“最大”的芯片，都长什么样？

人类一直致力于把芯片从大做小。无论是卷制程，还是把它塞到各种可穿戴装备里，在有限的空间里发挥更多性能永远都是芯片行业的金科玉律。

而事实上，我们也会放开芯片的面积，追求更高的性能和能效比。那么，不同芯片中，哪些企业做成了最大？

付斌｜作者

电子工程世界（ID：EEworldbbs）｜出品

82.4cm²的图像传感器

还记得那个刷爆朋友圈的“网红球”吗？

对，就是美国内华达州拉斯维加斯斥资23亿美元，花费7年时间建造的“Vegas Sphere”。它高112米、最宽157米，一举刷新世界纪录，成为世界上最大的球形建筑，也因为其巨大的视觉冲击力，也成了打卡的标志物。今年的CES，便是从这里拉开序幕。

当然了，这颗球的作用并不只是为了搞噱头，它本质上是剧场，其内部大厅安装了世界最大16K LED显示屏，面积高达约160000平方英尺（近15000m²）。这样大的屏幕，想获得最好的显示效果，想必对片源的要求也很高。

Sphere Entertainment公司内部内容工作室Sphere Studios便开发了18K电影摄像机Big Sky，ST（意法半导体）与该公司合作，成功开发并制造了为该摄像机定制的"全球最大影院图像传感器"。

Sphere Studios开发的Big Sky相机

这款图像传感器有多大？

它的尺寸达到9.92cm × 8.31cm （82.4cm²），相当于半张A4纸那么大，12寸晶圆只能切下四颗该芯片。

像素达到3.16 亿，比商用相机的全画幅图像传感器大近7倍，分辨率高40倍。配备这款传感器的相机可以以120帧/秒的帧速率录制视频，以 60GB/秒的速度传输图像数据。

餐盘那么大的芯片

过去，典型的计算机芯片只有指甲盖那么大，而Cerebras公司生产的芯片则有12.9英寸iPad那么大。

2019年，手捧巨大芯片的Cerebras公司在Hot Chips上一鸣惊人。彼时，该公司展示的Wafer Scale Engine（WSE）拥有1.2T的晶体管，超过彼时EDA工具的能力，拥有40万个AI核、18GB的片上Memory和100Pbit/s的Fabric带宽。

这种芯片被称为晶圆级芯片（Wafer Scale），简单解释就是在一片晶圆上能切多大芯片，就造多大芯片。

2021年4月，Cerebras继续推出WSE-2，它拥有2.6万亿个晶体管和85万个核心，相较第一代晶体管数、内核数、内存等增加一倍以上。其核心面积是46225mm²，是当时最大GPU核心面积（826mm²）的56倍。相比于Ampere A100的40MB内存，Cerebras引入了40GB SRAM的板载内存，是前者的1000倍。

去年7月，这家“整大活”的公司又放了个大招，带来了世界最大的AI超级计算机Condor Galaxy1（CG-1），它拥有64个CS-2节点、5400万核心、4 ExaFLOPs算力、并支持6000亿参数模型，第一次训练运行时间只需要10天。

从产品名字中，就能窥探这家公司对于做出最大超级计算机的执念：CG-1以秃鹰星系命名，比我们的银河系要大上五倍。

目前，Cerebras已获4轮融资，资方包括Eclipse、Benchmark、Alphawave Ventures、阿布扎比增长基金（ADG）等，融资总额7.2亿美元，公司估值超40亿美元。也就是说，也许这家公司还会为我们创造更多惊喜。

英特尔和AMD拼杀最大FPGA

提起最高端的FPGA，是英特尔和AMD这对“劲敌”的又一个战场。这场赛事，早在赛灵思（Xilinx）被AMD收购以前，就已展开。

2019年8月，还没被AMD收购的Xilinx宣布推出全球容量最大的FPGA产品——Virtex UltraScale+ VU19P。

VU19P由台积电16nm工艺打造，拥有350亿个晶体管、900万个系统逻辑单元，每秒高达1.5 Terabit的DDR4存储器带宽，每秒高达f 4.5 Terabit的收发器带宽和过2,000个用户I/O。

光是看看这参数，就感受到能有多贵了。据EEworld搜索，该芯片至今报价可达40万元以上，部分型号部分平台报价可达57万元。

然而，VU19P“最大FPGA”的称号还没捂热乎，英特尔紧接着就在2019年11月发布全球最大容量FPGA--Stratix 10 GX 10M FPGA。它拥有1020万个逻辑单元，433亿颗晶体管，成为彼时已量产的最大FPGA。不止如此，在那时，这颗芯片就用上了现在全世界都在追捧的Chiplet技术。

2023年6月，AMD再一次争夺“最大FPGA”称号，推出Versal Premium VP1902自适应SoC（片上系统）产品，它提供1850万个逻辑单元，再次刷新FPGA的上限，成为现如今最大的FPGA。

VP1902对比上一代产品（Xilinx VU19P）增加了Versal功能，并采用了小芯片（Chiplet）设计，使FPGA的关键性能增加了一倍以上。

至今无人对标超级芯片

英伟达最近几年，除了发力GPU，也一直在创造难以对标的“巨型芯片”，GH200和DGX GH200就是有些离谱的产品。

去年8月，英伟达发布NVIDIA GH200 Grace Hopper平台，它是Grace CPU与H100 GPU的结合体，也是把所有强大器件封装在一起的“超级计算机”，包括144个Arm Neoverse内核、8 petaflops的AI性能和282GB HBM3e内存技术的单个服务器。

新平台采用了Grace Hopper超级芯片，可以通过NVIDIA NVLink与其他超级芯片连接，使它们能够协同工作，从而部署当下大型生成式AI模型。这种高速、一致性技术使GPU可以完全访问 CPU内存，在双配置中可提供总计1.2TB的快速内存。

可以说，GH200是英伟达推出的第一款CPU-GPU通过NVLink互联的超级芯片，而这款产品首秀MLPerf v3.1，就取得惊人的成绩。

更重要的是，英伟达这家企业非常“卷”，它的GPU和CPU都还在不断变强。也就是说，当英伟达把新产品再揉成另一款新品，便又是一次降维打击。

总结

现如今，晶圆级芯片逐渐成为行业一种新研究方向，加之Chiplet技术的发展，把更多小芯片放在一颗大芯片上成了主流做法。

除了在宏观层面上的大，芯片巨头们也追求微观中的大。

IEDM 2022上，英特尔提到，到2030年做到单芯片集成1万亿个晶体管的目标，而在最近，台积电也放出到2030年实现1万亿晶体管的芯片封装路线图。

当然，无论是做大芯片，还是做小芯片，一切都是围绕着PPA（Power、Performace、Area）而行动，天平的两端或许都会是我们可行之路。