客户需求分析 GPU客户 - NVIDIA 2026年CoWoS需求预计增长25%至58%份额 主要由Rubin平台迁移驱动 Rubin平台封装尺寸增加50% 减少每片晶圆封装数量 Vera CPU将迁移至CoWoS-R封装 2025年预计生产520万个Blackwell单元 2026年生产180万个Blackwell和570万个Rubin GPU单元及150万个Vera CPU 2027年需求继续强劲 Rubin Ultra封装尺寸增加近80% [2] - AMD CoWoS需求2025-2026年表现低迷 受MI300系列中国市场出货限制影响 MI400系列(特别是MI450)在2026年下半年前景乐观 AI实验室客户可能推出半定制版本 为2026年底至2027年增长提供潜力 [3] ASIC客户 - Broadcom在Google TPU市场占据主导地位 预计到2027年稳定增长 Meta 2025年开始量产首款基于CoWoS的AI加速器 2026年初期产量达50万个单位 2027年新兴ASIC项目(如OpenAI SoftBank Izanagi ARM XPU)将大规模量产 [4] - MediaTek TPU项目(TPUv)推迟量产 仍与Google TPU项目合作 第二代AI ASIC中Broadcom为主要供应商 MediaTek可能从XPU附加机会中受益 [5] - Alchip在AWS Trainium 3项目中占据有利地位 2026年CoWoS-R产量显著增加 Trainium 3将在2026年下半年成为主流 持续至2028年初 N2工艺的Trainium 4项目可能采用CoWoS-L和3D SoIC技术 [6] 非AI应用 - 网络设备等高端应用市场采用CoWoS封装 NVIDIA部分CPO交换机配置已采用CoWoS-S AMD高端Venice服务器CPU可能采用CoWoS封装并结合HBM 内存互连延迟成为系统性能瓶颈 更多处理器类别将采用CoWoS-R封装 [7] Apple WMCM采用 - 苹果2026年WMCM采用规模显著扩大 覆盖所有高端iPhone型号(A20 Pro应用处理器基于N2工艺) 预计WMCM产能2026年底达每月2.7万片晶圆 2027年底增至每月4万片晶圆 长期所有iPhone型号可能迁移至WMCM 需每月约10万片产能 [8] - WMCM工艺为简化版CoW-R 使用更便宜RDL工艺且无需基板附着 晶圆价格约InFO工艺1/2(2200-2500美元/片) 通过转换部分InFO产能(每月23万片)及新增产能实现扩张 [8][15] 产能与技术分析 - TSMC CoWoS产能2025年底预计每月69000-84000片晶圆 低于之前预测 2026年下半年供需平衡 CoWoS-L将占2026年总产量64% 支持更复杂和大尺寸封装需求 [10][13] - 非TSMC CoWoS产能有限 向CoWoS-L迁移后外包规模较小 CoWoS-R可能外包给OSATs但规模有限 [10] 数据表格摘要 CoWoS晶圆消耗(千片/年) - NVIDIA: 2023年70 2024年192 2025E430 2026E538 2027E705 [10] - AMD: 2023年10 2024年45 2025E52 2026E61 2027E77 [10] - Broadcom: 2023年40 2024年70 2025E96 2026E130 2027E160 [10] - 总消耗量: 2023年134 2024年350 2025E679 2026E856 2027E1132 [10] GPU及加速器单元(百万) - NVIDIA Blackwell系列: 2025E5.2 2026E1.8 [12] - AMD MI450系列: 2026E0.2 2027E0.7 [12] - Google TPU v7: 2026E1.3 2027E2.2 [12] - AWS Trainium 3: 2026E0.8 2027E1.3 [12]

