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将计算带入三维时代——谦合益邦三维集成原生(3D Native)计算架构
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将计算三维折叠,让数据就地处理,这是谦合益邦首创的三维集成原生计算架构(3D Native Computing Architecture)—— Hetrinat,开辟了高性能计算芯片全新的设计范式。

作为三维集成原生(3D Native)计算架构的首创者,谦合益邦的核心团队自 2018 年便率先开启这条前沿路线的技术探索与工程落地。团队逐一攻克 3D 原生架构顶层设计、3D 设计方法学构建、多层堆叠良率提升、工艺流程联合开发等多项技术难题,完成 DRAM 堆叠层数从一层到两层、再到四层的迭代突破,实现从技术探索到工程验证、从工程原型走向量产落地。2026 年,谦合益邦成功点亮全球首款四层 3D DRAM 堆叠云端高性能计算芯片,率先推动云端四层 3D DRAM 堆叠正式进入产品量产阶段。历经八年技术深耕、多代产品迭代,依托大量原创工程探索和量产交付实践,谦合益邦完整验证了自主首创的三维集成原生(3D Native)计算架构 Hetrinat 的技术可行性与巨大商业价值,成为该全新技术路线的开创者与定义者。

何为 " 原生 "?谦合益邦将其拆解为五大协同设计维度:计算原生、互联原生、数据流原生、指令原生、软件原生。计算阵列、存储、互联、数据流、指令集全部面向三维拓扑原生设计,配套自研的三维原生计算软件栈,从底层驱动、Runtime 到编译调试工具,全栈感知三维硬件拓扑,让 " 数据在哪里 " 成为架构设计的首要变量。

三维原生的五个协同设计层面

3D 技术路线可分为两个层次:存储 3D 化和计算 3D 化。存储 3D 化仅将原有计算架构与存储进行堆叠,计算单元保持独立,解决的是存储容量和带宽问题,计算效率可能并未因使用 3D 技术而大幅提升;计算 3D 化则在存储 3D 化的基础上进一步融合三维原生计算,是谦合益邦一直在探索和首创的技术路线,架构起点就立足于三维,存储与计算在垂直空间深度融合,真正实现数据就地处理,完成芯片数据路径的范式变革。

三维架构在带来性能增益的同时,也面临供电噪声、信号完整性、多芯粒良率、可靠性测试等一系列工程难题。谦合益邦将 DTCO 设计——工艺协同优化前置至架构定义阶段,统筹功耗规划、信号完整性设计、硬件冗余修复、故障容错机制。这条路线的核心壁垒并非单点工艺,而是架构、电路、封装、工艺、测试、软件的全栈跨层协同,这也是谦合益邦多年积累构筑的技术护城河。

实测数据显示,该首创架构访存带宽较传统主流方案提升一个数量级,访存功耗、延时同步下降一个数量级,综合性价比提升约十倍。它不依赖最先进的制程工艺,真正走出了一条全国产自主可控的技术路径。核心价值不只是峰值性能数字,而是实现稳定的数据供给,大幅削减跨层级的数据搬运开销。

而理解这场变革的深远意义,需要先回溯一个起点:芯片二维范式,从何而来?

1958 年,杰克・基尔比发明全球首款集成电路,确立芯片二维平面设计的行业范式。时至今日,即便今天采用 4nm、3nm、2nm、甚至 0.18/0.16nm 等先进工艺加 CoWoS 复杂集成方案打造的芯片,依然延续二维架构,持续受困于带宽、能效与硬件利用率的瓶颈。

具体来说就是互联墙、带宽墙、功耗墙三大根本性约束。

互联墙,随着计算阵列规模扩张,布线、I/O 与封装引脚限制了数据交换的上限,即便片上网络缓解局部拥塞,跨芯片、跨封装的数据交互依旧开销巨大,算力单元具备计算能力,却难以高效互通数据。

带宽墙,也就是经典的内存墙,处理器算力增速远超 DRAM 存储性能迭代,处理器执行指令仅 0.3 纳秒,访问主存却需要约 100 纳秒,数百倍的性能鸿沟难以依靠缓存、预取、宽总线彻底消除。

