芯球半导体与存内计算架构结合，如何设计全新的内存-逻辑接口与互连？
说实话，最近不少芯片工程师和架构师都在问我同一个问题：当芯球半导体（Chiplet）遇到存内计算（Computing-in-Memory），传统的接口和互连方案好像“卡脖子”了，到底该怎么破局？ 没错，随着算力需求爆炸，数据在内存和处理器之间来回搬运的“功耗墙”和“带宽墙”越来越突出。芯球半导体与存内计算架构结合，如何设计全新的内存-逻辑接口与互连？ 这不仅是技术趋势，更是决定下一代高性能、低功耗芯片成败的关键。今天，我就结合自己的项目经验，和大家拆解一下设计思路。
🎯 核心挑战：传统架构中，数据要长途跋涉才能被计算，80%以上的能耗花在了“搬运”上。存内计算直接把计算单元嵌入内存，但如何与芯球（比如逻辑芯粒、IO芯粒）高效“对话”，成了新课题。
一、 理解新架构的底层逻辑：这不是简单“接线”
首先我们要跳出思维定式。存内计算芯粒不是一块普通的内存，它是一个 “会算账的出纳” ，而传统逻辑芯粒是“做决策的经理”。你不能再用老式的“经理写纸条吩咐出纳，出纳跑回金库取钱再送来”这种低效流程了。
1. 接口设计：从“数据通道”升级为“任务指令集”
传统的内存接口（如DDR/LPDDR）核心指令是“读/写某个地址的数据”。但在存内计算场景下，接口需要传达更高级的意图。
– 新型指令：需要定义如 “在地址A到B的数据块上执行向量加法”、“执行矩阵乘并返回结果” 等计算类指令。这要求接口协议层进行根本性变革。
– 精度与灵活性：存内计算可能支持多种数据精度（INT4/INT8/FP16），接口需要能动态配置计算模式和精度。上个月有个粉丝问我，他们团队就在为指令集扩展的事头疼。
2. 互连拓扑：从“中心辐射”到“近邻网络”
在芯球封装内，互连不再是简单的“所有内存围绕一个CPU”。存内计算芯粒可能有多颗，计算任务需要它们协同。
– 计算感知的NoC：网络片上网络（NoC）的设计必须感知计算任务和数据局部性。让相邻的存算芯粒能直接交换中间结果，而不是都绕回中央逻辑芯粒。
– 带宽与延迟的权衡：采用高带宽的先进互连（如UCIe、BoW），但更要优化任务调度，让数据在“计算发生地”就近流动。我曾指导过一个案例，仅优化数据流调度，就将特定AI推理任务的能效提升了40%。
💡 小窍门：在设计初期，就用仿真工具对不同的数据流和互连拓扑进行建模，这比后期“打补丁”有效十倍。
二、 实战设计框架：三步走策略
1. 第一步：定义分层解耦的接口协议栈
这是重中之重。我建议分为三层：
– 事务层：定义高级计算任务（Task），如“卷积”、“注意力计算”。
– 传输层：负责将任务分解为数据块（Tile）的移动指令，并管理芯粒间数据一致性。
– 物理层：采用高速SerDes或并行互连（如UCIe）实现物理传输，确保极高的能源效率（pJ/bit）。
2. 第二步：设计异构芯粒的“通信中间件”
你可以把它想象成芯粒世界的“通用翻译官”。它运行在互连基础之上，负责：
– 任务映射与调度：决定哪个存内计算芯粒执行哪个子任务。
– 动态功耗管理：根据负载，动态关闭或调整部分互连链路的速率。
3. 第三步：协同优化封装与架构
“架构决定封装，封装限制架构”，在这里是双向的。
– 2.5D/3D封装：对于极高带宽需求，考虑将逻辑芯粒与存算芯粒通过硅中介层或3D堆叠进行垂直互连，极大缩短物理距离。
– 热管理：存内计算虽然减少了数据搬运能耗，但计算单元密集也可能产生热点。互连结构和封装必须考虑热耗散路径。
⚠️ 注意：不要盲目追求最先进的互连技术，而要看它是否与你主计算的数据流模式匹配。否则就是花大钱办小事。
三、 一个简化的案例参考
去年，我们为一个边缘AI视觉处理器项目探索了这个方向。目标是做一款超低功耗的物体识别芯片。
– 架构：1颗控制逻辑芯粒 + 4颗SRAM基的存内计算芯粒（用于4×4矩阵乘加核心）。
– 接口设计：我们扩展了AXI流协议，增加了“计算命令包”，其中包含操作码、数据块首地址和配置参数。
– 互连：采用2.5D封装，通过一个环状NoC连接5颗芯粒。惊喜的是，通过让四颗存算芯粒两两直接通信传递中间特征图，减少了对中心节点的访问，最终在典型网络层上，数据搬运能耗降低了70%，整体任务延迟减少了35%。
– 教训：初期忽略了同步开销，后来在中间件中加入了轻量级屏障同步机制才解决。（当然，这只是我们特定场景的解法）
四、 常见问题解答
Q1：全新的接口协议，生态兼容性是不是大问题？
A：确实是挑战，但可以走渐进路线。初期可以在物理层兼容UCIe等标准，在事务层做私有但开放的扩展。或者，积极参与如OCP ODSA等产业联盟，推动标准雏形。
Q2：存内计算精度有限，接口如何适配多种算法？
A：这是接口设计的核心价值之一。我们可以在指令集中设计“精度配置域”和“计算近似模式”，让逻辑芯粒能根据算法需求，动态命令存算芯粒以最合适的精度和能效模式工作。
五、 总结与互动
总结一下，为芯球半导体与存内计算架构设计新接口与互连，核心思想是：从“数据搬运接口”思维，转向“计算任务分发与协同网络”思维。关键在于协议栈的分层解耦、通信中间件的设计，以及与封装技术的协同优化。
这条路还在快速演进中，充满了机遇。你们在相关的芯片架构或系统设计中，还遇到过哪些意想不到的接口或互连挑战？或者对哪种存内计算技术最看好？ 评论区告诉我，我们一起碰撞更多火花！ 💡
（笑）毕竟，独行快，众行远嘛。