劉德音稱，AI世代下的半導體產業，CoWoS 、SoIC等越來越重要

【財訊快報／記者李純君報導】台積電(2330)董事長劉德音6日在半導體展的大師論壇中，以「SemiconductorTechnologyintheEraofArtificialIntelligence」為題，解析半導體和AI將如何驅動產業演進，提到，AI世代，新的半導體產業中，整合式AI系統中，CoWoS與SoIC、3DIC等，以及矽光子的發展，還有系統技術協同優化(STCO)等概念將變得越來越重要。他提到，90年代後期，由IBM開發的深藍(DeepBlue)超級電腦擊敗了世界西洋棋冠軍加里·卡斯帕洛夫(GarryKasparov)，展現了超級電腦技術的突破性發展，也讓我們首次看到「高效能運算」有朝一日超越人類智慧的可能性。

而接下來10年，人工智慧(AI)應用於許多實際任務，例如臉部辨識、語言翻譯、電影和商品推薦。再接下來的10年，AI進步到另一個層次，能夠「匯整合成知識」。生成式AI(例如ChatGPT)可以創作詩詞及藝術品、診斷疾病、撰寫報告和電腦代碼，甚至可以設計出與人類打造的積體電路相媲美的相似產品。AI為人類的生活和工作帶來重大改變，也為半導體產業帶來龐大的商機。

他點出，AI應用的突破性發展來自三個因素。首先是高效深度學習演算法的創新；其次是透過網路取得的大量訓練資料；第三是半導體技術的發展提升了節能運算的能力。

至於AI發展過程中的幾個重要里程碑，劉德音分析，是由當時領先的半導體技術實現的。例如，深藍超級電腦採用0.13微米技術，深度神經網路的初始圖像辨識採用45奈米技術，著名的AlphaGo採用28奈米技術，最初用於訓練的ChatGPT伺服器採用5奈米技術，最近的ChatGPT則是由採用台積電4奈米技術生產的伺服器提供支援。

在過去的5年，AI訓練所需的運算能力和記憶體容量增加了好幾個數量級。例如，GPT-3模型需要超過5,000peta-FLOP-days(5E18Flop-days)的運算量和3兆位元組(3E12位元組)的記憶體容量。

生成式AI應用所需的運算能力和記憶體仍在快速增長。自從積體電路發明以來，半導體技術一直在進行尺寸微縮，試圖將更多的半導體元件(或電晶體)置入指甲般大小的晶片中。現今，整合技術已往上提升了一個層次，將許多晶片整合到一個緊密且大規模互連的系統中。劉德因點出，這是十多年來見證到的半導體技術整合中的「典範轉移」。超越了2D微縮，進入到3D系統整合。

至於在人工智慧時代，劉德音認為，系統的能力與系統中整合的元件(或電晶體)數量成正比。可以利用中介層將整合系統的尺寸擴展到曝光光罩尺寸之外，整合系統晶片比單晶片容納更多的元件。台積電基於CoWoS技術開發的超級載體中介層能夠容納高達6個光罩曝光面積的運算晶片，以及12個HBM3高頻寬記憶體堆疊。

劉德音也提到，對人工智慧來說，3DSoIC是另一項越來越重要的關鍵技術。現今傳統的高頻寬記憶體(HBM)依賴矽穿孔(TSV)和焊接凸塊進行堆疊。台積電的3DSoIC技術可以為現今的HBM技術提供替代方案。在此HBM測試結構中，有12層面對背堆疊(F2B)在低溫下接合，置於更大的基礎邏輯晶片之上，總厚度僅600微米。

藉由CoWoS或SoIC技術，系統整合晶片中的總元件(電晶體)數量遠大於一個單晶片容納的數量。AI訓練使用的GPU晶片已經達到了光罩曝光面積限制，其電晶體數量約為1,000億個。電晶體數量增加趨勢的延續需要由多個與2.5D或3D整合互連的晶片來執行運算。

劉德音直言，十年內，多晶片GPU預估將由超過1兆個電晶體組成。透過互連間距的微縮，將有足夠的空間容納更多比目前更大的SoIC互連數量。將互連密度進一步提高一個數量級或甚至更高並沒有基本限制。

這些創新的硬體技術如何對系統的效能做出貢獻，劉德音分析，針對伺服器GPU的能源效率(EEP)趨勢，在過去的15年中，半導體產業約每兩年將能源效率提高了三次，此趨勢必將延續下去，也會受到許多創新的驅動，包括新材料、元件和整合技術、極紫外光(EUV)和設計技術協同優化(DTCO)的進步、電路設計和系統架構設計。特別的是，CoWoS和SoIC的發展將協助提高能源效率。此外，系統技術協同優化(STCO)等概念將變得越來越重要。

劉德音表示，高效能運算系統由大量執行大型AI模型的晶片組成，高速有線通訊可能很快將會限制運算速度。現今，光互連已經用於連接資料中心的伺服器機架，光學介面可望很快與GPU和CPU配置在一起，為GPU到GPU的通訊提供能量和區域效率擴展頻寬。因此，數百台伺服器將成為具有統一DRAM的單一巨型GPU。

在此領域，台積電的緊湊型通用光子引擎(CompactUniversalPhotonicEngine)技術將扮演重要的角色，利用SoIC技術來整合在GPU和路由器交換器旁邊的積體電路(EIC)及積體光路(PIC)。

在AI應用的推動下，劉德音表示，矽光子技術也將成為半導體產業的關鍵技術。

1980年，加州理工學院教授卡弗·米德(Prof.CarverMead)和林恩·康威(Prof.LynnConway)發明了一種電腦輔助設計積體電路方法，使用一套設計法則來描述晶片微縮製程技術，因此電路設計人員無需具備太多製程技術知識即可輕鬆設計VLSI電路。

在現今3DIC的領域，設計的部分包括VLSI設計、系統架構設計和軟體/硬體優化設計。製程技術的部分包括晶片微縮技術、3DIC技術和先進封裝技術。同樣的，我們需要一種描述語言來定義所述技術，並將其轉換為EDA技術檔，以便設計人員設計3DIC系統。

這正是最近台積電推出3DBlox(一種硬體描述語言)的目的，它使用通用的解釋標準來描述各種3DIC技術。設計人員可以自由地進行3DIC系統設計，而無須理會基本的3DIC技術。3DBlox已被現今大多數科技公司和EDA公司所接受。

在人工智慧時代，半導體技術是新AI能力和應用的關鍵推動力。劉德音重申，新的半導體產品不再受限於晶片尺寸及新世代電晶體微縮。整合式AI系統涵蓋數量最大化的節能電晶體、專為運算工作負載設計的高效系統架構、以及軟體和硬體優化。

在過去的50年，半導體技術的發展就像走在隧道裡一樣，前方有明確的道路，每個人都知道做什麼-縮小電晶體。如今，劉德音強調，已經抵達隧道的出口。半導體技術的開發日趨艱難，然而，在隧道之外，未來充滿更多可能性，不再受隧道的束縛。