AMD新专利，解决多芯粒GPU延迟_风闻

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合

AMD公司已探索“智能交换器”优化数据处理，从而解决多芯粒GPU的延迟问题。

据报道，基于最新获批的专利，AMD公司已探索“智能交换器”优化数据处理，从而解决多芯粒GPU的延迟问题。有消息称在消费级GPU领域，AMD预计将采用多芯粒模块设计。

多芯粒模块设计，即将多个芯片集成到一个封装中，之前已在高性能计算领域得到应用，而AMD计划将其扩展到游戏GPU，以应对单芯片设计在制造和性能上的瓶颈。

此前，AMD在这方面积累了丰富的经验，例如其Instinct系列加速器已采用多芯片设计。Instinct MI200使用多个图形计算芯片与高带宽内存堆叠，实现了高效的数据传输。后续的Instinct MI350系列进一步优化了这一结构，搭载288GB HBM3E内存，内存带宽达8TB/s，基于3nm工艺节点，总晶体管数达1850亿。该系列通过10个芯片模块的2D混合键合，提升了AI任务的处理能力，为消费级产品提供了技术基础。

具体到游戏领域，GPU若要采用多芯粒模块设计，那么最大的问题就是延迟较高，因为帧渲染对长距离数据传输的延迟非常敏感。若要解决这一问题，AMD就必须想出一种能尽可能缩小数据与计算之间差距的方案。

根据披露的一项新专利申请，AMD 或许已经破解了多芯粒模块设计游戏GPU的设计之道。不过，该专利视频中披露的是CPU相关细节，而非GPU，但文本内容和机制表明其目标是图形应用场景。

那么，AMD 究竟将如何在GPU中运用多芯粒模块设计呢？据悉，该专利的核心是一种 “带有智能交换机的数据架构电路”，它能连接计算小芯片与内存控制器之间的通信。这本质上是AMD Infinity Fabric，但为消费级GPU进行了缩减，因为AMD无法采用HBM内存芯片。该交换机旨在优化内存访问，其工作原理是先判断图形任务请求是否需要任务迁移或数据复制，决策延迟达到纳秒级。

解决了数据访问问题后，该专利还指出要让图形计算核心（GCD）配备L1和L2缓存，这与AI加速器的设计类似。不过，通过交换机还能访问额外的共享L3缓存（或堆叠式SRAM），该缓存将连接所有GCD。这不仅减少了对全局内存的访问依赖，同时能够充当小芯片之间的共享过渡区，类似于AMD 3D V-Cache技术，只不过3D V-Cache主要用于处理器。此外，该专利还涉及堆叠式DRAM，这本质上是多芯粒模块设计的基础。

这一专利的出现表明，AMD已为多芯片GPU生态做好准备。AMD可以使用台积电的InFO-RDL桥接技术，以及在小芯片之间使用特定版本的Infinity Fabric进行封装。更具吸引力的是，这种实现方式是AI加速器的缩减版本。此前，AMD计划将其游戏和AI架构合并为一个统一架构，即UDNA架构。AMD还整合了软件生态系统，这样可以摊薄驱动程序和编译器的开发工作。

由于单芯片设计存在局限性，这或许是AMD超越竞争对手的绝佳机会。然而，芯粒设计也存在复杂性，AMD此前在RDNA 3上就曾遇到过小芯片互连带来的延迟。AMD RDNA 3架构Navi 31 GPU已部分采用多芯片设计，配备六个内存控制器芯片，总Infinity Cache达96MB，内存总线宽384位，支持高达24GB GDDR6内存。通过Infinity Fabric互联，峰值带宽达5.2TB/s。该设计在RX 7900系列中实现，每瓦性能较前代提升50%，但也暴露了芯片间延迟的缺陷。

然而凭借创新的交换机方案，再加上额外的共享L3缓存，AMD有望解决延迟问题。不过，具体效果如何，可能要到UDNA 5才能见分晓。

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