人工智能推动混合键合技术

来源：Silicon Semiconductor

最近，由于人们对生成式人工智能 (GenAI) 的兴趣日益增长，新型人工智能 (AI) 应用的迅速崛起正在对半导体行业产生巨大影响。

半导体知识产权领域的领导企业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，需求将超过当前支撑当今高性能基础设施、平台和设备的芯片组技术的能力。

全球数字经济的各个垂直领域几乎都对人工智能的兴趣日益浓厚，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2023年，用于执行AI工作负载的半导体将为半导体行业带来534亿美元的收入机会，较2022年增长20.9%。以AI为中心的半导体收入未来几年后将继续实现两位数增长，到2024年将增长25.6%，达到671亿美元，到2027年将达到1194亿美元。

Kang表示：“人工智能正在极大地影响整个行业，它加速了对日益强大和节能的计算系统的需求，超越了现有半导体平台的能力。具体而言，人工智能工作负载是计算密集型、要求苛刻的半导体系统，这些系统是为大规模并行计算而定制的。”

目前，此类系统的关键驱动因素是与高速互连相一致集成的图形处理单元（GPU）和高带宽存储器（HBM）。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。

Kang解释道：“GPU和人工智能定制神经处理器依赖于尖端逻辑节点，这些节点提供更小的占地面积、更低的功耗和更快的速度。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分解和重新组装芯片，而不需要进行重大权衡”。

业界日益达成共识，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（输入输出）、减少寄生延迟、更短的高度和改进的热性能方面具有先天的优势。

审核编辑 黄宇