小芯片技术背景与需求 - 行业对晶体管数量需求持续增长，尤其在大规模语言模型训练中需要更高处理性能，主要计算类型为可并行化的卷积运算[1] - 计算单元大规模排列需消耗海量晶体管，但单个芯片晶体管数量受限于300mm晶圆尺寸和光罩极限（约800平方毫米）[2] - 当前工艺瓶颈已从晶体管尺寸转向连接布线技术，英特尔PowerVIA等方案仅为过渡性解决方案[4] - 2024年NVIDIA Blackwell芯片达单颗1000亿晶体管，接近当前技术极限[4] 小芯片技术实现方案对比 - Cerebras WSE-3采用整晶圆级设计（46,225mm²），集成4万亿晶体管但密度（8653万/平方毫米）低于NVIDIA H100（9828万/平方毫米）[6][9] - WSE-3通过44GB片上SRAM实现880倍内存容量优势，但系统需外接MemoryX存储服务器导致性价比存疑[8][10] - 互连技术差异显著：WSE-3 fabric带宽达214Pb/s（H100的3715倍），但实际性能仅H100的20倍[9] 小芯片在处理器中的应用价值 英特尔Arrow Lake案例 - 采用Foveros 3D堆叠连接计算/SOC/IO/GPU模块，基础模块使用低成本22FFL工艺[15] - 模块化设计使N3B计算块（21.4mm²）与N5P/N6模块组合，较单片N3B方案（预估240mm²）显著降低成本[16] - 支持跨代复用SOC模块（如Meteor Lake兼容）并简化多SKU开发，验证效率提升[17] - Foveros基底集成电容器可优化电源稳定性，助力频率提升[18] AMD Zen架构案例 - CCD（N5制程）与IOD（N6制程）通过Infinity Fabric互联，实现四类产品线灵活配置[21] - C4封装避免中介层成本，但互连带宽瓶颈导致AES256多核性能落后英特尔35%[23][24] 小芯片技术发展挑战 - 缺乏通用价值评估体系，需权衡成本节约与性能损失（如AMD互连带宽限制）[24] - 物理设计技术（Alphawave Semi等厂商支持）已成熟，但企业需定制化价值转化方案[25][26] - 3D堆叠技术路线分化：英特尔Foveros强调代工业务协同，AMD则依赖台积电SoIC方案[26]