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AI时代冲击:先进封装技术助力算力需求

来源: 责编: 时间:2023-11-28 09:32:12 194观看
导读随着AI迅速升温,算力需求不断攀升,对芯片制程技术提出了新的挑战。微缩工艺随着晶体管尺寸的不断减小,推动了芯片集成度和性能的提升,然而,随着制程技术接近物理极限,微缩工艺的空间逐渐受限。先进封装技术,如Chiplet等,成为

随着AI迅速升温,算力需求不断攀升,对芯片制程技术提出了新的挑战。微缩工艺随着晶体管尺寸的不断减小,推动了芯片集成度和性能的提升,然而,随着制程技术接近物理极限,微缩工艺的空间逐渐受限。先进封装技术,如Chiplet等,成为解决之道,通过多芯片集成提升算力和性能,同时实现成本和功耗的降低。在AI时代,先进封装技术备受关注,成为业界热议的话题。未来,芯片制程技术将不得不在微缩工艺和先进封装之间找到平衡,以满足迅猛增长的算力需求。jvn28资讯网——每日最新资讯28at.com


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自2012年以来,深度学习的广泛应用导致AI算法网络结构高速增长,单一AI算法对算力的需求激增30万倍。这一高速扩张的算力需求使得摩尔定律,曾被多次预言减缓甚至终结,重新焕发生机。台积电(中国)有限公司副总经理陈平在最近的2023中国临港国际半导体大会上表示,随着对算力需求的迅速上升,业界对先进制程芯片表现出日益浓厚的兴趣。jvn28资讯网——每日最新资讯28at.com


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OpenAI CEO奥特曼曾提出对于AI时代的摩尔定律,每18个月晶体管数目将翻倍。这一预测周期略超过以往摩尔定律的18~24个月,显示出在AI时代的摩尔定律演进更为迅猛。jvn28资讯网——每日最新资讯28at.com


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陈平强调,除了关注芯片制程的微缩,同样需要关注芯片的算力和能效比。这包括新型晶体管和材料、光刻技术和DTCO(设计与工艺协同优化)的进步、电路和架构的创新、先进封装和STCO(系统工艺协同优化)以及软件优化等多方面因素的协同作用。这些努力将推动半导体技术不断进步,实现更高性能、更低功耗和高能效比的芯片设计。jvn28资讯网——每日最新资讯28at.com

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