由 Simon 芯片堆叠真能助中国AI弯道超车？用旧芯片挑战英伟达，性能差距2.5倍引争议！
中国以「芯片堆叠」战略应对美国半导体限制，但能否真正追平英伟达？
在美国收紧尖端芯片制造技术出口管制之际，中国研究人员提出了一项大胆的替代方案：通过堆叠国内可生产的较旧制程芯片，来匹配无法获得的高性能芯片。这一「芯片堆叠」战略正成为中国应对限制的创新性回应。
战略核心：用系统创新弥补制程短板
该战略基于一个看似简单的前提：如果无法制造更先进的芯片，就用现有芯片构建更智能的系统。中国半导体行业协会副理事长、清华大学教授魏少杰近日向《南华早报》阐述了一种架构，该架构利用三维混合键合技术，将14纳米逻辑芯片与18纳米DRAM内存芯片集成在一起。
【关键点】 此举之所以重要，是因为美国的出口管制恰恰针对14纳米及以下逻辑芯片、18纳米及以下DRAM的生产。魏少杰的方案正是在这些技术边界上做文章，利用了国内制造商仍可获取的工艺。
技术路径：软件定义的近存计算
该技术方法涉及「软件定义的近存计算」。传统AI计算中，数据在处理器和内存之间来回搬运是主要瓶颈。而芯片堆叠策略通过垂直堆叠，使两者紧密贴近。三维混合键合技术实现了间距小于10微米的铜对铜直接连接，基本消除了拖慢传统芯片架构的物理距离。
魏少杰声称，这种配置的性能可媲美英伟达的4纳米GPU，同时能显著降低成本和功耗。他引用的性能数据是每瓦2万亿次浮点运算（TFLOPS），总计120 TFLOPS。
！性能差距与核心挑战
然而，存在一个明显问题：魏少杰用作对比基准的英伟达A100 GPU，实际上可提供高达312 TFLOPS的性能——是其声称性能的2.5倍以上。这一差距凸显了芯片堆叠战略可行性的核心疑问。虽然架构创新是真实的，但性能差距依然巨大。堆叠旧芯片并不能神奇地抹平先进制程节点在能效、晶体管密度和散热特性上的优势。
战略逻辑：另辟蹊径，系统制胜
芯片堆叠战略背后的逻辑超越了单纯的性能指标。华为创始人任正非曾阐述过一种理念，即通过「芯片堆叠和集群来实现顶尖性能，而非在单个制程节点上竞争」。这代表了中国应对半导体挑战的思路转变。
考虑到替代方案：台积电和三星正朝着3纳米和2纳米工艺迈进，这完全是中国制造商目前无法企及的。与其在难以取胜的制程节点领先竞争中硬拼，芯片堆叠战略提议在系统架构和软件优化层面展开竞争。
绕开「CUDA生态」依赖
此外，还存在CUDA生态问题。英伟达在AI计算领域的统治地位不仅在于硬件，更在于其CUDA软件生态系统。魏少杰将此描述为横跨模型、架构和生态系统的「三重依赖」。追求传统GPU架构的中国芯片设计者，要么需要复制CUDA的功能，要么说服开发者放弃一个成熟且广泛采用的平台。而芯片堆叠战略通过提出一种全新的计算范式，提供了一条绕开这种依赖的路径。
可行性与重大挑战
芯片堆叠战略真的可行吗？其技术基础是坚实的——三维芯片堆叠技术已在全球高带宽内存和先进封装方案中得到应用。创新之处在于应用这些技术来创建全新的计算架构，而非仅仅改进现有设计。
然而，几大挑战赫然在目：
1. 散热管理：堆叠多个有源处理芯片使得散热管理难度急剧增加。14纳米芯片产生的热量远高于现代4或5纳米工艺，堆叠加剧了这一问题。
2. 良率难题：三维堆叠的良率 notoriously 难以优化——任何一层的缺陷都可能导致整个堆叠失效。
3. 生态缺失：高效利用此类架构所需的软件生态系统尚不存在，需要多年时间才能成熟。
现实评估与应用前景
最现实的评估是，芯片堆叠战略是针对特定工作负载（其中内存带宽比原始计算速度更重要）的有效方法。AI推理任务、某些数据分析操作和专用应用可能从中受益。但要全面匹配英伟达在AI训练和推理任务上的性能，仍是一个遥远的目标。
战略转向与行业影响
芯片堆叠战略成为中国半导体发展的焦点，标志着一个战略转向。中国不再试图用较差的制程节点复制西方芯片设计，而是探索能够发挥现有制造优势的架构替代方案。
这一战略能否成功缩小与英伟达的性能差距尚不确定。但显而易见的是，中国半导体产业正通过在出口管制影响较小的领域——系统设计、封装技术和软硬件协同优化——追求创新来适应限制。
对于全球AI产业而言，这意味着竞争格局正变得更加复杂。英伟达当前的统治地位不仅面临AMD、英特尔等传统竞争对手的挑战，也遭遇可能重新定义「AI芯片」形态的全新架构方法的冲击。
无论芯片堆叠战略目前存在何种局限，它正代表了这种架构层面的颠覆——这使其值得密切关注。
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延伸思考：
1. 如果芯片堆叠战略在特定领域（如AI推理）取得成功，是否会促使全球半导体竞争从单一的「制程军备竞赛」转向更多元的「架构创新竞赛」？
2. 在构建全新的软硬件生态以摆脱对CUDA等现有平台的依赖方面，中国科技企业可能面临的最大障碍是什么？是技术积累、开发者社区，还是市场接受度？
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