评估芯片的性能,一般采用PPA，即Power(功耗),Performance(性能),Area(面积)三大指标来衡量性能。当下又新增了一项考量C——（Cost，成本）。不过，随着工艺不断向下演进，PPAC每项数据之间的矛盾正快速激化，例如性能与功耗愈发难以兼顾，二者又导致成本陡升等等。
出于性价比的考量，业内一直在摸索和讨论哪些芯片需要用到Chiplet技术。作为该技术主要推动者之一的芯原股份创始人、董事长兼总裁戴伟民博士，在ICCAD 2023高峰论坛上提出，AIGC和智慧驾驶会是Chiplet率先落地的两大应用场景。
要真正做好Chiplet，还要有创新的架构设计。
芯片拆小后带来的直接好处是良率提升，因为芯片面积越大，良率就越低，良率越低，成本就越高。把芯片拆小解决了产品良率问题，降低了成本。不过，客户要的不仅仅是更低的成本，还需要更高的性价比。成本下降是好事，但芯片拆分之后性能也会下降。因为一颗芯片内部的通信效率一定比多颗芯片之间的通信效率要高，所以拆成小芯片后要维持性能的稳定也是一个难题。
要解决这个问题，首先是从架构设计上解决怎么“拆”，像庖丁解牛那样充分了解不同的系统架构和数据流，知道在哪里下刀，然后才是“合”的问题--采用合理的互连和封装技术进行集成。
Chiplet赋能AIGC
当前半导体行业和AI相关的种类只占20%左右，而到2030年时全行业将有超过70%的半导体产品参与到AI应用中。
谈及AI应用，则不得不提GPT，这款OpenAI基于Transformer模型开发的大规模自然语言生成模型迅速在全球走红后，其他AI公司也快速跟进布局。仅在中国范围内，不到一年时间便有上百种大模型横空出世。
而在戴伟民看来，未来社会实际并不需要如此多的大模型，大量通用大模型带来的重复计算将导致高昂的经济成本，与绿色计算和可持续发展趋势相违背。通过训练和推理之间的微调，基于通用大模型演变出的医疗、金融、政务等垂直领域大模型（垂域大模型）是AIGC重要的发展方向之一。
GPT等主流通用大模型日益壮大，其他垂域大模型则如雨后春笋般涌现。戴伟民认为，大模型引领大算力硬件的“牛市”即将到来， Chiplet技术则是当前为大算力芯片提供最佳性价比的解决方案。
众所周知，Chiplet技术的核心是IP芯片化，而芯原股份是中国大陆排名第一，全球排名第七的半导体IP授权服务提供商，且在全球排名前七的企业中，芯原股份的IP 种类排名前二。针对AIGC主要应用，戴伟民在演讲中重点介绍了芯原股份已广泛部署在各个高端及主流汽车中的GPU IP及其衍生发展而来的GPGPU、已在全球68家企业的120余款人工智能芯片中获得采用的NPU IP，以及已被全球前20大云平台解决方案提供商中的12家所采用的VPU IP等。
此外，芯原股份还将这些自有的处理器IP进行原生耦合，形成了AI-GPU、AI-VPU、AI-ISP等子系统，推动AI设备技术升级和AIGC产业的快速发展。
智慧驾驶受益于Chiplet
根据Precedence Research的数据，2022年全球自动驾驶汽车市场规模为121.78亿美元，预计到2030年，全球自动驾驶汽车市场规模将达到1227.16亿美元。
虽然自动驾驶汽车规模将呈现爆发式增长，但戴伟民也指出，由于汽车芯片和手机芯片在体量上存在很大差距，因此从性价比角度来看，汽车芯片的研发将更倾向于采用Chiplet架构，并采用大量的第三方成熟IP。
另外，由于两颗die同时失效的概率要远小于一颗单芯片，Chiplet从架构上还具备着天然的安全优势。
Chiplet在智慧驾驶领域的落地给IP厂商带来了机遇的同时也带来了挑战，即IP产品车规认证。据戴伟民介绍，芯原股份的ISP IP已经获得了ISO 26262汽车功能安全认证，芯片设计流程则已经获得ISO 26262汽车功能安全管理体系认证，此外，公司的很多接口IP也通过了车规认证，其他IP也在逐一通过认证的进程中。
当IP厂商能够提供车规级产品，借由Chiplet的结构优势，汽车芯片公司便可以通过添加已过车规的Chiplet来完成升级和迭代，进而大幅解决车规芯片的开发周期问题。
虽然汽车芯片体量无法和手机相比，但戴伟民强调，未来的智慧驾驶并非只是依靠汽车芯片，而是包括车与车、车与人、车与云以及车与基础设施在内的“V2X”技术。
当前的智慧驾驶还只是汽车单机版本的初级阶段，只有当V2X融合发展后，才能实现更智能的自动驾驶。而在V2X技术的发展过程中，由于对算力的庞大需求和与AI技术的结合需求，Chiplet将迎来更多的应用空间。
Chiplet技术路线兼具灵活扩展、降低成本、提高良率和加快产品上市等优势，是公认的后摩尔时代半导体产业针对大算力芯片的最优解之一。在产业链上下游企业的共同推动下，Chiplet正在不断扩大其商业应用版图。
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（责任编辑:董萍萍）