高帶寬存儲器(HBM, High Bandwidth Memory)是一種可以實現(xiàn)高帶寬的高附加值DRAM產(chǎn)品,適用于超級計算機,、AI加速器等對性能要求較高的計算系統(tǒng),。隨著計算技術的發(fā)展,機器學習的應用日漸廣泛,,而機器學習的基礎是自20世紀80年代以來一直作為研究熱點的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,。作為速度最快的DRAM產(chǎn)品,HBM在克服計算技術的局限性方面發(fā)揮著關鍵的作用,。
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HBM的高帶寬離不開各種基礎技術和先進設計工藝的支持,。由于HBM是在3D結構中將一個邏輯die與4-16個DRAM die堆疊在一起,因此開發(fā)過程極為復雜,。鑒于技術上的復雜性,,HBM是公認最能夠展示廠商技術實力的旗艦產(chǎn)品。
從2015年推出HBM1到2021年10月開發(fā)業(yè)界第一款HBM3 DRAM,,SK海力士一直是HBM行業(yè)的領軍企業(yè),。SK海力士的HBM產(chǎn)品大獲成功的首要因素是產(chǎn)品特性,具體而言,,產(chǎn)品設計在保證市場競爭力方面發(fā)揮了重要作用,。SK海力士HBM設計團隊負責將產(chǎn)品規(guī)格落實到實際電路中,同時開發(fā)配套的產(chǎn)品架構和設計技術,,以確保準確實現(xiàn)產(chǎn)品功能,、高性能和低功耗特性。得益于對產(chǎn)品的全面了解,,HBM設計團隊還在未來產(chǎn)品規(guī)劃及規(guī)格定義方面發(fā)揮著至關重要的作用,。此外,HBM設計團隊會聆聽客戶反饋,,并圍繞問題展開分析,。
產(chǎn)品特性通常分為三類:性能、功耗和面積,,即PPA (Power, Performance, Area),。本文著重探討如何通過卓越的設計工藝來提高產(chǎn)品性能或創(chuàng)造速度優(yōu)勢。如前所述,,HBM支持高帶寬,,而帶寬指的是在特定單位時間內可以傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。由于具有高帶寬的特性,,HBM主要應用于高性能計算場景,。
通過機器學習解決偏移問題
過去八年來,HBM產(chǎn)品帶寬增加了七倍,,目前已接近1TB/秒的里程碑節(jié)點,。鑒于同期內其他產(chǎn)品的帶寬僅增加兩到三倍,,我們有理由將HBM產(chǎn)品的快速發(fā)展歸功于存儲器制造商之間激烈的競爭。
存儲器帶寬指單位時間內可以傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,,要想增加帶寬,,最簡單的方法是增加數(shù)據(jù)傳輸線路的數(shù)量。事實上,,每個HBM由多達1024個數(shù)據(jù)引腳組成,,HBM內部的數(shù)據(jù)傳輸路徑隨著每一代產(chǎn)品的發(fā)展而顯著增長,如圖2所示,。
但是,,芯片的尺寸限制了傳輸路徑的增加。因為增加的不僅是數(shù)據(jù)傳輸線路,,還有使用每條傳輸線路的傳輸/接收電路,。此外,隨著傳輸線路的增加,,等量匹配每條傳輸線路長度和配置的難度加大,,使得運行速度無法提升。
傳輸線路之間的時序差異就是我們所說的偏移,。為了減少偏移,,每條傳輸線路的總長度和電子元件應采用相似的設計。然而,,HBM有數(shù)千條內部傳輸線路,,逐一匹配幾乎是不可能的任務。為此,,SK海力士引入了機器學習,。強化學習(Reinforcement learning)技術可以在每條傳輸線路上附加多余的傳輸路徑,無需工程師手動作業(yè),,即可精確地優(yōu)化偏移問題,,由此減少整個傳輸路徑間的偏移。
一些90度彎曲的線路具有不同的特性,,因此必須通過增加紅色附加線的方式來減少偏移(Skew)。與初始的隨機解決方案(如圖3左側所示)相比,,強化學習技術的使用可以帶來最優(yōu)結果(如右圖所示),。通過這種方法,偏移從100皮秒(100 ps)縮短至70皮秒(70 ps),,降幅達30%,。
通過PVT感知時序優(yōu)化來提高速度
即使偏移問題得到優(yōu)化,各種信號之間相對時序關系的匹配仍然是一個難題,。例如,,每32個數(shù)據(jù)信號對應一個時鐘信號(clock signal)*,,如果需要由時鐘信號來控制數(shù)據(jù)信號,那么時鐘信號必須采用與數(shù)據(jù)信號不同的電路,。電路配置的差異也會導致關系的變化,,具體取決于工藝、電壓,、溫度(PVT)的變化,。無論何種情況下,時鐘都必須位于數(shù)據(jù)的特定時序部分,。但是,,隨著運行速度的提升,時序部分會減少,,由此增加了設計復雜度,。
* 時鐘信號(clock signal):在同步數(shù)字電路中,時鐘信號在高位和低位狀態(tài)之間振蕩,,并且像節(jié)拍器一樣用于協(xié)調數(shù)字電路的動作,。
為了解決這一問題,SK海力士采用PVT感知時序優(yōu)化技術來檢測HBM3中的PVT變化,,以找到最佳時序,。這項技術可以確定單元電路的哪一個分級與精確循環(huán)的外部時鐘輸入具有相同的周期,并基于該數(shù)據(jù)自動優(yōu)化主時序裕量電路(timing margin circuit) 中的電路配置,。如圖4所示,,隨著PVT的變化,時鐘時序通常會將時鐘移動到一側,,而PVT感知時序優(yōu)化技術可以在任何情況下讓時鐘始終保持在中心位置,,以此來提高速度。
為了增加作為HBM關鍵性能指標的帶寬,,SK海力士正在開發(fā)一系列設計技術,,包括數(shù)據(jù)路徑優(yōu)化、基于機器學習的信號線路優(yōu)化,、PVT感知時序優(yōu)化技術以及全新工藝技術等,。基礎die與典型DRAM工藝的不同之處在于基礎die沒有單元,,利用這一特性,,我們正在開發(fā)HBM優(yōu)化工藝技術以及用于3D堆棧的先進封裝技術。
通過上述一系列努力,,SK海力士實現(xiàn)了HBM的快速發(fā)展,。然而,為了滿足客戶不斷增加的期望,,打破現(xiàn)有框架進行新技術開發(fā)勢在必行,。此外,,SK海力士還在與HBM生態(tài)系統(tǒng)中的參與者(客戶、代工廠和IP公司等)通力合作,,以提升生態(tài)系統(tǒng)等級,。商業(yè)模式的轉變同樣是大勢所趨。作為HBM領軍企業(yè),,SK海力士將致力于在計算技術領域不斷取得進步,,全力實現(xiàn)HBM的長期發(fā)展。
*樸明宰:SK海力士HBM設計團隊project leader
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