[发明专利]分离的三维处理器

说明书

分离的三维处理器(100)含有面对面堆叠的第一芯片(100a)和第二芯片(100b)。第一芯片(100a)含有三维存储（3D‑M）阵列(170),第二芯片(100b)含有处理电路(180)和3D‑M阵列(170)的至少一片外周边电路组件(190)。3D‑M阵列(170)存储数据，处理电路(180)对至少部分所述数据进行处理。第一芯片(100a)不含所述片外周边电路组件(190)。第一芯片(100a)和第二芯片(100b)通过多个芯片间连接(160)电耦合。

本申请是申请号为201910038528.0，申请日为2019年1月16日的中国专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及集成电路领域，更确切地说，涉及处理器。

背景技术

处理器（包括CPU、GPU、FPGA等）广泛应用于数学计算、计算机模拟、可编程门阵列、模式处理、神经网络等领域。传统处理器芯片基于二维集成，其处理电路（如算术逻辑单元、控制单元等）与存储电路（内部存储器，包括用于缓存的RAM和存储查找表的ROM等）处于同一平面（即半导体衬底表面）。由于处理器芯片的主要功能是算术逻辑运算，其内部存储器的容量很小。

传统计算机基于冯·诺依曼架构，计算机中的处理器和存储器分离：绝大部分存储器为外部存储器（如内存、外存等），它们位于处理器芯片之外。处理器芯片在计算时如需要用到大量数据，则到外部存储器中获取数据。由于外部存储器与处理器芯片物理距离过远、它们之间数据总线较窄，外部存储器与处理器芯片之间的数据传输带宽有限。随着海量数据的出现，传统处理器及其冯·诺依曼架构逐渐力不从心。

以下对上述处理器应用领域的现状和局限做一介绍。

[A] 数学计算。

处理器的一个重要应用是数学计算，包括数学函数的计算和数学模型的计算。为了实现数学计算，传统处理器采用基于逻辑的计算（logic-based computation，简称为LBC），它主要通过处理电路（一般称为算术逻辑单元，即ALU）来计算。实际上，ALU能直接实现的算术运算仅为加法、减肥和乘法，这些算术运算被统称为基础算术运算。ALU适合实现算术函数，但对于非算术函数无能为力。在实现数学计算的处理器中，算术函数是一种可表达为其基础算术运算一种组合的数学函数，而非算术函数则是一种不能表达为其基础算术运算一种组合的数学函数。非算术函数的例子包括超越函数和特殊函数等。由于非算术函数包含的运算多于ALU支持的算术运算，非算术函数不能由ALU单独实现。非算术函数的硬件实现一直面临巨大的挑战。

在传统处理器中，仅少量基本函数（即单变量非算术函数，包括基本代数函数、基本超越函数等）能通过硬件直接实现，这些函数被称为内置函数（built-in functions）。内置函数一般通过处理电路和查找表（LUT）的组合来实现。实现内置函数的现有技术很多。例如：美国专利US 5,954,787（发明人：Eun；授权日：1999年9月21日）披露了一种利用LUT实现正弦/余弦（SIN/COS）函数的方法；美国专利US 9,207,910（发明人：Azadet；授权日：2015年12月8日）披露了一种利用LUT实现幂函数的方法。

图1AA具体描述了内置函数的实现方法。传统处理器0X通常含有处理电路00L和存储电路00M。处理电路00L含有ALU，它用于实现算术运算。存储电路00M存储函数的LUT。为了达到预定精度，需将代表内置函数的多项式展开到足够高的阶数。存储电路00M存储多项式系数，ALU 00L计算相应的多项式。由于ALU 00L和存储电路00M并肩排列在同一平面上（均形成在衬底00S中），这种平面集成是一种二维集成。

计算目前正向更高的计算密度和更大的计算复杂度发展。计算密度是指单位芯片面积上的计算能力（如每秒的浮点数运算次数），它是平行计算的一个重要指标。计算复杂度是指芯片支持的内置函数数量，它是科学计算的一个重要指标。二维集成限制了计算密度和计算复杂度的进一步发展。