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ai芯片存储技术（ai芯片发展现状及前景分析）

xiaofei
AI芯片
2025-07-26
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今天给各位分享ai芯片存储技术的知识，其中也会对ai芯片发展现状及前景分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、芯片封装:AI、chiplet及芯片升级拉动IC载板需求
2、未来AI芯片研究的关键技术有哪些
3、国内首创存算一体AI芯片如何打破冯诺依曼架构限制?
4、【芯片论文】百度昆仑:14nm高性能AI处理器,满足多样化工作负载_百度...
5、处理器与AI芯片-阿里平头哥-NPU&RISC-V
6、知存科技:深植存内计算市场蓬勃发展,开启更广泛的应用“芯”旅程_百...

芯片封装:AI、chiplet及芯片升级拉动IC载板需求

IC封装基板作为半导体先进封装的关键材料，连接着裸芯片与印刷电路板，是集成电路产业链中的重要一环。它不仅提供支撑、散热和保护功能，还负责建立芯片与PCB之间的电子连接，是确保芯片性能稳定发挥的关键。

提出采用Chiplet技术，将不同功能模块独立集成，融合于AI芯片，实现更高计算能力。此设计允许独立开发与升级模块，封装过程巧妙组合，使AI芯片随人工智能技术优化持续发展。

（图片来源网络，侵删）

Fan-out封装（扇出型封装，FO-WLP）：不使用基板，直接在晶圆级封装，提升散热和信号传输能力。典型应用包括苹果A系列芯片、5G基带芯片。Chiplet封装（小芯片架构）：将多个小芯片封装在同一封装内，通过硅桥（EMIB）或中介层互连。典型应用有AMD Ryzen 7000、Intel Foveros封装。

大幅提高大型芯片的良率：随着高性能计算、AI等方面的巨大运算需求，芯片面积急剧增大，导致良率下降。Chiplet可将单一die面积做小以确保良率，并用高级封装技术把不同的芯粒集成在一起。

Chiplet概念 Chiplet技术通过将系统级芯片的功能模块拆分为多个小芯片，并利用高级封装技术在封装内重新组合，以实现成本降低和生产效率提升。该技术允许某些模块通过不同制程工艺生产，实现项目复用，提高了设计的灵活性。

（图片来源网络，侵删）

未来AI芯片研究的关键技术有哪些

1、高效的计算和存储技术在人工智能领域，强大的计算和存储能力是必要的。未来的AI芯片需要具有更高的计算速度和更大的存储容量，以应对日益复杂的人工智能任务。因此，高效的计算和存储技术是实现AI芯片的关键技术之一。高效的能源利用高效的能源利用是未来AI芯片研究的另一个关键技术。

2、首先，AI芯片的核心技术之一是人工智能算法。人工智能算法是指通过模仿或者创造人类智慧的某些思维过程或行为方式，使计算机能够“智能化”的技术。AI芯片需要运用人工智能算法进行模型训练、数据处理以及决策等各个方面。

3、首先，嵌入式AI的关键技术之一是高效的计算引擎，如OpenBLAS，它提供了底层的矩阵运算加速，这对于深度学习模型的训练和推理至关重要。这种库利用多核处理器的优势，极大地提升了计算效率，使得嵌入式设备也能处理复杂的AI任务。其次，模型压缩和优化技术是另一个关键技术。

4、高性能与成本效益：“超脑”芯片采用了最先进的设计理念，拥有强大的计算力与运算速度，相较于传统CPU或GPU，在处理复杂任务时表现出色。同时，它还具有极高的成本效益，使得更多企业和开发者能够负担得起高性能AI芯片的使用成本。

5、在摩尔定律逐渐放缓的背景下，存算一体成为解决计算机性能瓶颈的关键技术。存算一体芯片类似人脑，将数据存储单元和计算单元融合，可大幅减少数据搬运，从而极大地提高计算并行度和能效。

6、AI芯片技术架构主要包含GPU、FPGA、ASIC、NPU和DSP几种。GPU架构凭借高度并行计算能力，特别适用于深度学习任务，NVIDIA的Tensor Core技术优化了GPU的深度学习计算能力。FPGA架构允许开发者自定义硬件电路，实现高度定制化和低功耗计算，具有可重构性。ASIC架构则专注于特定的深度学习算法优化，提供高能效比。

国内首创存算一体AI芯片如何打破冯诺依曼架构限制?