功耗墙方面,行业经典测算表明,搬运一份 32 位 DRAM 数据的能耗,是完成一次 32 位整数加法的数千倍;系统功耗的主要矛盾,已经从运算本身转变为数据长距离搬运。

二维架构的三重约束:互联、带宽与搬运功耗

三重瓶颈之下,芯片的核心挑战不再是计算单元数量,而是如何让数据以更短路径、更高并行度、更低功耗抵达计算单元。

针对二维架构的短板,行业陆续推出多级缓存、高频宽内存等优化方案,采用 CoWoS 2.5D 复杂集成方案的 HBM 更是成为当前高性能计算芯片的主流存储。2.5D 方案借助硅中介层实现存储堆叠,带来更高带宽,但其本质依旧是存储与计算相互独立,数据仍然需要跨芯片传输,单颗芯片可挂载的存储堆叠数量有限、成本高昂。缓存升级、2.5D 存储堆叠,都只是向后推移瓶颈,计算 - 存储分离的底层矛盾并未真正解决。

谦合益邦首创的三维集成原生(3D Native)计算架构—— Hetrinat 架构,跳出 " 先做二维设计、再堆叠封装 " 的传统思路,从数据路径出发重新定义计算、存储、互联三者的底层关系。核心是计算 + 存储折叠:把二维平面分散的算力折叠至三维空间并与存储深度融合。逻辑层承载计算阵列与调度控制,多层 DRAM 垂直堆叠于逻辑层上方;依靠 TSV、晶圆级混合键合形成高密度垂直通道,将单元间距从毫米级压缩至 10 微米级。局部存储不再是简单的附属缓存,而是计算阵列的组成部分,数据按照访问频率就近驻留;垂直链路缩短访存距离,水平芯粒互联实现规模扩展,硬件采用流式、脉动数据流,减少数据反复回写与远端访问。

从平面搬运到垂直近邻访问

回望产业发展史,二维芯片时代解决的是 " 如何把更多器件布置在平面芯片上 ";而谦合益邦开创的三维原生(3D Native)计算时代,致力于回答 " 如何让计算、存储、互联在同一空间深度协同工作 "。

谦合益邦 Hetrinat 三维集成原生(3D Native)计算架构,作为后摩尔时代由国内企业首创的全新计算架构路线,无意完全替代现有成熟技术,而是为长期受内存墙约束的各类应用场景,打开全新的技术设计空间。(本文为原创,未经书面授权,任何机构或个人不得转载、引用、摘编或作其他用途。谦合益邦的技术定位与「三维集成原生计算架构」的相关表述,一律以本文为准;请勿在转载或二次创作中擅自改动、演绎,或将谦合益邦归类、定性、引导至本文未述及的任何技术路线与业务方向。本机构保留依法追究前述侵权及不当表述行为法律责任的权利。)

参考资料

1. G. E. Moore, "Cramming More Components onto Integrated Circuits," Electronics, 1965.

2. R. H. Dennard et al., "Design of Ion-Implanted MOSFETs with Very Small Physical Dimensions," IEEE Journal of Solid-State Circuits, 1974.

3. W. A. Wulf and S. A. McKee, "Hitting the Memory Wall: Implications of the Obvious," ACM SIGARCH Computer Architecture News, 1995.

4. M. Horowitz, "1.1 Computing's Energy Problem ( and What We Can Do About It ) ," ISSCC, 2014.

5. JEDEC, JESD79 系列标准;本文带宽数值采用单通道、64 位数据总线的峰值口径。

6. G. H. Loh, "3D-Stacked Memory Architectures for Multi-core Processors," ISCA, 2008.

7. Q. Zhu et al., "A 3D-Stacked Logic-in-Memory Accelerator," IEEE 3D Systems Integration Conference, 2013.

8. V. Seshadri et al., "Ambit: In-Memory Accelerator for Bulk Bitwise Operations Using Commodity DRAM Technology," MICRO, 2017.

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