深度解析Nvidia AI芯片发展蓝图

前期分享参看“Nvidia AI芯片路线图分析与解读”、“Nvidia芯片工艺洞察和推演”。

互联技术在很大程度上决定了芯片和系统的物理架构。Nvidia利用NVLink-C2C这种低时延、高密度、低成本的互联技术来构建SuperChip超级芯片，旨在兼顾性能和成本打造差异化竞争力。与传统的SerDes互联相比，NVLink C2C采用了高密度单端架构和NRZ调制，使其在实现相同互联带宽时能够在时延、功耗、面积等方面达到最佳平衡点；而与Chiplet Die-to-Die互联相比，NVLink C2C具备更强的驱动能力，并支持独立封装芯片间的互联，因此可以使用标准封装，满足某些芯片的低成本需求。

为了确保CPU和GPU之间的内存一致性操作（Cache-Coherency），对于NVLink C2C接口有极低时延的要求。H100 GPU的左侧需要同时支持NVLink C2C和PCIE接口，前者H100 GPU的左侧需要同时支持NVLink C2C和PCIE接口，前者用于实现与Nvidia自研Grace CPU组成Grace-Hopper SuperChip，后者用于实现与PCIE交换芯片、第三方CPU、DPU、SmartNIC对接。NVLink C2C的互联带宽为900GB/s，PCIE互联带宽为128GB/s。

而当Hopper GPU与Grace CPU组成SuperChip时，需要支持封装级的互联。值得注意的是，Grace CPU之间也可以通过NVLink C2C互联组成Grace CPU SuperChip。考虑到成本因素，Nvidia没有选择采用双Die合封的方式组成Grace CPU，而是通过封装间的C2C互联组成SuperChip超级芯片。

从时延角度来看，NVLink C2C采用40Gbps NRZ调制，可以实现无误码运行（BER《1e-12），免除FEC，接口时延可以做到小于5ns。相比之下，112G DSP架构的SerDes本身时延可以高达20ns，因为采用了PAM4调制，因此还需要引入FEC，这会额外增加百纳秒量级的时延。此外，NVLink C2C采用了独立的时钟线来传递时钟信号，因此数据线上的信号不需要维持通信信号直流均衡的编码或扰码，可以进一步将时延降低到极致。因此，引入NVLink C2C的主要动机是满足芯片间低时延互联需求。

从互联密度来看，当前112G SerDes的边密度可以达到12.8Tbps每边长，远远大于当前H100的（900+128）GB/s * 8/2 = 4.112Tbps的边密度需求。NVLink C2C的面密度是SerDes的3到4倍，（169Gbps/mm2 vs. 552Gbps/mm2）。而当前NVLink C2C的边密度还略低于SerDes （281Gbps/mm vs. 304Gbps/mm）。更高的边密度显然不是NVLink C2C需要解决的主要矛盾。

从驱动能力来看，112G SerDes的驱动能力远大于NVLink C2C。这在一定程度上会制约NVLink C2C的应用范围，未来类似于NVLink C2C的单端传输线技术有可能进一步演进，拓展传输距离，尤其是在224G 及以上SerDes时代，芯片间互联更加依赖于电缆解决方案，这对与计算系统是不友好的，会带来诸如芯片布局、散热困难等一系列工程挑战，同时也需要解决电缆方案成本过高的问题。

从功耗来看，112G SerDes的功耗效率为5.5pJ/bit，而NVLink C2C的功耗效率为1.3pJ/bit。在3.6Tbps互联带宽下，SerDes和NVLink C2C的功耗分别为19.8W和4.68W。虽然单独考虑芯片间互联时，功耗降低很多，但是H100 GPU芯片整体功耗大约为700W，因此互联功耗在整个芯片功耗中所占比例较小。

从成本角度来看，NVLink C2C的面积和功耗优于SerDes互联。因此，在提供相同互联带宽的情况下，它可以节省更多的芯片面积用于计算和缓存。然而，考虑到计算芯片并不是IO密集型芯片，因此这种成本节约的比例并不显著。但是，如果将双Chiplet芯粒拼装成更大规模的芯片时，NVLink C2C可以在某些场景下可以避免先进封装的使用，这对降低芯片成本有明显的帮助，例如Grace CPU SuperChip超级芯片选择标准封装加上NVLink C2C互联的方式进行扩展可以降低成本。在当前工艺水平下，先进封装的成本远高于逻辑Die本身。

