在“AI算力產業鏈梳理：技術迭代突破瓶頸，AIGC場景驅動算力需求提升”報告中，詳細闡述了大語言模型涉及對高性能硬件（如 GPU、TPU）、大規模高質量數據集的需求以及軟件算法的提高等多方面要求。

1.HBM 技術：高吞吐高帶寬，AI 帶動需求激增

HBM（High Bandwidth Memory）意為高帶寬存儲器，是一種硬件存儲介質，是高性能 GPU 的核心組件。HBM 具有高吞吐高帶寬的特性，受到工業界和學術界的關注。它單顆粒的帶寬可以達到 256 GB/s，遠超過 DDR4 和 GDDR6。DDR4 是 CPU 和硬件處理單元的常用外掛存儲設備，但是它的吞吐能力不足以滿足當今計算需求，特別是在 AI 計算、區塊鏈和數字貨幣挖礦等大數據處理訪存需求極高的領域。GDDR6 也比不上 HBM，它單顆粒的帶寬只有 64 GB/s，是HBM 的 1/4。而 DDR4 3200 需要至少 8 顆粒才能提供 25.6 GB/s 的帶寬，是 HBM 的 1/10。

HBM 使用多根數據線實現高帶寬，完美解決傳統存儲效率低的問題。HBM 的核心原理和普通的 DDR、GDDR 完全一樣，但是 HBM 使用多根數據線實現了高帶寬。HBM/HBM2 使用 1024 根數據線傳輸數據，作為對比，GDDR 是 32 根，DDR 是 64 根。HBM 需要使用額外的硅聯通層，通過晶片堆疊技術與處理器連接。這么多的連接線保持高傳輸頻率會帶來高功耗。因此 HBM 的數據傳輸頻率相對很低，HBM2 也只有 2 Gbps，作為對比，GDDR6 是 16 Gbps，DDR4 3200 是3.2 Gbps。這些特點導致了 HBM 技術高成本，容量不可擴，高延遲等缺點。

HBM 可以被廣泛的應用到汽車高帶寬存儲器，GPU 顯存芯片，部分 CPU 的內存芯片，邊緣 AI加速卡，Chiplets 等硬件中。在高端 GPU 芯片產品中，比如 NVDIA 面向數據中心的 A100 等加速卡中就使用了 HBM；部分 CPU 的內存芯片，如目前富岳中的 A64FX 等 HPC 芯片中也有應用到。車輛在快速移動時，攝像頭、傳感器會捕獲大量的數據，為了更快速的處理數據，HBM是最合適的選擇。Chiplets 在設計過程中沒有降低對內存的需求，隨著異構計算（尤其是小芯片）的發展，芯片會加速對高帶寬內存的需求，無論是 HBM、GDDR6 還是 LPDDR6。

HBM 緩解帶寬瓶頸，是 AI 時代不可或缺的關鍵技術。AI 處理器架構的探討從學術界開始，當時的模型簡單，算力低，后來模型加深，算力需求增加，帶寬瓶頸出現，也就是 IO 問題。這個問題可以通過增大片內緩存、優化調度模型等方法解決。但是隨著 AI 大模型和云端 AI處理的發展，計算單元劇增，IO 問題更嚴重了。要解決這個問題需要付出很高的代價（比如增加 DDR 接口通道數量、片內緩存容量、多芯片互聯），這便是 HBM 出現的意義。HBM 用晶堆疊技術和硅聯通層把處理器和存儲器連接起來，把 AI/深度學習完全放到片上，提高集成度，降低功耗，不受芯片引腳數量的限制。HBM 在一定程度上解決了 IO 瓶頸。未來人工智能的數據量、計算量會越來越大，超過現有的 DDR/GDDR 帶寬瓶頸，HBM 可能會是唯一的解決方案。

