隨著AI迅速升溫，算力需求不斷攀升，對芯片制程技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。微縮工藝隨著晶體管尺寸的不斷減小，推動了芯片集成度和性能的提升，然而，隨著制程技術(shù)接近物理極限，微縮工藝的空間逐漸受限。先進封裝技術(shù)，如Chiplet等，成為解決之道，通過多芯片集成提升算力和性能，同時實現(xiàn)成本和功耗的降低。在AI時代，先進封裝技術(shù)備受關(guān)注，成為業(yè)界熱議的話題。未來，芯片制程技術(shù)將不得不在微縮工藝和先進封裝之間找到平衡，以滿足迅猛增長的算力需求。nbv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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自2012年以來，深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用導(dǎo)致AI算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)高速增長，單一AI算法對算力的需求激增30萬倍。這一高速擴張的算力需求使得摩爾定律，曾被多次預(yù)言減緩甚至終結(jié)，重新煥發(fā)生機。臺積電(中國)有限公司副總經(jīng)理陳平在最近的2023中國臨港國際半導(dǎo)體大會上表示，隨著對算力需求的迅速上升，業(yè)界對先進制程芯片表現(xiàn)出日益濃厚的興趣。nbv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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OpenAI CEO奧特曼曾提出對于AI時代的摩爾定律，每18個月晶體管數(shù)目將翻倍。這一預(yù)測周期略超過以往摩爾定律的18～24個月，顯示出在AI時代的摩爾定律演進更為迅猛。nbv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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陳平強調(diào)，除了關(guān)注芯片制程的微縮，同樣需要關(guān)注芯片的算力和能效比。這包括新型晶體管和材料、光刻技術(shù)和DTCO（設(shè)計與工藝協(xié)同優(yōu)化）的進步、電路和架構(gòu)的創(chuàng)新、先進封裝和STCO（系統(tǒng)工藝協(xié)同優(yōu)化）以及軟件優(yōu)化等多方面因素的協(xié)同作用。這些努力將推動半導(dǎo)體技術(shù)不斷進步，實現(xiàn)更高性能、更低功耗和高能效比的芯片設(shè)計。nbv28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com