第三代通用计算，大算力芯片“弯道超车”的历史时机
由于在异构计算🌲乐鱼网页版登录入口系统中，CPU不承担主要的计算任务，因此加速处理器决定了异构系统的性能/灵活性特征： GPU灵活性较好，但性能效率不够极致；并且性能也逐渐接近瓶颈。DSA性能好；但灵活性差，难以适应算法的多变；架构碎片化；落地困难。FPGA功耗和成本高，定制开发，落地案例少，通常用于原型验证。ASIC功能完全固定，无法适应灵活多变的复杂计算场景。随着异构计算成为主流，异构的系统越来越多。多异构共存的异构计算孤岛问题凸显： 加速处理器只考虑本领域问题，难以考虑全局协同； 各领域加。
探讨影响Chiplet发展的5个挑战
上市时间：独立开发更小的芯片可以潜在地减少将产品推向市场所需的时间。它允许并行开发不同的组件，从而简化整体设计和制造过程。成本效益：其允许在各种产品中重复使用标准化的Chiplet设计，从而有助于节省成本。此外，其模块化的特性使公司能够专注于优化单个Chiplet的生产，从而有可能提高良率并降低整体制造成本。性能优化：通过为专用任务定制特定的Chiplet，为优化性能提供了途径。这种专业化可以带来更高效、更节能的设计，从而提高整体系统性能。采用 Chiplet 技术的 5 大。
【中原电子】电子行业2025年中期投资策略：半导体新周期开启，人工智能创新不止
Chiplet在继承了SoC的IP 可复用特点的基础上，更进一步开启了 IP 的新型复用模式，即硅片级别的IP复用。不同功能的IP，如CPU、存储器、模拟接口等，可灵活选择不同的工艺分别进行生产，从而可以灵活平衡计算性能与成本，实现功能模块的最优配置而不必受限于晶圆厂工艺。Chiplet 模式具备开发周期短、设计灵活性强、设计成本低等特点；可将不同工艺节点、材质、功能、供应商的具有特定功能的商业化🍒乐鱼网页版登录入口裸片集中封装，以解决 7nm、5nm及以下工艺节点中性能与成本的平衡，并有效缩短。
电子行业：端侧大模型近存计算 定制化存储研究框架
不同之处在于，生成式AI用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加，这些AI用例面临两大共同的关键挑战：1）在功耗和散热受限的终端上使用通用CPU和GPU服务平台的不同需求，难以满足这些AI用例严苛且多♈️样化的计算需求；2）这些AI用例在不断演进，在功能完全固定的硬件上部署这些用例不切实际。因此，支持处理多样性的异构计算架构能够发挥每个处理器的优势，例如以AI为中心定制设计的NPU，以及CPU和GPU。CPU擅长顺序控制和即时性，GPU适合并行数据流处理，NPU擅长标。
半导体先进封装：硅通孔技术的发展 芝能智芯出品硅通孔（Through-Silicon Via, TSV）技术是一种用于实现芯片和晶圆垂直互联的关键工艺，被 - 雪球
◎ 优势包括显著的性能提升，因为缩短了互连长度，降低了电容、电感和信号延迟，从而加快了芯片间的通信速度；功耗降低，得益于较短的信号路径减少了传输过程中的能量消耗；支持小型化设计，允许芯片垂直堆叠，减小系统💿体积；以及实现异构整合，能够高效集成逻辑、内存和MEMS等不同功能的芯片。◎ 也存在一些缺点，制造成本较高，复杂的工艺步骤如深硅刻蚀和电镀填充增加了生产费用；由于铜与硅之间热膨胀系数的不同，TSV容(róng)易(yì)引(yǐn)发(fā)热(rè)应(yīng)力(lì)问(wèn)题(tí)，这(zhè)可(kě)能(néng)影(yǐng)响(xiǎng)器(qì)件(jiàn)的(de)长(zhǎng)期可靠性；TSV的制造涉及多个精密工艺步骤。