巨頭領跑，各大存儲公司都已在 HBM 領域參與角逐。SK 海力士、三星、美光等存儲巨頭在HBM 領域展開了升級競賽，國內佰維存儲等公司持續關注 HBM 領域。SK 海力士早在 2021 年10 月就開發出全球首款 HBM3，2022 年 6 月量產了 HBM3 DRAM 芯片，并將供貨英偉達，持續鞏固其市場領先地位。三星也在積極跟進，在 2022 年技術發布會上發布的內存技術發展路線圖中，HBM3 技術已經量產。

2、Chiplet技術：全產業鏈升級降本增效，國內外大廠前瞻布局

Chiplet 即根據計算單元或功能單元將 SOC 進行分解，分別選擇合適制程工藝制造。隨著處理器的核越來越多，芯片復雜度增加、設計周期越來越長，SoC 芯片驗證的時間、成本也急劇增加，特別是高端處理芯片、大芯片。當前集成電路工藝在物理、化學很多方面都達到了極限，大芯片快要接近制造瓶頸，傳統的 SoC 已經很難繼續被采納。Chiplet，俗稱小芯片、芯粒，是將一塊原本復雜的 SoC 芯片，從設計的時候就按照不同的計算單元或功能單元進行分解，然后每個單元分別選擇最合適的半導體制程工藝進行制造，再通過先進封裝技術將各自單元彼此互聯。Chiplet 是一種類似搭樂高積木的方法，能將采用不同制造商、不同制程工藝的各種功能芯片進行組裝，從而實現更高良率、更低成本。

Chiplet 可以從多個維度降低成本，延續摩爾定律的“經濟效益”。隨著半導體工藝制程推進，晶體管尺寸越來越逼近物理極限，所耗費的時間及成本越來越高，同時所能夠帶來的“經濟效益”的也越來越有限。Chiplet 技術可從三個不同的維度來降低成本：

（1）可大幅度提高大型芯片的良率：芯片的良率與芯片面積有關，Chiplet 設計將大芯片分成小模塊可以有效改善良率，降低因不良率導致的成本增加。

（2）可降低設計的復雜度和設計成本：Chiplet 通過在芯片設計階段就將 Soc 按照不同功能模塊分解成可重復云涌的小芯粒，是一種新形式的 IP 復用，可大幅度降低設計復雜度和成本累次增加。

（3）可降低芯片制造的成本：在 Soc 中的一些主要邏輯計算單元是依賴于先進工藝制程來提升性能，但其他部分對制程的要求并不高，一些成熟制程即可滿足需求。將Soc進行Chiplet化后對于不同的芯粒可選擇對應合適的工藝制程進行分開制造，極大降低芯片的制造成本。

Chiplet 為全產業鏈提供了升級機會。在后摩爾時代，Chiplet 可以開啟一個新的芯片生態。2022年 3 月，Chiplet的高速互聯標準——UCIe（UniversalChiplet Interconnect Express，通用芯粒互聯技術）正式推出，旨在芯片封裝層面確立互聯互通的統一標準，打造一個開放性的 Chiplet 生態系統。巨頭們合力搭建起了統一的 Chiplet 互聯標準，將加速推動開放的Chiplet 平臺發展，并橫跨 x86、Arm、RISC-V 等架構和指令集。Chiplet 的影響力也從設計端走到芯片制造與封裝環節。在芯片小型化的設計過程中，需要添加更多 I/O 與其他芯片芯片接口，裸片尺寸必須要保持較大的空白空間。而且，要想保證 Chiplet 的信號傳輸質量就需要發展高密度、大寬帶布線的先進封裝技術。另外，Chiplet 也影響到從 EDA 廠商、晶圓制造和封裝公司、芯粒 IP 供應商、Chiplet 產品及系統設計公司到 Fabless 設計廠商的產業鏈各個環節的參與者。

（1）最先受到影響的是芯片 IP 設計企業，Chiplet 本質就是不同的 IP 芯片化，國內類似 IP 商均有望參與其中，比如華為海思有 IP 甚至指令集開發實力的公司，推出基于 RISC-V 內核的處理器（玄鐵 910）阿里平頭哥半導體公司，獨立的第三方 IP 廠商，如芯動科技、芯原股份、芯耀輝、銳成芯微、芯來等眾多 IP 公司等。

