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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 09:32:12 182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。

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。

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。

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。

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