2024GTC大會上，黃仁勛右手B200，左手H100，理所當(dāng)然地有了新人忘舊人： “我們需要更大的GPU，如果不能更大，就把更多GPU組合在一起，變成更大的虛擬GPU。”

英偉達(dá)公布的Blackwell架構(gòu)的B200 GPU，親手把網(wǎng)紅顯卡H100拍在了沙灘上。

按照黃仁勛的介紹，B200理論上的AI性能可達(dá)20PFLOPS，是H100的五倍。相比H100的800億晶體管規(guī)模，B200的晶體管規(guī)模高達(dá)2080億。

一般來說，芯片算力提升的最常用方法是采用先進(jìn)制程，用更高的密度在芯片里塞進(jìn)更多晶體管。如摩爾定律所說：

集成電路上可以容納的晶體管數(shù)目，大約每經(jīng)過18個月到24個月便會增加一倍。

比如采用7nm工藝的A100 GPU，芯片（Die）面積為826mm2，內(nèi)有542億晶體管；采用5nm（臺積電N4）工藝的H100，芯片面積縮小為814mm2，晶體管數(shù)量反而暴漲至800億。

然而，B200在晶體管數(shù)量提高近三倍的同時，并沒有用更先進(jìn)的3nm工藝，而是采用了和H100一樣的5nm工藝。黃仁勛所說的“大”和“組合”，是字面意義上的：

從技術(shù)原理看，B200其實(shí)是把兩塊芯片“拼”成了一個大芯片。

在英偉達(dá)的PPT演示里，兩顆GPU從邊緣“無縫粘合”在一起，面積X2的同時，算力翻倍。

1+1=2的方法看似簡單粗暴，背后卻是一場在物理學(xué)邊緣的沖鋒與冒險。

1+1有時候不等于2

工廠提高生產(chǎn)力有兩種辦法：一是擴(kuò)建廠房，裝進(jìn)更多的生產(chǎn)線；二是升級生產(chǎn)線，在廠房面積不變的情況下，增加生產(chǎn)線數(shù)量。

芯片公司一直以來都在采用第二種方法：通過生產(chǎn)線創(chuàng)新（工藝制程），在有限的芯片面積里塞進(jìn)更多晶體管，避免擴(kuò)建廠房帶來的房租成本上漲。

但這種方式的局限性在于，生產(chǎn)線創(chuàng)新（工藝制程）對應(yīng)的研發(fā)成本越來越高，甚至有高過房租的趨勢。H100采用的5nm工藝，很可能就是GPU量產(chǎn)的極限制程，繼續(xù)下探到3nm，很可能成本上吃虧。

擴(kuò)建廠房的確是一個辦法，但放在芯片生產(chǎn)上，會遇到一個中國人很熟悉的問題：土地供應(yīng)有限。

每一顆芯片都是從12寸的硅晶圓（土地）上“切”下來的，那么芯片（廠房）面積越大，每塊晶圓能“切”出來的芯片就越少。

再考慮到良率和大面積芯片的散熱問題（施工事故），單個芯片成本會成倍提高。

由此衍生出了第三種思路：建一個一模一樣的廠房，讓兩個廠房同時生產(chǎn)，既避開了成本問題，又提高了生產(chǎn)效率。

這種方法聽上去簡單，但實(shí)踐起來難于登天。

芯片在執(zhí)行計(jì)算任務(wù)時需要經(jīng)歷兩個階段：數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算，數(shù)據(jù)傳輸花費(fèi)時間過多，計(jì)算“空載”，就會造成算力的浪費(fèi)。就像兩間廠房需要一個工頭傳達(dá)指示，工頭在A廠房發(fā)表講話時，B廠房的工人都在摸魚。