（2）Chiplet 需要 EDA 工具從架構探索、芯片設計、物理及封裝實現等提供全面支持，為國內 EDA 企業發展帶來了突破口。芯和半導體已全面支持 2.5D Interposer、3DIC 和 Chiplet 設計。

（3）Chiplet 也推動了先進封裝技術的發展。根據長電科技公告，在封測技術領域取得新的突破。4nm 芯片作為先進硅節點技術，是導入 Chiplet 封裝的一部分通富微電提供晶圓級及基板級封裝兩種解決方案，其中晶圓級 TSV 技術是 Chiplet 技術路徑的一個重要部分。

國外芯片廠率先發力，通過 Chiplet 實現收益。AMD 的 EPYC 率先采用了 Chiplet 結構，實現了在服務器 CPU 市場上的翻身。隨后，Ryzen 產品上重用了 EYPC Rome 的 CCD，這樣的 chiplet設計極好的降低了總研發費用。2023 年 1 月，Intel 發布了采用了 Chiplet 技術的第四代至強可擴展處理器 Sapphire Rapids 以及英特爾數據中心 GPU Max 系列等。Sapphire Rapids是 Intel 首個基于 Chiplet 設計的處理器，被稱為“算力神器”。Xilinx 的 2011 Virtex-72000T 是 4 個裸片的 Chiplet 設計。Xilinx 也是業界唯一的同構和異構的 3D IC。

3、CPO 技術：提升數據中心及云計算效率，應用領域廣泛

CPO（Co-packaged，共封裝光學技術）是高速電信號能夠高質量的在交換芯片和光引擎之間傳輸。在 5G 時代，計算、傳輸、存儲的帶寬要求越來越高，同時硅光技術也越來越成熟，因此板上和板間的光互連成為了一種必要的方式。隨著通道數大幅增加，需要專用集成電路（ASIC）來控制多個光收發模塊。傳統的連接方式是 Pluggable（可插拔），即光引擎是可插拔的光模塊，通過光纖和 SerDes 通道與網絡交換芯片（AISC）連接。之后發展出了 NPO（Near-packaged，近封裝光學），一種將光引擎和交換芯片分別裝配在同一塊 PCB 基板上的方式。而CPO 是一種將交換芯片和光引擎共同裝配在同一個 Socketed（插槽）上的方式，形成芯片和模組的共封裝，從而降低網絡設備的功耗和散熱問題。NPO 是 CPO 的過渡階段，相對容易實現，而 CPO 是最終解決方案。

隨著大數據及 AI 的發展，數據中心的需求激增，CPO 有著廣泛的應用前景。在數據中心領域，CPO 技術可以實現更高的數據密度和更快的數據傳輸速度，還可以減少系統的功耗和空間占用，降低數據中心的能源消耗和維護成本，能夠應用于高速網絡交換、服務器互聯和分布式存儲等領域，例如，Facebook 在其自研的數據中心網絡 Fabric Aggregator 中采用了CPO 技術，提高了網絡的速度和質量。在云計算領域，CPO 技術可以實現高速云計算和大規模數據處理。例如微軟在其云計算平臺 Azure 中采用了 CPO 技術，實現更高的數據密度和更快的數據傳輸速度，提高云計算的效率和性能。

在 5G 通信領域，CPO 技術可以實現更快的無線數據傳輸和更穩定的網絡連接。例如華為在其 5G 通信系統中采用了 CPO 技術，將收發器和芯片封裝在同一個封裝體中，從而實現了高速、高密度、低功耗的通信。除此之外，5G/6G 用戶的增加，人工智能、機器學習 (ML)、物聯網 (IoT) 和虛擬現實流量的延遲敏感型流量激增，對光收發器的數據速率要求將快速增長；AI、ML、VR 和 AR 對數據中心的帶寬要求巨大，并且對低延遲有極高的要求，未來 CPO 的市場規模將持續高速擴大。

審核編輯 ：李倩