国内首创的存算一体AI芯片通过以下方式打破冯诺依曼架构限制：集成存储与计算功能：存算一体技术将存储和计算功能集成在同一芯片上，从根本上解决了冯诺依曼架构中存储与计算分离导致的性能瓶颈问题。消除数据搬运环节：传统计算模式中，数据需要在存储器和处理器之间频繁搬运，这消耗了大量时间和能量。

国内首创存算一体AI芯片通过以下方式打破冯诺依曼架构限制：集成存储与计算功能：核心特点：存算一体AI芯片将存储和计算功能集成于一体，从根本上改变了冯诺依曼架构中存储与计算分离的设计。优势：这种集成式设计免去了传统计算模式中的数据搬运环节，从而显著提高了计算性能。

突破冯诺依曼瓶颈：ReDCIM采用存算一体架构，通过在存储器内完成计算，消除了计算与存储间的频繁访问，从而突破了冯诺依曼瓶颈，提高了能效。高精度与灵活性：与大多数采用模拟计算架构的存算一体AI芯片不同，ReDCIM支持高精度浮点与整数计算，并且具有可重构性。

存算一体芯片的崛起在数字化时代尤为显著。随着数据处理和存储需求的激增，传统的计算与存储分离模式已无法满足高效、低能耗的要求，催生了存算一体这一新型解决方案。存算一体旨在打破冯·诺依曼架构的“存储墙”和“功耗墙”，通过一体化设计提升计算效率，减少数据传输开销，从而实现更高的能效和算力。

该芯片是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体AI芯片，可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈，满足人工智能等场景对高带宽、高容量内存和极致算力的需求。在特定AI场景中，该芯片性能提升10倍以上，能效比提升高达300倍。在摩尔定律逐渐放缓的背景下，存算一体成为解决计算机性能瓶颈的关键技术。

在AI时代的浪潮中，存内计算技术崭露头角，为智能计算开辟新径随着科技的进步，算力已成为推动生产力的关键因素。存内计算技术，凭借其突破传统冯·诺依曼架构的局限，将存储与逻辑单元融合，成为智能计算领域的核心驱动力，备受业界瞩目。

【芯片论文】百度昆仑:14nm高性能AI处理器,满足多样化工作负载_百度...

1、百度昆仑是一款专为处理多样化人工智能工作负载而设计的高性能AI处理器。该芯片基于三星14nm工艺技术制造，融合了高可编程性、灵活性和卓越的性能，能够满足语音、图像、语言和自动驾驶等广泛应用的需求。

2、百度昆仑是一款14nm高性能AI处理器，专为满足多样化工作负载而设计。其主要特点和优势如下：高性能：采用三星14nm工艺制造，峰值性能在INT8精度下可达230TOPS，在900MHz频率下运行，当频率升压至1GHz时，性能更是提升至281TOPS。内存带宽高达512GB/s，展现了卓越的数据处理能力。

3、nm工艺：百度昆仑芯片采用先进的14nm制造工艺，实现了高可编程性、灵活性和出色的性能。高性能：峰值性能可达230TOPS@INT8，升压至1GHz时可达281TOPS@INT8，内存带宽为512GB/s，峰值功率为160W。应用广泛：多样化工作负载：昆仑芯片能够处理广泛的人工智能应用，包括语音、图像、语言和自动驾驶等领域。

4、百度内部设计的昆仑芯片，采用14nm工艺，实现高可编程性、灵活性和性能，能够处理广泛的人工智能应用，如语音、图像、语言和自动驾驶，满足多样化工作负载需求。峰值性能为230TOPS@INT8在900MHz及以下281TOPS@INT8在1GHz的升压频率，内存带宽为512GB/s，峰值功率为160W。

5、百度的创新之作，昆仑：一款14nm的高性能AI处理器，专为多样化的任务负载设计，可在ISSCC 2021会议上找到更多详细信息ieeexplore.ieee.org/doc...。这款由百度内部研发的芯片以其高可编程性、灵活性和卓越性能，展现了在处理语音、图像、语言和自动驾驶等广泛AI应用中的强大能力。

处理器与AI芯片-阿里平头哥-NPU&RISC-V

总结：阿里平头哥在高性能处理器与AI芯片领域取得了显著进展，含光800NPU加速器和玄铁910处理器RISCV分别展示了在AI加速和通用处理方面的强大能力。这些产品已大规模应用于阿里云和数据中心，为云计算和人工智能领域提供了高效、可靠的硬件支持。

阿里平头哥在高性能处理器与AI芯片领域，拥有玄铁处理器、含光人工智能芯片、羽阵RFIC系列、倚天处理器芯片以及无剑SoC等产品。基于近年来阿里平头哥在HotChips、ISCA发布的报告和论文，本文总结了含光800-NPU加速器和玄铁810处理器-RISC-V硬件架构，供学习、研发高性能处理器与AI芯片时参考。

在高性能计算与人工智能芯片领域，阿里平头哥凭借一系列创新产品崭露头角，其中玄铁和含光系列尤为引人注目。玄铁810处理器和含光800-NPU加速器均选择了RISC-V架构，引领了技术的前沿潮流。