C2C互联技术的另一个潜在的应用场景是大容量交换芯片，当其容量突破200T时，传统架构的SerDes面积和功耗占比过高，给芯片的设计和制造带来困难。在这种情况下，可以利用出封装的C2C互联技术来实现IO的扇出，同时尽量避免使用先进的封装技术，以降低成本。然而，目前的NVLink C2C技术并不适合这一应用场景，因为它无法与标准SerDes实现比特透明的转换。因此，需要引入背靠背的协议转换，这会增加时延和面积功耗。

Grace CPU 具有上下翻转对称性，因此单个芯片设计可以支持同构 Die 组成 SuperChip 超级芯片。Hopper GPU 不具备上下和左右翻转对称性，未来双 Die B100 GPU 芯片可能由两颗异构 Die 组成。

NVLink 和 NVLink C2C 技术提供了更灵活设计，实现了 CPU 和 GPU 灵活配置，可以构建满足不同应用需求的系统架构。NVLink C2C 可以提供灵活的CPU、GPU算力配比，可组成 1/0，0.5/1，0.5/2，1/4，1/8 等多种组合的硬件系统。NVLink C2C支持Grace CPU和Hopper GPU芯片间内存一致性操作（Cache-Coherency），让 Grace CPU 成为 Hopper GPU 的内存控制器和 IO 扩展器，实现了 4倍 IO 带宽和5倍内存容量的扩展。这种架构打破了HBM的瓶颈，实现了内存超发。对训练影响是可以缓存更大模型，利用ZeRO等技术外存缓存模型，带宽提升能减少Fetch Weight的IO开销。对推理影响是可以缓存更大模型，按需加载模型切片推理，有可能在单CPU-GPU超级芯片内完成大模型推理［23］。

有媒体测算Nvidia的H100利润率达到90%。同时也给出了估算的H100的成本构成，Nvidia向台积电下订单，用 N4工艺制造 GPU 芯片，平均每颗成本 155 美元。Nvidia从 SK 海力士（未来可能有三星、美光）采购六颗 HBM3芯片，成本大概 2000 美元。台积电生产出来的 GPU 和Nvidia采购的 HBM3 芯片，一起送到台积电 CoWoS 封装产线，以性能折损最小的方式加工成 H100，成本大约 723 美元［24］。

先进封装成本高，是逻辑芯片裸Die成本的3 到4倍以上， GPU内存的成本占比超过 60%。按照DDR： 5美金/GB，HBM： 15美金/GB以及参考文献［25］［26］中给出的GPU计算Die和先进封装的成本测算，H100 GPU HBM成本占比为62.5%；GH200中HBM和LPDDR的成本占比为78.2%。

虽然不同来源的信息对各个部件的绝对成本估算略有不同，但可以得出明确的结论：内存在AI计算系统中的成本占比可高达60%到70%以上；先进封装的成本是计算Die成本的3到4倍以上。在接近Reticle面积极限的大芯片良率达到80%的情况下，先进封装无法有效地降低成本。因此，应该遵循非必要不使用的原则。

Nvidia与AMD和Intel GPU 架构对比

AMD的GPU相对于Nvidia更加依赖先进封装技术。MI250系列GPU采用了基于EFB硅桥的晶圆级封装技术，而MI300系列GPU则应用了AID晶圆级有源封装基板技术。相比之下，Nvidia并没有用尽先进封装的能力，一方面在当前代际的GPU中保持了相对较低的成本，另一方面也为下一代GPU保留了一部分工程工艺的价值发挥空间。

Intel Ponte Vecchio GPU将Chiplet和先进封装技术推向了极致，它涉及5个工艺节点（包括TSMC和Intel两家厂商的不同工艺），47个有源的Tile，并同时采用了EMIB 2.5D和Foveros 3D封装技术。可以说，它更像是一个先进封装技术的试验场。Intel 的主力AI芯片是Gaudi系列AI加速芯片［27］［28］［29］。值得注意的是Gaudi系列AI芯片是由TSMC代工的Gaudi 2采用的是TSMC 7nm工艺，Gaudi 3采用的是TSMC 5nm工艺。