蘋果自研M系晶片走進「侏羅紀時代」,可能會長什麼樣子?
蘋果自研M系晶片走進「侏羅紀時代」,可能會長什麼樣子?

關於蘋果的自研晶片M1系列仍然有著許多謎題。

也就在最近,關於M1晶片的後續,M2、M3的傳聞紛沓至來,不過多是一些捕風捉影的資訊,對於架構、性能、核心這些都沒有特別明確的資訊,而更多的是圍繞台積電工藝節點的升級。

台積電4nm、3nm等新的製程工藝可能會是較大的升級點。如此來說,在能耗比上已驚艷眾人的M1系列,M2、M3只增不減。

只是,在兩年後,當節點工藝升級到3nm之後呢?

大概有兩條,一條是把節點工藝幹到1nm,無線逼近物理極限,但難上加難。另一條是繞過節點工藝升級帶來的福利,走Chiplet「小晶片」之路。

一顆M1Max不夠?那就給MacPro裝上兩顆

不過,一向不喜歡被供應鏈擺佈的蘋果,在吃節點、ARM晶片高能效比優勢的同時,或許也在找可行之法。

從M1到性能更強的M1Pro、M1Max,它們有著幾乎相同的架構,單核心的性能釋放較為接近,最大的不同其實是在核心數目上。

apple m
圖/ 虎嗅網

甚至,你也可以簡單的理解為,基於ARM的M晶片是靠著堆核心數目來獲得更高的性能天花板。

  • M1:CPU4+4核,GPU8核,160億電晶體,16核心神經網路;

  • M1Pro:CPU2+8核,GPU16核,337億電晶體,16核心神經網路;

  • M1Max:CPU2+8核,GPU32核;570億電晶體,16核心神經網路;

而簡單的從另一個維度來看,M1晶片面積約120mm²,M1Pro為245mm²,到了M1Max這裡就直接飆升到M1Max432mm²。

Apple
圖/ Apple

同一代M晶片,越Max,核心數、晶片面積也就越Max,從這裡也不難理解蘋果對M晶片的命名規則了,通俗易懂,微軟、Intel、高通真的該好好學學。

雖然蘋果晶片架構師、副總裁蒂姆·米勒特(Tim Millet)早在11月份就在Upgrade裡詳細的闡述了蘋果研發M晶片的辛路歷程,但對於M晶片接下來如何發展,以及在Max基礎之上如何更Max隻字未提。

Tim Millet
Tim Millet
圖/ Apple

隨著MacBookPro14/16陸續上市,經過許多民間DIYer的探究,似乎也發現了蘋果讓M1Max更Max伏筆。

那就是「放兩個M1Max進去,甚至還可以加倍」。

M1 Max
M1Max隱藏區域
圖/ HothardWare

這個猜想實則是基於拆解後,發現M1Max相對於M1Pro多出了一塊「不明區域」,腦洞一番之後,猜測是為連接兩顆甚至多顆M1Max預留的「高速總線」。

Tim Cook
圖/ Max Tech

這也契合了此前新iMacPro、MacPro會採用多顆M1Max組成的超大顆處理器的傳聞。「這簡直就像是在玩樂高、堆積木,簡直亂拳打死老師傅」。

不過,「堆積木」這個說法並不太準確,「拼圖」更精準一些。如此來說,雙份M1Max的晶片面積會相當可觀,四倍那就更前無古人了。

M1MaxDuo超過輝達的頂級GPUGA100晶片面積(826mm²)幾乎板上釘釘。

如此巨大的SoC,縱觀整個半導體歷史,絕對能夠算上「霸王龍」級別的晶片,更別說它會基於5nm工藝,成本也極有可能超過任何一枚當代的晶片。

當M系晶片走進「侏羅紀公園」

從重達30噸,佔地170平方米的初代計算機ENIAC,到現在的桌上PC,裝置幾乎都朝著小型化、集成化發展。

而半導體世界的處理器也是如此,當工藝節點還屬於μm時,英特爾初代奔騰(Pentium)面積大概是294mm²,基於0.8μm工藝。

Intel Pentium III Xeon
Intel Pentium III Xeon
圖/ Intel Pentium III Xeon

在x86處理器時代,Intel Pentium III Xeon面積達到385mm²,基於0.18μm工藝。但在當時,眾處理器廠商在嚴控體積打壓成本推出較為平價的PC以推向大眾。

後續,無論是64位的普及,還是工藝節點的躍升,處理器的尺寸多是控制在500mm²以下,成本控制,高效利用晶圓的前提下,幾近遏制住了消費級處理器面向「恐龍化」的發展。

消費半導體行業似乎也逐步從侏羅紀慢慢走向了新時代。

M1
圖/ Twitter

民間大神也在為蘋果M晶片的發展之路出謀劃策。圖片來自:Twitter

而此時蘋果M晶片可能的發展路線似乎又繞回到了「侏羅紀」,只不過處理器尺寸躍進的同時,電晶體的密度也沒有落下。

雖然聽起來將兩枚晶片拼在一起應該不難,也無需重新設計架構、核心。但實際之中,隨著晶片面積的增加(尤其是成倍的成長),以及保證足夠良率和產能的情況下,成本直接起飛。

而蘋果的M系晶片依然是個消費級產品,一年前擺脫Intel,一方面是為了控制產品力,另一方面其實還是控製成本,達到利潤最大化。大面積SoC飄忽不定的成本顯然不是蘋果所期望的。

M1Max最高的統一RAM是64GB,那M1MaxDuo直接來到128GB?