超节点技术概述 - 超节点通过高效互联架构显著提升大规模模型训练与推理效率，尤其在数千至上万张GPU协同场景下优势突出 [1] - 光学技术成为关键驱动力，其高效、低延迟和高可靠性特性突破传统互联方案瓶颈 [1] - 2025年起国内大模型推理需求激增，超节点通过优化token生成速度与单卡服务模型数量实现价值产出最大化 [2] 架构设计 - 单层架构为最优目标，可实现最低延迟（1微秒级）、最优成本与最高可靠性，但受交换机规模限制部分场景需采用两层架构 [4] - 国产GPU因7纳米制程限制，单卡算力仅为国际主流（如B200）的1/2至1/7，需数百个GPU通过高效互联对标NVL72超节点 [6] 发展路径 - 提高单机柜功耗：传统27千瓦机柜扩容至支持100个国产GPU，需多机柜协同实现数百GPU规模 [8] - 多机柜互联：谷歌案例显示数千GPU通过光互联组成超级系统，光缆传输距离达2000米（铜缆仅7米） [8][10] 光互联技术 - 光缆纤细特性解决铜缆堵塞风道问题，华为CloudMatrix384集群使用3000+光缆和6000+光模块 [12] - 共封装光学（CPO）将光电转换距离从几十厘米缩短至3-5厘米，博通51.2T CPO交换机集成度提升12倍 [14] - CPO节省1/3至2/3功耗，512卡全交换超节点中单位比特功耗从20pJ/bit降至7pJ/bit [16][17] 可靠性优化 - 分布式光交换（dOCS）支持故障节点动态替换，12服务器超节点可配置32卡+备份实现服务器级冗余 [18][19] - 光互联供应链更可控，光纤不依赖先进制程，国内技术差距较小 [19] 应用前景 - 超节点灵活配置4/6/8服务器规模，分散部署解决散热与土建限制 [19] - 国产GPU性能提升与光互联技术成熟将推动训练/推理场景突破，CPO与dOCS持续优化系统可靠性 [21]

存储市场概况 - 2025年第一季度存储市场进入淡季回调阶段 DRAM中Server DDR5价格下跌5%-8% 手机端LPDDR4/LPDDR5下跌约10% PC端DRAM下跌10% NAND市场企业级SSD跌幅达20% 手机端eMMC/UFS下跌15%-20% PC端SSD下跌近20% [1] DRAM细分领域 服务器端DRAM - 2025年Q2中国市场DeepSeek发布及北美企业提前拉货导致跌幅收窄 实际跌幅仅2%-3% [2] 手机端DRAM - LPDDR4X因原厂退出供应紧张 价格反弹5%-10% LPDDR5X因小米等客户备货需求上涨3%-5% [2] PC端DRAM - 关税风险刺激备货积极性 价格上涨5% [3] DDR4市场动态 - 2024年上半年DDR4价格反弹后持续下跌 每季度跌幅10%+ 2025年Q1末美光/三星宣布EOL触发抢购 现货价格翻倍 4-6月价格暴涨 当前DDR4现货价130 DDR5现货价140 [3][4] - 北美互联网公司因存储服务器成本优势(比DDR5低30%)及国内信创服务器(鲲鹏DDR5产能紧张)推动DDR4需求 原厂供货提前至2025年底结束加剧恐慌性采购 [5] NAND市场 - 2025年Q1 Sandisk减产涨价后 Q2渠道市场价格微涨 但手机端NAND仍跌3%-5% PC端因备货涨5%-10% 企业级SSD跌幅收窄 [6] - 2025年Q3预期：PC端涨5% Mobile端止跌或微涨≤5% 企业级SSD涨5% Q4价格趋于平稳 [6] 关税与需求结构 - PC端因中国产能集中及关税豁免期临近刺激提前采购 手机端苹果受政策影响较小 服务器端或通过美加墨自贸协定豁免 [7] - 阿里/腾讯受AI业务推动存储服务器需求增长 整体服务器数量同比增60%-70% 但DDR4涨价主因供给端减产预期而非需求爆发 [9] 存储服务器特性 - 互联网公司存储服务器中SSD/HDD比例1:4 主要用于存留AI应用产生的监管数据而非直接参与训练 数据量因AI应用从人工生成转向机器生成而提升 [8][9]

性能基本原理 - 阿姆达尔定律指出，对于固定问题规模，通过增加计算资源实现的最大加速比受限于串行部分，即使并行资源无限增加，加速比也只能趋近于1−S，因为串行部分的执行时间无法通过并行化减少 [3][4] - 强缩放指的是在固定问题规模下，通过增加计算资源来缩短执行时间，其加速比由阿姆达尔定律量化 [6] - 弱缩放则是在保持执行时间不变的情况下，通过增加计算资源来处理更大的问题，问题规模和资源同时按比例增加，以维持时间不变 [6] - 数据移动在性能优化中是一个关键瓶颈，被称为 "cardinal sin"，现代 DRAM 单元的操作时间为数十纳秒，而晶体管开关速度在亚纳秒级别，这种速度差异导致数据移动本质上更慢 [8] 张量核心架构演进 - Volta 架构作为首个引入张量核心的里程碑，其设计源于深度学习对矩阵乘法硬件加速的需求，2017 年推出的 Volta 架构在 Tesla V100 GPU 中集成张量核心，旨在解决传统 GPU 执行矩阵乘法时指令功耗与计算功耗的失衡问题 [9] - Turing 架构于 Volta 之后推出，其第二代张量核心在 Volta 基础上增加了 INT8 和 INT4 精度支持，进一步拓展了低精度计算能力，同时通过引入深度学习超采样（DLSS）技术，将深度学习应用于游戏图形领域 [10] - Ampere 架构带来了异步数据复制技术，这一创新允许数据直接从全局内存异步加载到共享内存，绕开寄存器中转，解决了 Volta 时代数据加载与 MMA 指令竞争寄存器资源的问题 [11] - Hopper 架构进一步深化了并行计算的层次设计，新增线程块集群（Thread Block Cluster），将多个 SM 分组为图形处理集群（GPC），允许跨 SM 的数据共享与低延迟通信 [12] - Blackwell 架构作为最新一代，针对寄存器压力问题引入张量内存（TMEM），每个 SM 配备 256KB 的 TMEM，以 warpgroup 为单位访问 [13] 结构化稀疏性 - Ampere 架构推出了 2:4 结构化稀疏性，其核心在于对权重矩阵进行修剪，使每 4 个元素中 2 个为零，通过压缩非零元素并利用元数据索引记录位置，理论上可将张量核心吞吐量翻倍 [14] - Blackwell 架构则针对 NVFP4 数据类型引入了 4:8 结构化稀疏性，该模式将 8 个元素划分为 4 对连续元素，要求其中 2 对为非零值、2 对为零 [15] 张量核心规模与内存演进 - 从 Volta 到 Blackwell，张量核心的计算规模呈指数级增长，而内存层次结构则通过容量扩展与架构优化持续适配计算需求 [16] - Volta 架构作为张量核心的起点，单个 SM 配备 8 个张量核心，可实现 1024 FLOP / 周期的 F16 计算能力，支持 m8n8k4 的 MMA 形状 [17] - Ampere 将单 SM 的张量核心计算能力翻倍至 2048 FLOP / 周期，MMA 形状扩展为 m16n8k16 [17] - Hopper 进一步提升至 4096 FLOP / 周期（F16），并引入 F8 格式使计算能力达到 8192 FLOP / 周期，MMA 形状支持 m64n256k16 的更大规模 [17] - Blackwell 则实现了 F16 计算能力 8192 FLOP / 周期、F8 达 16384 FLOP / 周期、F4 达 32768 FLOP / 周期 [17] MMA 指令异步性 - Volta 架构作为初代张量核心，其 MMA 指令采用 warp-scoped 同步执行模式，需 8 线程 quadpair 协作完成 8x8x4 矩阵运算 [20] - Ampere 架构首次引入异步数据复制技术，允许数据从全局内存直接加载至共享内存，绕过寄存器中转 [20] - Hopper 架构实现了 MMA 指令的根本性突破，推出 warpgroup-level 异步 MMA（wgmma），支持 4 个 warp 组成的 warpgroup 协作执行更大规模矩阵运算 [22] - Blackwell 架构将 MMA 异步性推向极致，第五代张量核心的 tcgen05.mma 指令具备单线程语义，无需 warpgroup 协作即可发起 MMA 操作 [23] 数据类型精度演进 - Volta 架构作为张量核心的起点，仅支持 FP16 半精度输入与 FP32 单精度累加 [25] - Turing 架构在此基础上新增 INT8 和 INT4 整数精度支持，首次将低精度整数计算引入张量核心 [25] - Ampere 架构进一步拓展数据类型范围，引入 BF16（脑浮点格式），其 8 位指数与 7 位尾数的设计，在保持与 FP32 相同动态范围的同时，将存储成本减半 [25] - Hopper 架构标志着低精度浮点类型的重大突破，首次引入 FP8 格式（E4M3 和 E5M2），通过 4 位指数与 3 位或 2 位尾数实现更低精度计算 [26] - Blackwell 架构将精度降低推向极致，新增 MXFP 