奇异摩尔：面向计算时代，构建超大规模异构计算平台
随着AI爆发式增长，数据、算法、算力和应用场景逐渐成熟，AI产业在国内赛道已正式启航。但AI产业的加速发展，需要底层芯片的支撑，故而，在7月上旬上海举办的2023世界人工智能大会上，有多个论坛围绕芯片如何支撑AI算力发展和需求这一主题展开。
这其中，包括了由上海集成电路行业协会主办的《从“端”到“云”，勇攀“芯”高峰》，奇异摩尔联合创始人兼产品及解决方案副总裁祝俊东应邀参加了论坛，介绍了该公司建构超大规模异构计算平台的具体实践。
祝俊东首先介绍说，奇异摩尔是一家基于Chiplet架构，为客户提供核心通用互联芯粒及系统级解决方案的服务商，以数据存储和传输为核心，通过自研的Kiwi Fabric互联体系高效连接不同类型的功能单元，目标是成为超大规模分布式异构计算平台的基石。他认为：
随着算力需求的不断提升，由于摩尔定律逐渐无法满足芯片面积和芯片级联提升的需求，引发了硬件和系统的规模过载。业界迫切需要构建更大规模的整合计算系统，以应对持续增长的算力需求。
此外，随着芯片工艺技术的不断演进，算力场景应用也在不断增长，倘若针对不同应用场景升级迭代芯片，企业将面临巨大的资金挑战。同时，为了满足高性能计算对的效率需求，通用处理器（CPU）地位逐渐被GPU取代。异构计算和Chiplet技术，可以把CPU和GPU拼搭成一整个芯片，从而更好的实现通用性与性能的平衡。
全球主要芯片巨头如AMD、Intel、Nvidia都在构建超大规模异构计算平台。
基于奇异摩尔的实践，祝俊东表示，要构建超大规模异构计算平台，需要五大软硬件关键技术。
第一：适用于超大规模异构的计算架构，以实现软、硬件的结合，以及单个计算单元性能的最大化；
第二：统一的编程模型以及协议的库堆栈，以提高软件的应用性；
第三：从CPU到GPU、NPU等不同类型的计算单元的芯粒支持；
第四：超大规模的传输网络及互联网络，把不同的计算单元、存储、连接等单元高效地连接在一起；
第五：先进封装技术，让不同的芯粒用接近甚至超过SoC的互联密度连接，像一颗芯片一样工作。
祝俊东指出，上述五大技术中，后三大技术都与Chiplet紧密相关。这也是Chiplet成为构建大规模异构计算平台的关键因素的根本原因。
祝俊东表示，作为一家专注于Chiplet互联的公司，奇异摩尔专注于解决所有和互联、存储、调度相关的硬件和算法问题，为高性能芯片打造更好的互联基础设施，从die-to-die到die-to-chip，直至chip-to-chip。在单算力芯片受限的情况下，帮助芯片公司通过Chiplet架构提高互联效率，满足数据中心、自动驾驶等大算力场景对算力和能效的追求。
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