另一方面,兩枚或者更多的M1Max拼接,統一RAM(UMA)的設計也會是一個巨大的難題,重新規劃多核心的位置,引入更大的帶寬,以及更高容量的RAM再所難免。

於公,可能是更複雜的晶片設計,於私,可能會無形增加幾倍的成本,都會是蘋果M晶片變得更Max的兩大絆腳石。

摩爾定律已成過去,日拱一卒才是當下

「集成電路上可容納的電晶體數目,約每兩年會增加一倍。」這是著名的摩爾定律,它還有另外一個說法,「每隔18個月,晶片的性能就會提高一倍。」

這裡的性能其實就指的是電晶體數量,M1Max相較於M1有著3.5倍的性能提升,恰恰也正好反應的是電晶體數量的差距。

電晶體數量翻倍在M1系列這裡,是晶片面積增加。而從歷史來看,更多依靠的還是工藝上的進步,從μm到nm級,電晶體數量也從百萬級躍升到億級。

M1
圖/ Apple

但是在2013年左右,摩爾定律就有所放緩,從彼時到現在,工藝節點的提升對於性能的收益正在不斷減少。

更先進的工藝製程,的確可以翻升電晶體數量,但也伴隨著成本和良率的變化。

anandtech
台積電預計2023年開始投產3nm工藝。
圖/ anandtech

根據國際商業戰略公司(IBS)所公佈的數據,設計3nm晶片預計將耗資5.9億美元,而5nm只要4.16億美元,7nm為2.17億美元,28nm不過才4000萬美元。

台積電此前對外宣布將會投資200億美元來興建3nm晶圓工廠,同樣是為了3nm,三星所耗費的並不比台積電低。

而到目前為止,也只有台積電和三星在積極佈局3nm晶圓,其他廠商並非是不想,只是花不起這錢。

另一方面,晶片的良品率隨著面積增大而降低,700mm²的設計合格率大概只有30%,縮小到150mm²良品率就飆升到80%。

無論從哪方面來看,晶片升級之路似乎已經被堵死了。

為了能繼續提升晶片規模和密度,不少人把目光從工藝節點的升級轉向了封裝工藝上,也就是AMD押寶的Chiplet(小晶片)技術。

Chiplet簡單來說就像湯圓餡的餃子一樣,把不同功能的小晶片封裝在一起,而不是直接從晶圓上切割,以先進的封裝工藝來彌補工藝節點的停滯。

近年來AMD也正是通過Chiplet技術不斷地提升處理器密度對Intel進行了逆襲,逐步開始搶奪市場。

對於近年崛起的Chiplet,科技行業權威諮詢機構The Linley Group在《Why Big Chips Are Getting Small》一文中,直接提出Chiplet可以將大型7nm晶片的設計成本降低25%以上,而在面對5nm和更高工藝時,節省的成本還會更高。

而AMD所公佈的3DV-Cache也在證實,舊的工藝與先進的封裝工藝所結合的Chiplet,可以達到更高節點的性能,甚至還能把不同工藝節點的晶片進行混裝,有著足夠的靈活度。

除了降低成本,實現更先進的性能之外,Chiplet還會加快產品面市速度,畢竟直接利用舊晶片配合先進封裝工藝即可,甚至完全可以忽略對先進工藝節點的佈局。

說了這麼多好處,Chiplet也有相應的劣勢,小晶片2D、3D的堆疊對熱管理設計有著相當高的要求,且封裝體內總熱功耗會有明顯的提升。

但無論如何,Chiplet已經被很多機構、廠商認定為後摩爾時代,在晶片上性能持續突破的重要技術。

M1 inside 的 Mac mini  MacBook Air
M1inside的Macmini與MacBookAir
圖/ Apple

而回到最開始的蘋果自研M晶片上,通過ARM架構,以及工藝節點的升級,不斷提升能效比,順便控制下良率與成本。至於是否會通過拼接多個M1Max一同組成複雜的巨型SoC塞入工作站級別的MacPro中,從目前來說,蘋果有足夠的的資本與實力去設計與生產出類似於「史前巨獸」的處理器。

至於Chiplet,我想它肯定已經出現在蘋果晶片團隊中的圖紙上,與其面對未來不明朗的工藝節點提升,倒不如主動求變,憑藉現行的M晶片、A晶片去組合完成更深層次的SoC升級。

而可能出現的M1MaxDuo也極有可能成為蘋果打造晶片史上尺寸最大的SoC,且後無來者。

本文授權轉載自:虎嗅網

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #晶片 #Apple蘋果
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

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圖/ AWS

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全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

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