先進節點與元件
系統-製程協同最佳化(system-technology co-optimization, STCO)
幾十年來,把晶片做得更好的配方都很簡單:把電晶體縮小,剩下的好處自然就跟著來了。更小,就同時意味著更快、更便宜、更省電。如今這趟免費的順風車已經到站了——像「3nm」這樣的節點名字現在只是行銷標籤,而不是真實的閘極長度;登納德縮放定律(即「縮小同時也省電」這條規律)在 2006 年前後就失效了;再縮一代換來的好處,已經抵不上為它付出的代價。系統-製程協同最佳化(STCO)正是對這個極限給出的回答:問題不再是「電晶體還能做多小?」,而是把整個系統——架構、晶片、封裝——當成同一道題一起來設計。這就是常被概括為「超越摩爾(more than Moore)」的思路:效能不再只從「做得多小」裡擠出來,而更多地從「各部件如何擺布」裡擠出來。
想像蓋一棟房子。老辦法是不停地去發明更薄的磚。STCO 則像是請來一位建築師,把格局、配線、地基當作同一份方案一起拍板——有時更薄的磚確實有用,但有時更大的收益其實是把廚房挪到餐廳旁邊。落到晶片上,這意味著:選擇把一顆大晶片切成多個小晶片(chiplet),讓它們混用不同節點並提升良率;把像 HBM 這樣的記憶體直接堆疊在邏輯旁邊,去打破記憶體牆;讓供電從晶圓背面繞上來,好把正面金屬層騰出來專走訊號;或者為某一類任務量身打造架構(即領域專用設計)。STCO 是設計-製程協同最佳化(DTCO)之上的一層:DTCO 是把標準單元和製程放在一起調優,而 STCO 則把鏡頭一路拉遠,直到看見晶片所處的整個系統。
STCO 把「進步」重新定義為:它既是微影的問題,也同樣是封裝與架構的問題——這正是為什麼近來 AI 加速器的飛躍,更多來自小晶片、堆疊與互連,而非單純的電晶體縮小。
又稱
另見