半导体设备搬运I精密仪器设备装卸搬运I电镜搬运

半导体设备搬运I精密仪器设备装卸搬运I电镜搬运的亚瑟报道：半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍将MCM封装技术引入GPU的是AMD。2020年，该公司把游戏卡与半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍的GPU架构分家了，游戏卡的架构是RDNA，半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍架构叫做CDNA，半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍产品是Instinct MI100系列。2021年，AMD的Q2财报确认CDNA 2 GPU已经向客户发货了，其GPU核心代号Aldebaran，它成为AMD半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍采用MCM封装的产品，是为数据中心准备的。在PC方面，2022年引入下一代RDNA 3架构后，基于MCM的消费级Radeon GPU也会出现。制造多芯片计算 GPU 类似于制造多核 MCM CPU，例如Ryzen 5000或Threadripper处理器。首先，将芯片靠得更近可以提高计算效率。AMD 的 Infinity 架构确保了高性能互连，有望使两个芯片的效率接近一个的。其次，使用半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍工艺技术批量生产多个小芯片比大芯片更容易，因为小芯片通常缺陷较少，因此比大芯片的产量。前些天，在2021年财报电话会议上，AMD确认，今年会有几项重要产品发布，包括基于RDNA 3架构的GPU，也就是Radeon RX 7000。目前来看，该系列显卡会有三款GPU，分别是Navi 31、Navi 32和Navi 33，其中，Navi 31和Navi 32将采用MCM封装。之前有传闻称，Navi 31和Navi 32的Infinity Cache将采用3D堆栈的设计，会单独添加到MCD小芯片中，与Zen 3架构上采用3D V-Cache的原理类似，性能会有较大提升。由于Navi 31和Navi 32采用了MCM封装，AMD将会使用两种不同制程，GPU会使用台积电的5nm工艺，缓存I/O芯片则会采用台积电的6nm工艺。英伟达也在跟进MCM封装GPU。2017年，英伟达展示了通过四个小芯片构建的设计方案，不但提升了性能，还有助于提高产量（较小的芯片良品率会提高），而且还允许将更多的计算资源集合在一起。这种多芯片设计还有助于提高供电效率，具有散热效果。近日，英伟达研究人员发表了一篇技术文章，概述了该公司对MCM的探索，英伟达目前在MCM封装GPU上的做法称为“Composable On Package GPU”（COPA），该团队讲述了COPA GPU 的各项优势，尤其是能够适应各种类型的深度学习工作负载。由于传统融合 GPU 解决方案正迅速变得不太实用，研究人员才想到到 COPA-GPU 的理念。融合GPU解决方案依赖于由传统芯片组成的架构，辅以高带宽内存（HBM）、张量核心/矩阵核心（Matrix Cores）、光线追踪（RT）等专用硬件的结合。此类硬件或在某些任务下非常合适，但在面对其它情况时却效率低下。与当前将所有特定执行组件和缓存组合到一个包中的单片 GPU 设计不同，COPA-GPU 架构具有混合 / 匹配多个硬件块的能力。如此一来，它就能够适应当今高性能计算只能呈现的动态工作负载、以及深度学习（DL）环境。这种整合更适应多种类型工作负载的能力，可带来更高水平的 GPU 重用。更重要的是，对于数据科学家们来说，这使他们更有能力利用现有资源，来突破潜在的界限。