這就導(dǎo)致在一塊主板上封裝10顆芯片，性能非但不會提高10倍，反而很可能連兩倍都不到。

2011年，英偉達(dá)發(fā)布了GTX590顯卡，最大特點(diǎn)是在一個PCB板上裝了兩顆GPU芯片。

但在具體的游戲中，想同時調(diào)用兩顆GPU的算力，不僅需要專門的軟件支持，性能也只有單顆芯片的130%左右。

原因就在于，大量的算力被低效的數(shù)據(jù)傳輸浪費(fèi)了。

GTX590顯卡里有兩顆GPU芯片

為了解決產(chǎn)線工人趁著工頭不在消極怠工的問題，英偉達(dá)團(tuán)隊(duì)在2017年發(fā)表論文，提出了名為“可組合封裝GPU”的架構(gòu)，核心在于將多顆GPU集成在同一個芯片封裝內(nèi)。

傳統(tǒng)的芯片封裝是“先封再拼”，即兩顆芯片封裝完畢，再用導(dǎo)線連接。英偉達(dá)的方案是“先拼再封”，先把兩顆芯片拼成一個大芯片，再封裝到一起。

把芯片（廠房）之間的物理距離縮減到0，工頭傳遞指示，兩邊的工人同時學(xué)習(xí)貫徹，降低數(shù)據(jù)傳輸時間，實(shí)現(xiàn)1+1=2。

幾個月后，老對手AMD表示論文誰不會寫，刊發(fā)論文展示了4顆GPU集成在同一封裝內(nèi)的設(shè)計(jì)，宣稱其性能比當(dāng)時的最強(qiáng)GPU還要高45.5%，并且coming soon。

但無論是英偉達(dá)還是AMD，都沒能把這個方案真正“soon”出來。

第一個讓1+1=2的，是蘋果。

蘋果的超能力就是有錢

2022年，蘋果發(fā)布了M1 Ultra芯片，其最大特點(diǎn)是直接將兩顆M1 Max芯片“粘合”在一起，變成一張大芯片，業(yè)內(nèi)戲稱“膠水大法”。

1+1=2的意義正如蘋果在新聞稿中所說：

M1 Ultra 在工作時依然表現(xiàn)出一枚芯片的整體性，也會被所有軟件識別為一枚完整芯片，開發(fā)者無需重寫代碼就能直接運(yùn)用它的強(qiáng)大性能。這在史上從無先例。

M1 Ultra由兩顆一模一樣的M1 Max芯片拼接而成

蘋果之前，幾乎所有的“縫合”方案，都無法解決芯片在連接過程中產(chǎn)生的損耗，使得性能往往“1+1<2”。M1 Ultra的背后，是一個名為UltraFusion的“縫合技術(shù)”。

按照蘋果官方的說法，Ultra Fusion由蘋果與臺積電共同研發(fā)。但從經(jīng)驗(yàn)看，蘋果發(fā)揮的最大作用，是以“技術(shù)冠名費(fèi)”的方式，報銷了臺積電的研發(fā)開支。

兩顆芯片的縫合，核心是要解決芯片間的數(shù)據(jù)傳輸問題。

為了實(shí)現(xiàn)“無縫粘合”，蘋果用上了臺積電最昂貴、最先進(jìn)的封裝技術(shù)——第五代CoWoS-S。[2]

傳統(tǒng)的傳輸方式是將兩顆芯片封裝在一塊基板上，芯片之間的傳輸由引線解決。CoWoS方案在基板和芯片之間加了一層硅中介層，通過在硅中介層里布線，間接將兩顆小芯片連接起來，連接密度是現(xiàn)有技術(shù)的兩倍。

這個技術(shù)的關(guān)鍵就在于硅中介層，也是燒錢的根源。

硅中階層本質(zhì)上是一片硅晶圓，也就是“切”芯片的原材料。僅僅為了做連接，就要另加一層硅晶圓的費(fèi)用，這手筆恐怕只有蘋果做得出來。

后來，英偉達(dá)在H100上采用了更成熟的CoWoS，成本仍超過4000美元。蘋果作為最初的試錯者，成本只會更高。

除了CoWoS，蘋果的錢還燒在了“縫合”技術(shù)上[2]。

芯片制造的本質(zhì)，是在硅晶圓上刻畫復(fù)雜電路。但在實(shí)際制造過程中，電路不是直接刻在硅晶圓上的，而是先刻在一個掩膜版上，再通過光刻和刻蝕把電路“轉(zhuǎn)移”到硅晶圓上。

