近些年，GPU在業界的重要性愈加凸出，無論是在高性能計算，還是在消費級領域，其對用戶的粘性越來越強，英偉達的火爆就是得益于其核心的GPU技術和產品，在這種情況下，傳統巨頭英特爾坐不住了，原本只是在消費級市場生產集成GPU顯卡，市場需求的變化使得英特爾開始組建獨立GPU研發團隊，并投入了越來越多的資源，以應對英偉達和AMD的競爭，特別是在高性能計算領域。
在高性能應用領域，對GPU的功耗和成本可控的要求越來越高，這就對相關技術提出了更高的要求，包括芯片設計方法、EDA工具、制程工藝，以及封裝技術，要想實現高性能與功耗、成本的有效平衡，以上這些技術環節缺一不可，而隨著摩爾定律的逐步“失效”，先進封裝技術的重要性越來越凸出，而英特爾、AMD和英偉達這三巨頭都看到了這一環節的重要性，并不斷加強研發力度。特別是在近期，這三家公司不約而同地在MCM（多芯片模塊）方面披露了重要信息。
MCM打入GPU
MCM是為解決單一芯片集成度低和功能不夠完善的問題而生的，它把多個高集成度、高性能、高可靠性的die，在高密度多層互聯基板上用SMD技術組成多種多樣的電子模塊系統，形成多芯片模塊。MCM具有以下特點：封裝延遲時間縮小，易于實現模塊高速化；縮小整機/模塊的封裝尺寸和重量；系統可靠性大大提高。
以前，MCM主要用于CPU和存儲設備，特別是在CPU領域應用較為普遍，如早期IBM的Power4 雙核處理器，就是4塊雙核Power4 以及附加的 L3 高速緩存形成的MCM，還有英特爾的Pentium D（研發代號：Presler）、Xeon，以及AMD的Zen 2架構Ryzen (核心代號:Matisse)、EPYC處理器等，都是應用MCM的典型代表。
近些年，在AMD的引領下，MCM封裝技術開始走向GPU。之所以如此，主要是因為傳統顯卡是帶有多個GPU的PCB板卡，需要連接兩個獨立顯卡的Crossfire或SLI橋接器。傳統的SLI 和 CrossFire需要 PCIe 總線來交換數據、紋理、同步等。由于GPU之間的渲染時間會產生同步問題，因此在許多情況下，傳統的雙GPU顯卡，即單個PCB上的兩個芯片由它互連，每個芯片都有自己的VRAM。SLI或CrossFire的能耗很大，冷卻也是一個挑戰，這些在很長一段時間內都困擾著工程師。
MCM GPU則是一個單獨的封裝，其板載橋接器取代了傳統兩個獨立顯卡之間的Crossfire或SLI橋接器。
在高性能計算應用領域，這種MCM GPU的優勢很明顯，也值得花費更多時間和精力在解決封裝和互連方面的軟件問題，以應對更高的MCM設計復雜度。目前來看，MCM GPU主要用于數據中心和云計算應用領域。隨著技術的不斷成熟，以及PC應用性能的提升，其在消費電子領域的應用也將會出現。
三巨頭發力
最早將MCM封裝技術引入GPU的是AMD。2020年，該公司把游戲卡與專業卡的GPU架構分家了，游戲卡的架構是RDNA，而專業卡的架構叫做CDNA，首款產品是Instinct MI100系列。2021年，AMD的Q2財報確認CDNA 2 GPU已經向客戶發貨了，其GPU核心代號是Aldebaran，它成為AMD第一款采用MCM封裝的產品，是為數據中心準備的。在PC方面，2022年引入下一代RDNA 3架構后，基于MCM的消費級Radeon GPU也會出現。
制造多芯片計算 GPU 類似于制造多核 MCM CPU，例如Ryzen 5000或Threadripper處理器。首先，將芯片靠得更近可以提高計算效率。AMD 的 Infinity 架構確保了高性能互連，有望使兩個芯片的效率接近一個的。其次，使用先進的工藝技術批量生產多個小芯片比大芯片更容易，因為小芯片通常缺陷較少，因此比大芯片的產量更好。
前些天，在2021年財報電話會議上，AMD確認，今年會有幾項重要產品發布，包括基于RDNA 3架構的GPU，也就是Radeon RX 7000。目前來看，該系列最新顯卡會有三款GPU，分別是Navi 31、Navi 32和Navi 33，其中，Navi 31和Navi 32將采用MCM封裝。之前有傳聞稱，Navi 31和Navi 32的Infinity Cache將采用3D堆棧的設計，會單獨添加到MCD小芯片中，與Zen 3架構上采用3D V-Cache的原理類似，性能會有較大提升。
