晶圆级芯片技术突破 - 清华大学团队在晶圆级芯片领域取得三项关键研究成果，涵盖计算架构、集成架构和编译映射优化方法学，构建了完整的设计体系[1] - 团队联合产业界成功研制国内首台基于可重构AI芯粒的12寸晶圆级芯片验证样机，验证了技术可行性[1] - 晶圆级芯片采用整片晶圆(约40000平方毫米)制造超大芯片，通过高密度硅互连基板集成数十颗算力芯粒[4][8] 技术优势与性能表现 - 晶圆级芯片单机柜算力密度可达现有超节点方案的2倍以上，是目前算力节点集成密度最高的形态[8] - 计算架构优化方案在主流大模型训练中相比特斯拉Dojo实现2.39倍吞吐提升[13] - 集成架构设计方法使系统算力提升2.90倍，通信带宽提升2.11倍，内存带宽提升11.23倍[18] - 编译映射方案在大模型推理任务中相比GPU集群实现平均3.12倍性能提升[20] 国际发展现状 - 特斯拉Dojo晶圆级芯片集成25颗D1芯粒，单芯片拥有9PFlops算力和36TB/s带宽[24] - Cerebras WSE-3采用5nm制程集成4万亿晶体管，片上性能指标远超传统GPU[24] - 台积电推进晶圆级系统(SoW)技术布局，预计2027年实现量产[25] 技术特点与创新 - 提出"Tick-Tock"协同设计框架，实现物理拓扑与逻辑拓扑的优化耦合[12][16] - 建立纵向面积约束引导的跨物理层协同优化方法，解决异构资源集成难题[15][21] - 针对大模型推理设计分离式映射调度方法，优化KV cache管理策略[19][22] - 晶圆级芯片本质是"片上数据中心"，涉及计算、存储、互连等多因素高度耦合[8]