Las unidades de procesamiento tipo chiplet son cada vez más frecuentes, como vimos anteriormente. Este tipo de empaquetado no es nuevo, se ha empleado en el pasado, pero ahora es cada vez más importante para seguir aumentando la cantidad de núcleos (tanto en CPUs como en GPUs) y no dinamitar el yield y, por tanto, que los chips monolíticos sigan disparando sus precios hasta cifras fuera del alcance de muchos.
Pero la pregunta ahora es: ¿son realmente el PC del futuro? ¿o simplemente son un «parche» mientras llegan soluciones mejores?
Ventajas y desventajas del concepto chiplet
Si se compara un mismo diseño implementado en un chip monolítico o en un chiplet, se pueden observar algunas ventajas y desventajas si se comparan ambos. En base al chiplet, los pros y contras destacables son:
- Ventajas del chiplet:
- Permite implementar un circuito más complejo o con mayor número de unidades de procesamiento sin afectar tanto al yield como uno monolítico.
- Por tanto, más barato, al no tener que desechar tantas unidades disfuncionales como en una oblea de chips monolíticos.
- Desventajas del chiplet:
- Tienen un peor rendimiento, al tener que interconectarse con unidades off-chip, y no solo on-chip.
- Necesidad de un empaquetado más complejo.
- Necesidad de desarrollar lógica adicional para la interconexión.
Sopesando estos puntos, los ingenieros o arquitectos que se enfrentan a un nuevo diseño de una microarquitectura deben elegir cuál cuenta con el mejor compromiso para obtener los mejores resultados. No es siempre tan fácil elegir.
¿Son el futuro o solo el presente?
La respuesta a si son o no el futuro puede ser afirmativa y negativa. Por un lado sí que se van a ver cada vez más unidades de procesamiento tipo chiplet, dejando poco a poco los diseños monolíticos solo a circuitos integrados más sencillos. De esta forma se podrá seguir escalando en cuanto a unidades o núcleos, sin que ello lastre el yield (rendimiento de las wafers).
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Sin embargo, los diseños chiplets no son el futuro por sí solos. Para seguir aumentando el rendimiento de las unidades de procesamiento se van a fusionar múltiples tecnologías y paradigmas que ayudarán a seguir extrayendo rendimiento de los semiconductores basados en silicio (que como una vez me dijo François Piednöel, ex de Intel, él morirá y aún no se habrá llegado al límite de este semiconductor). No dudes echarle un ojo al futuro de los microprocesadores.
Las microarquitecturas cada vez son más difíciles de mejorar para extraer más rendimiento de un single-core, por eso se ha pasado a los multicore y de ellos poco a poco a los manycore. Por este motivo, es vital encontrar otras soluciones que ayuden a que la tecnología no quede estancada.
Tecnologías que tendrán presente el concepto Chiplet
Entre las tecnologías más prometedoras que acompañarán al concepto chiplet están:
- HBM: este tipo de memoria ya se ha empleado para algunos diseños, como las GPUs de AMD. Sin embargo, puede ser una buena solución también para CPUs. Es un tipo de memoria de alto ancho de banda, permitiendo almacenar «todo» lo que la unidad de procesamiento necesita en una zona cercana y con menor latencia. Los chips de memoria HBM se pueden encapsular al estilo chiplet (2.5D packaging o MCM), junto con las unidades de procesamiento.
- 3D packaging: para poder disponer de una mayor cantidad de circuitería en un mismo espacio, también se están comenzando a lanzar algunos productos basados en este tipo de empaquetado tridimensional. Es decir, se montan chips uno sobre otro y se interconectan mediante unas vías que pasan a través de los troqueles. De ese modo, se puede, por ejemplo, superponer un chip de memoria caché sobre una unidad de procesamiento, como la 3D V-Cache de AMD. Y más caché significa más rendimiento, al penalizar menos cuando se produce un fallo, haciendo que el TLB no tenga que ir a buscar el dato o instrucción a niveles de memoria superiores y más lentos.
- DSA y FPGAs: la memoria HBM o la caché no es lo único que se puede «acercar» e integrar cerca de la unidad de procesamiento. También se pueden integrar FPGAs donde se puede implementar, por ejemplo, DSAs (Domain Specific Accelerator), es decir, procesadores especialmente diseñados para acelerar una tarea concreta. Apple ya los usa en sus SoCs A-Series, como su Neural Engine. Ese sería un ejemplo de DSA para acelerar las aplicaciones de IA. Y no solo sirven para eso, se podrían usar para acelerar cualquier otra tarea crítica. El proyecto EPI, para crear el procesador europeo, es un buen ejemplo de ello. Van a usar un chiplet con una CPU con 72 núcleos Arm de alto rendimiento, acompañados de HBM y también de FPGA con un acelerador basado en RISC-V.
- Computación heterogénea: por supuesto, de cara al futuro, tampoco podía faltar la computación heterogénea. Y las ventajas del empaquetado 3D y MCM pueden ser perfectas para este paradigma. Hasta no hace mucho, la CPU se encargaba de la lógica, la GPU de los gráficos, y el DSP del audio, por poner algunos ejemplos. Sin embargo, ¿por qué no hacer que cada unidad se encargue de lo que mejor, y de forma más eficiente, pueda hacer? De ese se trata, por ejemplo, encargar a la GPGPU que realice ciertos cálculos matemáticos de coma flotante, algo que hace mejor que la CPU al ser vectorial y SIMD, al DSP que realice ciertas operaciones de sumas que podría hacer más rápido y consumiendo menos energía que otras unidades, etc.
- Interconexiones ópticas: bajar la latencia, aumentar el ancho de banda y la velocidad de los buses o interconexiones es algo prioritario, especialmente entre la memoria principal y las unidades de procesamiento, ya que en la actualidad supone un importante cuello de botella. Para hacer esto posible, ya se está experimentando con enlaces basados en óptica, es decir, que usan pulsos de luz (mucho más rápida) en vez de señales eléctricas. Algo parecido a comparar una conexión ADSL con cable de cobre con la fibra óptica…
- IA: para concluir, las redes neuronales y la inteligencia artificial también tienen mucho que decir. Existen algunas tareas que se pueden mejorar gracias a estas tecnologías. Incluso, implementar redes neuronales en algunas zonas de las unidades de procesamiento puede hacer que mejoren su rendimiento. Por ejemplo, en la unidad de predicción de saltos, que en vez de basarse en tablas convencionales se pueda usar una red neuronal que aprenda qué saltos se toman con más frecuencia y cuales no. Todo esto se traduciría en mayores aciertos y, por tanto, menos casos de vaciado de la pipeline por un fallo en la predicción.
- Núcleos híbridos vs chiplet.
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¿Para ti son el futuro son los sistemas chiplet? Para nosotros nos queda claro, que sí, ya que es la tecnología en mayor auge en la fabricación de procesadores y tarjetas gráficas.
