科技企业技术创新与算力提升的路径探索——基于存算一体与多芯粒集成技术的分析

本文由黄思维撰写，发表于《高科技与产业化》2022年1月号（总第308期），聚焦集成电路领域的技术瓶颈与创新方向。中科芯集成电路有限公司董事长李斌在“2021全球十大工程成就暨全球工程前沿发布会”上的报告指出，摩尔定律（Moore’s Law）的经济效益已趋近失效，通用处理器算力提升面临瓶颈，并提出存算一体（Computing-in-Memory）与多芯粒集成（Chiplet）技术作为突破路径。

核心观点与论据

1. 摩尔定律的失效与算力瓶颈

李斌从经济学角度分析指出，28纳米制程后晶体管单价不再遵循摩尔定律的下降趋势，甚至出现上升。先进制程（如14纳米、7纳米）的性能提升幅度从早期的50%降至10%以下，且技术革新成本高昂，良率（yield）持续偏低。归一化计算显示，16纳米以下工艺中，每平方毫米有效良率的代价显著上升。这标志着摩尔定律驱动的算力增长模式已难以为继。

应对策略：提出四种技术路径——
- 新器件：如新材料器件，但成熟度低；
- 新工艺：突破物理极限，探索新制造方法；
- 新架构：存算一体、感算一体（Sensor-in-Memory）、拟态计算（Mimic Computing）；
- 新方法：软件定义硬件，但技术天花板明显。报告认为，新工艺与新架构是当前最可行的方向。

2. 存算一体技术的优势与挑战

存算一体通过将计算嵌入存储器，减少数据搬运，缓解传统冯·诺依曼架构的传输瓶颈。其核心在于存储器件选择：
- 主流技术：SRAM（静态随机存储器）、DRAM（动态随机存储器）、Flash（闪存）已产业化；
- 新兴技术：MRAM（磁性存储器）、RRAM（阻变存储器）、相变存储器等处于研发阶段。

局限性：当前存算一体仅支持加乘运算，参数规模扩大会重新引发传输压力。但该技术与智能计算的训练模式高度契合，北京大学、清华大学、中科院等机构的研究显示，其在低功耗AI芯片领域潜力显著。产业界如美国Mythic、中国知存科技等已推出基于Flash的存算一体芯片。

3. 多芯粒集成技术的产业化前景

芯粒（Chiplet）通过封装级集成实现功能模块化，优势包括：
- 成本控制：成熟工艺芯粒可降低制造成本；
- 良率提升：小面积裸片（die）减少缺陷影响；
- 灵活适配：不同芯粒组合可快速响应多样化场景需求。

技术难点：先进封装工艺、互连协议标准化、可测性设计（DFT）及知识产权保护。全球专利布局中，中美两国领先，但台积电（TSMC）占据核心技术，英国英维思（Imagination）的核心专利被引量突出。

4. 中国技术研发现状与国际合作

• 存算一体：中国核心论文数量全球第一，但平均被引频次较低，显示学术影响力待提升；深圳大学、中科院在特定技术点已达国际领先。
  
• 芯粒技术：中国专利公开量与美国持平，但产业合作薄弱，需加强产学研协同。
  

技术推进建议

1. 协同发展：将存算一体与智能算法、应用场景结合，发挥中国在AI领域的优势；
   
2. 多技术并跑：并行探索多种存储器件与架构路线，降低试错成本；
   
3. 产业链整合：推动国产工艺存算一体器件落地，制定符合国情的互连标准；
   
4. 封装技术突破：避免重蹈摩尔定律追赶中的被动局面，提前布局3D封装与EDA工具。
   

论文价值与意义

本文系统分析了算力提升的技术困境与创新路径，为中国集成电路产业提供了战略方向：
- 学术价值：厘清存算一体与芯粒技术的技术边界与发展潜力；
- 产业价值：指出国产化工艺与标准制定的紧迫性，呼吁产业链上下游协同。
报告强调，在摩尔定律失效后，中国需通过架构创新与工艺突破，实现技术“换道超车”。