2024年，人工智能（AI）的迅速发展正在推动计算需求的激增，尤其是在大型语言模型（LLM）和高性能计算（HPC）领域。在这场技术变革的浪潮中，异构集成（HI）作为一种创新的芯片设计的具体方案，正在为大芯片时代提供新的解决思路。

  在传统的单芯片系统不足以满足日渐增长的计算需求之际，异构集成通过将多个小芯片（Chiplet）集成到同一封装中，明显提升了系统的性能、灵活性和能效。这种技术不仅仅可以降低功耗，还能使得设计人员可以依据特定应用对芯片进行个性化组合，以此来实现更高的系统吞吐量和更快的处理速度。

  异构集成的主要创新之一在于它允许不同功能的芯片在同一平台上并行工作。例如，将高带宽内存（HBM）、中央处理器（CPU）和图形处理单元（GPU）结合在一起，可以有效克服传统2D单片芯片设计带来的带宽和延迟瓶颈。这使得慢慢的变多的半导体公司如Nvidia、Intel和AMD等开始布局这一技术，在它们最新的产品中展示出卓越的性能和效率。

  Nvidia的Grace Blackwell芯片便是这种布局的一个典型代表。它的设计专为处理超过10万亿个参数的AI模型而优化，实现了高达384GB的外部内存容量，功耗则控制在2700W以内。与此同时，Cerebras的WSE-3加速器则在单个晶圆上集成了四万亿个晶体管，显示出如何通过超大规模的集成推进AI模型的训练效率。

  然而，尽管异构集成技术展现出众多优势，但它也面临挑战。不同Chiplet之间的有效通信成为了HI架构成功运作的关键。因此，企业们一定要采取高效的芯片间接口和通信协议，以确保数据在系统中的高效流动。AMD的Infinity Fabric和Intel的高速接口总线（AIB）是业内领先的解决方案，旨在最大限度地降低延迟。

  在此基础上，玻璃基板的使用被提出作为进一步提升信号完整性和互连密度的有效方法。与传统有机基板相比，玻璃基板提供了更低的介电常数和更高的尺寸稳定性，这对于实现高性能计算至关重要。SKC的子公司Absolics和英特尔已在这方面做了积极探索，通过测试和小批量生产验证玻璃基板的可行性。

  总的来说，异构集成不仅仅可以解决当下芯片设计中的许多难题，还为未来的AI运算奠定了基础。随技术的慢慢的提升，HI架构必将在推动新一轮的技术创新和应用落地中扮演重要角色。芯片设计的灵活性、性能优化和能源效率提升，将让我们迎接一个更智能化的未来，尤其是在人工智能这样的前沿领域内，其应用前景与商业经济价值不可以小看。返回搜狐，查看更加多