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06-18
Silicon Semiconductor 最近，由于人们对生成人工智能（GenAI）的兴趣日益浓厚，新型人工智能（AI）应用的快速崛起正在对半导体行业产生巨大影响。
半导体知识产权领导者 Adeia 战略副总裁 Seung Kang 博士表示，对计算能力的需求正在加速增长，并将超过支持当今高性能基础设施、平台和设备的芯片组技术的当前能力。
全球数字经济几乎每个垂直领域对人工智能的兴趣日益增长，预计将推动整个半导体行业对混合键合技术的需求激增。
Gartner分析师表示，到2020年，用于执行AI工作负载的半导体将为半导体行业带来1亿美元的收入机会，同比增长20.9%。
以AI为核心的半导体营收未来几年将继续实现两位数增长，增长25.6%，年内将达到1亿美元，全年将达到1亿美元。
“人工智能正在极大地影响该行业，加速了对日益强大且节能的计算系统的需求，这些系统超出了现有半导体平台的能力，”康说。
“具体来说，人工智能工作负载是计算密集型且要求高的。
需要为大规模并行计算量身定制的严格半导体系统。
”目前，此类系统的关键驱动因素是图形处理单元（GPU）和集成了高带宽内存的高带宽存储器（HBM）。
速度互连。
为了满足最先进的人工智能系统要求，需要前所未有的性能基准。
在处理大型语言模型时尤其如此。
然而，处理器和内存组件都面临着基本的半导体缩放挑战。
“GPU 和人工智能定制神经处理器依赖于尖端逻辑节点，这些节点具有更小的占地面积、更低的功耗和更快的速度，”Kang 解释道。
“随着对计算性能的需求不断增长，在单片芯片上实现此类处理器（即使是在最先进的节点）变得越来越具有挑战性，在这种情况下，所需的方法是以新的形式拆卸和重新组装芯片。
重大的权衡。
”业界越来越共识，混合键合技术将广泛应用于处理器和 HBM 与其他方法相比，混合键合在高密度 IO（输入和输出）、降低寄生延迟、更短的高度和改善散热方面具有先天优势。
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