共封装光学器件(CPO)
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三星大举杀入硅光赛道
半导体行业观察· 2025-12-03 08:44
硅光子技术概述 - 硅光子学是利用光的强度和波长传输信息的颠覆性技术,具有速度快、发热量低、能耗低等优点,被认为将改变未来AI半导体市场[1] - 该技术将信息封装在光中并通过光纤传输,由于几乎没有电阻,能实现更快传输速度并显著降低发热量和功耗[2] - 硅光子学将半导体主要材料硅与光子学结合,硅的高折射率可捕获光,通过超细光通道实现精确数据传输,速度提升超过1000倍,容量从GB提升到TB[3] 市场前景与竞争格局 - 市场研究公司Modo Intelligence预测,到2030年硅光子市场规模将增长至103亿美元(约15万亿韩元)[2] - 英伟达、AMD和英特尔等公司已开始研发并与台积电签署代工协议,三星也计划迅速提升技术实力并吸引客户[2] - 业内人士预计2030年后当硅光子技术应用于单个芯片时,它将决定代工市场的竞争力[2] 技术发展与商业化进程 - 英特尔是首家将硅光子技术商业化的公司,2016年成功将其应用于"收发器"中,但当时因市场需求低未引起太多关注[4] - AI的蓬勃发展使硅光子技术重获新生,因其能解决AI半导体速度慢、发热量大和功耗高三大难题[4] - 硅光子技术最早将于明年应用于AI服务器芯片,为代工行业开辟新市场[3] - 共封装光学器件(CPO)技术将光传输处理器件放置在半导体基板上,省去连接铜线并缩短光与芯片距离,台积电宣布该技术商业化后数据传输速度将提高十倍,功耗降低一半[5] 主要厂商战略布局 - 台积电是CPO市场领导者,得益于最大客户之一NVIDIA积极开发硅光子技术,并与硅谷独角兽企业如Ayar Labs、Celestial AI和Lightmatter合作[6] - 三星电子将硅光子学选为未来核心技术,调动全球研发网络(韩国、新加坡、印度、美国和日本)致力于该技术研发,并将负责研发的高级主管晋升为副总裁,聘请英特尔前首席产品官研究员[6] - 三星位于新加坡的研发中心由副总裁兼前台积电员工崔景建领导,正与总部技术开发办公室紧密合作推进技术发展[1] - 三星与博通合作共同推进硅光子技术商业化,并扩大新加坡研发规模,从台积电挖角工程师[6] 技术挑战与应用前景 - 硅光子技术需要大量新技术,包括在芯片和光边界处放置高性能透镜,以及使用"谐振器"将光信号转换为数字信号[3] - CPO比收发器更难制造,主要难题在于光对温度的敏感性,一旦出现问题需更换整个AI半导体芯片,凸显合理设计的重要性[5] - 三星认为硅光子技术是赢得更多大型晶圆代工客户的关键,可能扭转其在尖端封装市场落后于台积电的局面,业内人士将其定位为"代工市场的HBM"[7] - 三星宣布CPO商业化日期为2027年,与台积电的真正竞争将从那时开始,代工市场核心战场很可能从2030年硅光子技术应用于单个芯片时展开[7]
处理器架构,走向尽头?
半导体芯闻· 2025-07-17 18:32
处理器架构效率提升的挑战与机遇 - 行业从单纯追求性能转向性能与功耗平衡,小幅性能提升若伴随不成比例功耗增加可能被放弃[1] - 乱序执行等传统性能提升技术因增加电路复杂度和功耗,在当前设计中接受度下降[1] - 22纳米工艺比28纳米能耗特性显著改善,12纳米成为高效设计流行节点[1] 工艺与封装技术创新 - 3D-IC在功耗表现上介于单片芯片与PCB方案之间,优于传统多芯片PCB连接方案[2] - 共封装光学器件(CPO)因高速数字通信需求增长而经济可行性提升,技术成熟度改善[2] - 异步设计因时序不可预测性和触发器功耗增加问题,尚未成为主流设计方法[3] 架构层面的功耗优化 - 分支预测器规模与性能呈非线性关系:小型预测器提升15%性能,复杂版本提升30%但面积增加10倍[9] - 编解码器重构减少5%分支数量可带来5-15%性能提升,典型程序中20%指令为分支[9] - 推测执行与乱序执行总开销约20-30%,成功预测可提升30%以上指令执行效率[9] 并行计算的潜力与局限 - 主流处理器通过多核架构(最高约100核)和核心内多功能单元实现有限并行[10][11] - 数据中心服务器多核主要用于多任务并行而非单程序加速,编程复杂度阻碍普及[11][13] - 分形计算等算法可通过像素级并行实现加速,但阿姆达尔定律限制串行代码段[11] 专用加速器的效率突破 - 定制NPU相比通用NPU可实现3-4倍能效(TOPS/W)提升和2倍以上利用率改善[18] - 专用MAC阵列针对特定数据类型优化的NPU,比可配置计算单元方案更高效[17][18] - AI训练/推理加速器通过非阻塞卸载机制,允许CPU执行其他任务或进入休眠[15] 未来架构演进方向 - 简单CPU阵列需配合并行编译技术突破,AI可能推动自动化并行工具发展[14] - 处理器子系统效率接近极限时,需考虑新架构但受限于现有生态系统惯性[19]
初创公司,创新光互连
半导体行业观察· 2025-04-27 09:26
数据中心光互连技术趋势 - 人工智能数据中心面临铜互连在空间和带宽上的限制,行业正转向更大尺寸、更多处理器的芯片,推动更密集、更长距离的光纤连接替代铜线[2][5] - 共封装光学器件(CPO)成为提升能源效率的关键技术,英伟达已量产集成光子调制器的网络交换机,将光子技术引入机架内部[2][5] - 初创公司挑战传统观点,将光学互连直接连接至GPU和内存封装,解决一米链路内铜缆带宽不足的问题[5][6] 初创公司光互连创新 - Ayar Labs推出业界首个GPU间光学互连方案,采用UCIe接口和波分复用技术,实现256通道、8 Tbps总带宽,支持2公里通信距离[4][8] - LightMatter的Passage系列产品通过3D堆叠技术集成光学电路,L200为模块化设计,M1000则实现完全集成的光学中介层,直接连接GPU与内存[8] - Xscape Photonics集成频率梳激光器至芯片,解决"逃逸带宽"问题,其ChromX平台获4400万美元融资加速量产[8] 技术路径与竞争 - 微环谐振器和多波长激光器成为主流方案,但面临成本与灵活性挑战,例如512个GPU集群需超3万个连接,多波长可能降低粒度[10] - Avicena采用MicroLED成像光纤技术,以300个MicroLED实现3 Tbps传输,无激光器设计降低5倍能耗,被看好为未来技术方向[11] - 行业分歧明显:LightCounting预测CPO将先限于交换机,GPU集成或需至2030年,而Sindhu强调解决GPU互连是"时代最重要的封装难题"[11] 商业化进展 - 曦智科技推出全球首款片上光网络处理器Hummingbird,通过光子-电子垂直堆叠封装实现全对全数据广播网络,显著降低延迟与功耗[5] - 英伟达CPO交换机量产引发行业震动,但初创公司正推动光学技术更靠近数据源,从芯片封装层面直接传输带宽[2][5]