英偉達(dá)當(dāng)年遇到的問題是，GPU芯片本身面積就大，一旦兩顆GPU拼接，就會超過正常掩膜版的大?。℉100的面積已經(jīng)接近臺積電5nm掩模版的極限），電路就無法被完整地刻畫。

蘋果提出的解決方案是，1個掩膜版不夠，咱直接上四個吧。

通過四個掩膜版“縫合”，將電路刻畫的面積增加到2500mm2，是英偉達(dá)同期GPU的3倍多（815mm2）。

在芯片制造中，很大一部分成本就來自掩膜版制作。

掩膜版生產(chǎn)需要Mask Writer(掩膜版寫入機(jī))，精密程度堪比光刻機(jī)。而且Mask Writer只在掩膜版制作時使用，每種芯片只做一次，難以攤薄成本。

除此之外，由于Ultra Fusion用到了大量新技術(shù)，比如連接芯片的高縱橫比硅通孔（TSV）技術(shù)，用于散熱的新型非凝膠型熱界面材料（TIM）等[2]，臺積電都是拿著發(fā)票找蘋果報銷的。

M1 Ultra發(fā)布時，業(yè)界都沒有準(zhǔn)確的成本推算。不是研究員水平不到位，實(shí)在是技術(shù)過于先進(jìn)，算不出來。

高科技產(chǎn)業(yè)最關(guān)鍵的問題不是技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)，而是誰來掏錢把論文和實(shí)驗(yàn)室里的數(shù)據(jù)變成可以量產(chǎn)的產(chǎn)品。不知道看著M1 Ultra的拼接示意圖，會不會有久遠(yuǎn)的記憶攻擊黃仁勛。

技術(shù)狂人的商業(yè)冒險

最早試圖解決的1+1<2問題的，既不是英偉達(dá)也不是蘋果，而是臺積電元老蔣尚義。

2009年，回歸臺積電的張忠謀請回已經(jīng)退休的蔣尚義。 在后者帶領(lǐng)下，臺積電以“后閘級”技術(shù)路線成功超越三星率先量產(chǎn)28nm工藝。 但在研發(fā)過程中，蔣尚義發(fā)現(xiàn)晶體管單位制造成本不降反升，制程升級提升性能的性價比開始降低。

拿著張忠謀批的1億美元預(yù)算和400多人的工程師團(tuán)隊(duì)，蔣尚義帶隊(duì)開始了“超越摩爾計(jì)劃”。

傳統(tǒng)互聯(lián)技術(shù)下，傳輸速率已經(jīng)觸及天花板。蔣尚義開始嘗試一種新思路：

把兩顆芯片放到一起封裝，物理距離縮短了，傳輸速度自然提高。為了區(qū)別于傳統(tǒng)封裝，蔣尚義將其命名為“先進(jìn)封裝”。

2011年，臺積電得到FPGA大廠賽靈思訂單，憑借CoWoS以及共同開發(fā)的硅通孔（TSV）等技術(shù)，成功將4個28nm FPGA芯片拼接在一起，推出了史上最大的FPGA芯片。

然而，大部分客戶對CoWoS興致寥寥，賽靈思的訂單杯水車薪。

不是臺積電技術(shù)不夠好，實(shí)在是先進(jìn)封裝太貴了。

老客戶高通的高管在與蔣尚義共進(jìn)午餐時直白表示，CoWoS技術(shù)很好，但“我只愿意為它花費(fèi)1美分/平方毫米”，而臺積電當(dāng)時的售價是7美分/平方毫米[3]。

據(jù)說英偉達(dá)也是臺積電CoWoS的第一批目標(biāo)客戶之一，因?yàn)閿?shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i一直是困擾GPU計(jì)算的核心問題。但聽到臺積電的報價后，英偉達(dá)當(dāng)場表示，老技術(shù)還能再湊合幾年[3]。

