台积电董事长：一万亿晶体管GPU即将到来

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文章摘要

1997年，IBM的超级计算机Deep Blue击败了世界象棋冠军Garry Kasparov，这一事件不仅标志着超级计算机技术的重大飞跃，也预示着高性能计算有可能超越人类智能。在随后的十年中，人工智能（AI）技术被应用于面部识别、语言翻译和推荐系统等实际任务。而在之后的十五年里，AI的能力已经发展到可以创造和理解知识，生成式AI如ChatGPT和Stable Diffusion不仅能够创作诗歌、艺术作品，还能诊断疾病、撰写报告和编写代码，甚至设计集成电路。

AI的这些惊人应用得益于三大因素的结合：高效的机器学习算法、大量训练数据和节能计算的半导体技术进步。半导体技术在AI革命中的贡献至关重要，但常被忽视。从Deep Blue使用的0.6微米和0.35微米节点芯片，到AlphaGo的28纳米技术，再到ChatGPT的5纳米技术，每一次AI的突破都依赖于当时最先进的半导体技术。未来的AI发展需要半导体行业的进一步支持，预计未来十年内，AI将需要拥有高达1万亿晶体管的GPU，这意味着设备数量将增加10倍。

半导体技术的进步包括新材料、光刻技术、新型晶体管和先进封装，这些都推动了功能更强大的AI系统的开发。例如，台积电的CoWoS技术可以集成超过光刻光罩限制的系统规模，Nvidia的Ampere和Hopper GPU就是这种技术的应用案例。此外，高带宽内存（HBM）技术和系统集成芯片（SoIC）技术也对AI至关重要。硅光子学将成为半导体行业支持AI应用的重要技术之一。

为了继续增加晶体管数量，我们需要通过2.5D或3D集成技术将多个芯片互联来执行计算。预计未来十年内，多芯片GPU将拥有超过1万亿晶体管。这些创新的硬件技术通过提高能源效能性能（EEP）来提升系统性能，半导体行业每两年将能源效能性能提高了三倍，这一趋势预计将继续保持。

3D芯片设计需要一种共通语言，以便设计师能够自由发挥，无论底层技术如何。一个名为3Dblox的开源标准已经被采用，它赋予设计师在3D IC系统设计上的自由。在AI时代，半导体技术成为了推动新AI能力和应用的关键力量，现代的GPU不再受限于传统的尺寸和形态。半导体技术的发展将变得更加艰难，但同时也展现了更多的可能性和无限的天地。