系列微缩放浮点格式（MXFP8、MXFP6、MXFP4），并推出自研的 NVFP4 格式 [26] 编程模型演进 - 早期 CUDA 编程模型遵循高线程占用率原则，通过将多个 CTA 分配至单个 SM，利用线程上下文切换隐藏内存访问延迟 [28] - Ampere 架构首次推出异步数据复制指令，允许线程直接将数据从全局内存加载至共享内存，无需经过寄存器中转 [29] - Hopper 架构进一步深化异步能力，新增线程块集群（Thread Block Cluster），将多个 SM 分组为 GPC，通过协作组 API 暴露硬件执行单元 [29] - Blackwell 架构将异步执行推向全栈支持，第五代张量核心的 tcgen05.mma 指令具备单线程语义，无需 warp 协作即可发起 MMA 操作 [30]

收购背景与战略动机 - AMD于2022年2月以490亿美元收购全球第一大FPGA厂商Xilinx，旨在强化AI、数据中心及边缘计算领域布局[1][2] - Xilinx的FPGA、可编程SoC和AI引擎技术与AMD的CPU/GPU形成技术互补，可优化数据密集型应用解决方案[2] - 收购看重Xilinx在5G通信、汽车、工业等市场的技术积累及工程师团队，但具体IP协同效应尚待验证[2] 产品与技术整合 - 成立Adaptive and Embedded Computing Group（AECG）管理FPGA业务，与Intel收购Altera后的独立运营模式不同[4] - 产品线延续Xilinx原有路线，包括Versal Premium Gen 2、RF系列及Spartan UltraScale+等，未出现突破性创新[6][7][8] - 硬件升级聚焦高性能：支持PCIe Gen 6/CXL 3.1（64Gb/s）、集成400Gbps加密引擎、DDR5内存及18GHz RF-ADC[10] - 16nm工艺使功耗降低30%-60%，计算密度达1850万逻辑单元，单位面积算力为竞品3倍[10] 财务表现与市场动态 - Xilinx被收购前2021年营收31.5亿美元，与2020年持平，数据中心/无线通信/汽车领域保持增长[11] - 收购后AMD嵌入式业务营收：2022年45.3亿美元（推算）、2023年53亿美元（+17%）、2024年36亿美元（-33%）[17][18][19] - 数据中心业务2024年收入126亿美元（+94%），但FPGA贡献占比未披露[22] - 美国禁令导致高端FPGA在华销售受限，国产中低端FPGA替代加速[19][20] 行业竞争格局 - Intel曾收购Altera布局数据中心，但Xeon+FPGA方案因功耗/适配问题失败，市场份额持续流失[3][8] - AMD未复刻Intel的CPU+FPGA整合路线，FPGA在数据中心应用效果仍不明确[8][22] - 传统FPGA应用市场营收下滑，Versal系列未达预期，Ultrascale(+)仍是主力产品[8][19] 技术可行性验证 - CPU+FPGA方案存在固有缺陷：高功耗叠加导致散热难题，软件生态适配成本高[8] - FPGA在数据中心的应用效果低于预期，AI训练场景仍由GPU主导[3][22]

Broadcom Tomahawk 6交换芯片 - 采用3纳米工艺技术，配备200G SerDes，支持102.4Tbps交换容量，是主流以太网芯片(51.2Tbps)的两倍[2] - 通过CPO技术集成光学引擎与交换硅芯片，优化功耗、延迟和TCO，单芯片价值低于2万美元[2] - 在Scale-out架构中可连接10万个XPU，减少67%光学模块和物理连接，Scale-up架构单芯片支持512个XPU单跳连接[3] - 认知路由2.0技术针对AI工作负载优化，集成全局负载均衡和动态拥塞控制功能[3] - 推动1.6T光学模块和DCI需求增长，加速CPO价值链商业化进程[4] AI网络架构技术对比 - Scale-out网络以InfiniBand和以太网Clos拓扑为主，InfiniBand因NVIDIA GPU优势初期占据主导[5][6] - Scale-up网络技术包括NVLink、UALink、SUE和Infinity Fabric，NVLink在超大规模数据中心领先[8] - 以太网通过UEC联盟推出超以太网协议，支持多路径传输和微秒级延迟，800G标准化提升竞争力[6] - InfiniBand