另一方面，先進(jìn)制程還在穩(wěn)步推進(jìn)，先進(jìn)封裝的理念顯得過于超前，畢竟領(lǐng)導(dǎo)還在開卡羅拉，你就別急著換寶馬了。

因此，先進(jìn)封裝團(tuán)隊(duì)在臺積電內(nèi)部的一度邊緣化，甚至被當(dāng)做老干部療養(yǎng)院。后來跳槽三星的梁孟松，就認(rèn)為自己被調(diào)往先進(jìn)封裝業(yè)務(wù)屬于“下放”。

隨后，臺積電開始給CoWoS做減法，掏出了替代方案“InFO”，將昂貴的硅中介層換成其他材料，犧牲了連接密度，但成本大幅下降。

緊接著，臺積電遇到了可以靠一己之力改變供應(yīng)商命運(yùn)的超級甲方：蘋果。

2013年前后，由于與三星在手機(jī)市場的競爭，蘋果開始將芯片代工交由臺積電。

憑借InFO方案，臺積電在16nm工藝的基礎(chǔ)上，制造出了比三星14nm性能更強(qiáng)的A10處理器，貢獻(xiàn)了歷代iPhone中第二輕薄的iPhone 7[5]。

有了蘋果的大單的，臺積電的先進(jìn)封裝業(yè)務(wù)迅速盤活，并在2022年拿出了震驚業(yè)界的M1 Ultra芯片。2024年開年，這個攻堅(jiān)十多年的“膠水大法”，又被用在了英偉達(dá)的新核彈B200上。英偉達(dá)順勢拿下冠名權(quán)，將這項(xiàng)技術(shù)命名為“NV-HBI”。

先進(jìn)封裝方案依然昂貴，但對今天的英偉達(dá)來說，成本兩個字怎么寫，他們可能已經(jīng)忘了。

尾聲

除了CoWoS，另一個被生成式AI帶火的技術(shù)HBM，其探索同樣可以追溯到十年前。

CoWoS拿到賽靈思的第一筆訂單時，蔣尚義大喜過望，但賽靈思的動機(jī)卻讓他有些哭笑不得：把四個老芯片拼在一起，直接當(dāng)成新產(chǎn)品加價賣，就不用自己開發(fā)新產(chǎn)品了[3]。

在美國計(jì)算機(jī)歷史博物館的采訪中，蔣尚義回憶道[3]： “我開發(fā)技術(shù)的初衷是解決性能瓶頸問題，在我看來，我的創(chuàng)新并沒有被用在好的地方”。

科技革命很難推動技術(shù)創(chuàng)新，反而是技術(shù)創(chuàng)新讓科技革命成為可能。創(chuàng)造歷史的人，永遠(yuǎn)無法預(yù)見自己在歷史進(jìn)程中的坐標(biāo)。

在我們不曾踏足的物理學(xué)的邊境，還有無數(shù)偉大的創(chuàng)新尚在不為人知的角落。

參考文章：

[1] NVIDIA Blackwell Architecture and B200/B100 Accelerators Announced: Going Bigger With Smaller Data，Anandtech

[2] 蘋果UltraFusion技術(shù)，廈門云天半導(dǎo)體

[3] 蔣尚義萬字自述，披露臺積電的登頂之路，新芽

[4] 臺積電的先進(jìn)封裝是這樣煉成的，天下雜志

[5] 蘋果iPhone 7 A10處理器的新封裝在技術(shù)和商業(yè)上都產(chǎn)生了巨大的影響，Yole Development

[6] 蘋果M1 Ultra解密：業(yè)內(nèi)首個GPU裸片集成，如何實(shí)現(xiàn)，集微網(wǎng)

[7] Apple Will Help TSMC to Be in the Leading Position in the Next Era，utmel

編輯：李墨天

視覺設(shè)計(jì)：疏睿

責(zé)任編輯：李墨天

封面圖片來自ShotDeck