由于Navi 31和Navi 32采用了MCM封裝，AMD將會使用兩種不同制程，GPU會使用臺積電的5nm工藝，緩存I/O芯片則會采用臺積電的6nm工藝。
英偉達也在跟進MCM封裝GPU。
2017年，英偉達展示了通過四個小芯片構建的設計方案，不但提升了性能，還有助于提高產量（較小的芯片良品率會提高），而且還允許將更多的計算資源集合在一起。這種多芯片設計還有助于提高供電效率，具有更好的散熱效果。
近日，英偉達研究人員發表了一篇技術文章，概述了該公司對MCM的探索，英偉達目前在MCM封裝GPU上的做法稱為“Composable On Package GPU”（COPA），該團隊講述了COPA GPU 的各項優勢，尤其是能夠適應各種類型的深度學習工作負載。
由于傳統融合 GPU 解決方案正迅速變得不太實用，研究人員才想到到 COPA-GPU 的理念。融合GPU解決方案依賴于由傳統芯片組成的架構，輔以高帶寬內存（HBM）、張量核心/矩陣核心（Matrix Cores）、光線追蹤（RT）等專用硬件的結合。
此類硬件或在某些任務下非常合適，但在面對其它情況時卻效率低下。與當前將所有特定執行組件和緩存組合到一個包中的單片 GPU 設計不同，COPA-GPU 架構具有混合 / 匹配多個硬件塊的能力。如此一來，它就能夠更好地適應當今高性能計算只能呈現的動態工作負載、以及深度學習（DL）環境。
這種整合更適應多種類型工作負載的能力，可帶來更高水平的 GPU 重用。更重要的是，對于數據科學家們來說，這使他們更有能力利用現有資源，來突破潛在的界限。
面向數據中心和消費市場，英偉達將分別推出基于Hopper架構和Ada Lovelace架構的GPU。據悉，該公司只會在Hopper架構GPU上采用MCM技術，Ada Lovelace架構GPU仍會保留傳統的封裝設計，并不會像AMD基于RDNA 3架構的Navi 31那樣，將MCM多芯片封裝引入到消費級GPU。
近日，有消息稱，基于Hopper架構的GH100的晶體管數量將達到1400億，這幾乎是目前基于Ampere架構的GA100（542億）或AMD基于CDNA 2架構的Instinct MI200系列（580億）的2.5倍。據稱GH100的芯片尺寸接近900mm?，比此前傳言的1000mm?要小，不過比GA100（862mm?）和Instinct MI200系列（約790mm?）要大一些。傳聞GH100總共配置了288個SM，可以提供三倍于A100計算卡的性能。
據悉，作為英偉達第一款基于MCM技術的GPU，Hopper架構產品將采用臺積電5nm制程工藝，支持HBM2e和其他連接特性，預計會在2022年中旬亮相，競爭對手將是英特爾的Xe-HP架構GPU和AMD的CDNA 2架構產品。
不過，以上說法還未得到官方證實，英偉達將于今年3月21日召開GTC 2022大會，屆時，可能會公布Hopper架構，以及相應的加速卡方案。
作為獨立GPU的后來者，英特爾最近也是動作頻頻。
近期，英特爾公布新專利，描述多個計算模組如何協同工作執行圖像渲染，代表英特爾GPU將采用MCM封裝技術，大幅提高運作效能。
英特爾針對數據中心和超級計算機Ponte Vecchio的CPU已使用多芯片設計，并采用MCM封裝技術。在新專利中，英特爾提出GPU圖像渲染解決方案，將多芯片整合至同單元，解決制造和功耗等問題，同時優化可擴展性和互聯性。
目前，這類圖像渲染問題會通過交替渲染技術（Alternate Frame Rendering，AFR）或拆分幀渲染（Scissor Frame Rendering，SFR）等算法解決，但英特爾是整合運算模組的棋盤格式渲染，同時有分布式運算，使多芯片設計GPU有更高運算效率。雖然英特爾沒有多描述架構層面細節，但可預期Intel Arc品牌顯卡搭載MCM封裝技術GPU應只是時間問題。
結語
在GPU研發方面，英特爾、AMD和英偉達顯得越來越“同步”，特別是在制程工藝和封裝技術方面，制程都依賴臺積電，封裝都看重MCM，在這兩方面原本領先的AMD，其優勢越來越小，特別是在MCM方面，英偉達和英特爾發展速度很快，不僅是在高性能計算領域，在消費級市場，雖說AMD首先將MCM技術應用于PC，但英偉達和英特爾也在加快進度，相信不久也會有相應的方案推出。
MCM封裝GPU開始進入三國鼎立時代。
