采用了标准有机基板，该设备的制造时间只需1/4到1/5。

1989年是IBM的巅峰时期，1990年代初，它开始走下坡路，当时人们常说：同样的价格，你可以找到比IBM更好的产品。

当然，Nvidia并不是IBM或英特尔，至少现在还不是。无论如何，赚钱太轻松会对公司及其Roadmap产生可怕的影响。

以下是Eliyan认为HBM4在未来可能的发展方式：

HBM4内存的JEDEC PHY尺寸较大，如果使用UCI-Express可以将其面积缩减一半，而采用NuLink UMI PHY可以在此基础上，将其面积再缩减一半，为你选择的XPU上的逻辑电路留出更多空间。或者，如果你想放弃中介层，制造一个尺寸更大的设备，并接受一个13平方毫米的UMI PHY，也可以制造一个成本更低的设备，并且每个HBM4堆栈仍然可以实现2TB/s的数据传输速率。

现在有趣的地方来了。

2022年11月，Eliyan提出其想法时，比较了一款带有中介层连接到其HBM内存的GPU，与一款去除中介层并将ASIC加倍（类似于Blackwell的做法）以及将24个HBM堆栈放置在这些ASIC芯片上的设备。如下图所示：

上图左边是Nvidia A100和H100 GPU及其HBM内存的架构图。中间是Nvidia的一张图表，显示随着更多的HBM内存容量和更大的HBM内存带宽提供给AI应用程序，性能是如何提升的。正如我们所知，相比具有相同GH100 GPU但只有80GB HBM3内存和3.35TB/sec带宽的H100，具有141GB HBM3E内存和4.8TB/sec带宽的H200的工作效率提高了1.6倍至1.9倍。

假设有一台如上图所示的设备，拥有576GB的HBM3E内存和19TB/sec的带宽。记住：主要的功耗并非来自内存，而是来自GPU，而我们迄今所见到的一些证据确实表明，Nvidia、AMD和Intel推出的GPU都受限于HBM内存容量和带宽，这一问题已经存在很长一段时间了，因为制造这种堆栈内存十分困难。这些公司制造的是GPU，而不是内存，它们通过尽可能少地提供HBM内存，同时保持强大的计算能力，从而最大化收入和利润。虽然他们总能展示出相比上一代的优势，但GPU计算的增长速度总是超过内存容量和带宽。Eliyan提出的这种设计可以重新平衡计算和内存，使这些设备更便宜。

也许对于GPU制造商来说，这种设计过于激进了，因此随着UMI的推出，Eliyan后退一步，并展示如何使用中介层和有机基板以及NuLink PHY来制造一个更大、更均衡的Blackwell GPU复杂系统。

下图左侧是关于如何创建一个具有单个NVLink端口的Blackwell-Blackwell超级芯片，该端口以1.8TB/sec的速度连接两个双芯片Blackwell GPU。

通过上图右侧所示的NuLink UMI方法，在两个Blackwell GPU之间提供了六个端口，传输带宽约为12 TB/sec，稍高于Nvidia用NVLink端口连接两个Blackwell GPU的B100和B200提供的10TB/sec。这意味着，Eliyan超级芯片设计中的带宽是Nvidia B200超级芯片设计的6倍。如果Nvidia继续使用其CoWoS制造工艺，Eliyan可以在中介层放置与Nvidia相同的八个HBM3E内存芯片组，然后可以在每个Blackwell设备上再放置另外八个HBM3E内存芯片组，总共可达32个HBM3E内存库，容量达到768GB，带宽达到25 TB/sec。

你再仔细想想。

但这还不是全部。这种UMI方法适用于任何XPU以及任何类型的内存，你可以在一个庞大的有机基板上进行类似的尝试，而无需中介层。