XDR标准支持800Gb/s单端口带宽，功耗较NDR降低30%，NVIDIA Quantum-X CPO交换机基于此标准[7] - 谷歌自研OCS技术实现30%吞吐量提升和40%功耗降低，提供新型网络范式[7] 全球交换机市场趋势 - 2023-2028年OCS硬件销售CAGR达32%，超过以太网(14%)和InfiniBand(24%)交换机[10] - 云服务商将占2027年数据中心交换机销售的60%，推动800Gbps超越400Gbps[11] - 中国2024年数据中心交换机市场增长23.3%，200/400G设备收入增长132%[11] - 白盒交换机受云服务商青睐，Arista 2024年上半年市场份额首超思科达13%[11] - CPO交换机渗透率预计从2025年1%提升至2030年20%，市场规模2030年达128.77亿美元[12] Ethernet与InfiniBand竞争格局 - 全球超级计算机中78%采用RoCE以太网，65%使用InfiniBand，存在应用重叠[13] - 2022-2024年InfiniBand因NVIDIA GPU统治成为AI网络首选，以太网份额短期下滑[16] - 以太网凭借UEC协议和800G标准化重获动能，InfiniBand在可靠性上保持不可替代性[6][7]

AI半导体供应链现状 - AI半导体库存水平持续上升 NVIDIA因GB200良率问题导致1万至1.5万个机架卡滞留供应链 影响下游部署和资金流动性 [1] - 消费电子领域如智能手机库存处于可控范围 供应链健康度优于AI半导体 [1] AI市场需求与技术发展 - ChatGPT用户加速增长 Google生成式AI服务token处理量一年内暴涨50倍 推动推理工作负载需求 [2] - 推理端效率提升与ASIC性价比改善促使AWS Google Cloud Azure等云服务商加大AI基础设施投入 [2] - 行业预计2026年AI市场增速将放缓 现货市场价格回落反映短期算力资源过剩风险 [2] 硬件竞争格局与技术瓶颈 - NVIDIA计划年内出货500万至600万块AI芯片 GB200为主力产品 维持市场主导地位 [3] - Google裸晶需求显著增加 反映高性能计算需求持续 AMD增长依赖MI450产品进度 [3] - CoWoS封装产能紧张导致厂商超订 供应链周转效率将影响2026年市场走势 [3] AI服务器创新与功耗挑战 - Meta推出Minerva机箱 刀片式设计实现1.6T Scale-up带宽 但依赖传统PCB互连 [4] - 单机架600kW电力需求推动12kW以上电源设备发展 高压直流供电成为可行方案 [4] - 金属热界面材料结合微通道冷却盖板技术应用于高端服务器 Cooler Master等厂商提交样品 [5] 材料升级与财务风险 - M7/M8/M9高频覆铜箔层压板普及 Amazon M8方案单芯片性能等效四颗NVIDIA芯片 [5] - Rubin/TPU v8x平台将采用M9标准 推动材料迭代升级 [5] - 货币升值10%可能导致半导体厂商营收下降10% 利润降幅达20% 需加强汇率风险管理 [5]

外资研报资源 - 提供数百篇外资顶尖投行原文研报 包括大摩 小摩 UBS 高盛 Jefferies HSBC 花旗 BARCLAYS等机构[1] - 涵盖半导体行业分析报告 SemiAnalysis的全部分析内容可获取[3] 订阅服务 - 每日更新上百篇外资投行科技行业分析报告及精选内容[3] - 订阅费用为390元/年 提供领券优惠[3] 应用价值 - 资源适用于投资决策支持及行业深度研究需求[3]

英伟达B系列GPU现状 - 英伟达正在研发B20/B30/B40替代被禁的H20 但B系列定价偏高且性能不足 并改用GDDR显存而非HBM 导致潜在客户较少 [1] GH200服务器核心优势 - 采用超级芯片设计 集成Grace CPU和Hopper GPU 通过NVLink-C2C实现900GB/s双向带宽 比PCIe Gen5快7倍且功耗降低5倍以上 [2] - 提供高达624GB统一内存(144GB HBM3e+480GB LPDDR5X) 为AI/HPC应用处理TB级数据奠定基础 [2][7] - Grace CPU性能功耗比x86平台提高1倍 配备72核Neoverse V2 内存带宽比DDR5高53%而功耗仅1/8 [3] - Hopper GPU支持第四代Tensor Core AI训练速度比A100快9倍 推理速度快30倍 并支持MIG分区隔离 [3] 产品发展历程 - 2023年5月COMPUTEX首次发布 定位生成式AI和大规模数据分析平台 同年5月底进入量产 [4] - HBM3版本2023年底上市 HBM3e版本2024年Q2在SIGGRAPH推出 [4] 性能参数对比 算力表现 - FP8算力达3958 TFLOPS(与H100持平) FP16/BF16算力1979 TFLOPS 系统级性能比H100高17% [7][9] - H20算力仅H100的15%(FP8 592 TFLOPS FP16 296 TFLOPS) [7][9] 显存特性 - 144GB HBM3e显存带宽5TB/s 显著高于H100的80GB HBM3(3.35TB/s) [7][9] - 创新统一内存架构使GPU可直接访问624GB总内存(HBM3e+LPDDR5X) [7] 互联技术 - NVLink-C2C实现900GB/s CPU-GPU直连 多卡互联带宽900GB/s 远超H20的400GB/s [7][9] 市场定位与性价比 - 面向超大规模模型和Exascale计算 2卡服务器价格约100万 相比8卡H100服务器(220万)具有TCO优势 [10] - H20定位合规市场 8卡服务器120万 性价比低但为大模型推理部署的可行选项 [10] - 特别适合生成式AI、推荐系统和图分析等CPU-GPU协同密集型任务 [10]

HBM技术路线图概述 - HBM技术围绕"更高带宽"目标发展，从HBM1的256GB/s带宽提升至HBM8的64TB/s，I/O数量从1024个增至16384个，数据速率从2Gbps提升至32Gbps [3] - 存储容量实现指数级增长，HBM1单颗容量4/8GB，HBM4达36/48GB，HBM8将突破200/240GB，堆叠层数从4/8-Hi增至20/24-Hi [4] - 3D集成技术持续突破，键合精度从35μm级向10-15μm级演进，HBM5采用无凸点Cu-Cu直接键合技术 [3] HBM4关键技术特征 - 电气性能实现144%带宽提升，通过2048个I/O和8Gbps数据速率达到2TB/s带宽，采用2μm以下金属线宽和多层RDL设计优化信号完整性 [10] - 封装工艺创新显著，微凸点间距缩小至25μm级，中介层尺寸从2194mm²扩大至4788mm²，TSV密度达10000个/mm² [13][14] - 架构革命性突破在于集成NMC处理器和LPDDR控制器的自定义基底die设计，支持7种数据操作模式，带宽利用率提升30% [16][17] 计算存储融合趋势 - HBM5开始嵌入NMC处理器die与L2缓存die，形成3D异构计算单元，使矩阵运算能效提升数倍 [5] - HBM7引入"双塔式HBM-NMC"架构，通过两堆DRAM与2048条中介层通道连接GPU，构建存储为中心的计算架构 [5] - HBM8采用全3D集成架构，GPU可直接部署在存储堆叠顶部，实现"存储即计算"的终极形态 [6] 散热与能效优化 - 散热技术从HBM1的被动冷却演进至HBM7的嵌入式冷却结构，可应对160W级功耗，HBM8采用双面冷却设计控制180W功耗 [7] - HBM4能效比提升50%，功耗仅从25W增至32W，采用D2C液冷技术将热密度控制在500W/cm²以下 [12][15] - AI驱动的电源管理优化，通过强化学习算法布局去耦电容，电源噪声降低20% [19] AI设计范式革新 - AI工具应用于HBM4全流程设计，信号完整性提升15%，研发效率提高50%，采用生成式AI技术优化均衡器设计 [19][20] - LLM模型介入前端架构设计，实现自然语言交互的SI/PI指标估算，开启智能设计新时代 [8] - 多物理场仿真与机器学习代理模型可在数小时内完成传统需数周的设计空间探索 [20] 中介层与封装创新 - HBM6采用硅/玻璃混合中介层突破尺寸限制，支持超大规模HBM堆叠与GPU集成 [50] - HBM7引入HBF（高带宽闪存）架构，通过128GB/s链路实现内存-存储一体化网络 [53][56] - HBM8采用双面中介层设计，嵌入冷却通道与垂直互连柱，实现存储堆叠与GPU的全3D集成 [69][70]