电子 发烧友网报道（文/黄晶晶）日前信息，台积电方案于2027年量产CoW-SoW（晶圆上系统）封装技术，该技术是将InFO-SoW（集成扇出晶圆上系统）与So（集成 芯片 系统）结合，把存储器和逻辑芯片重叠在晶圆上。这一技术的推动是为了应答更弱小的 人工默认 芯片以及趋向下集成更多HBM存储芯片的需求。台积电的InFO-SoW曾经用于Cerebras AI芯片、sla Dojo的 处置器 等下面。其中，Cerebras Systems打造的超大AI芯片，驳回互连的方法将一切内核放在同一块硅晶圆上，台积电曾示意其扇出型封装技术使芯片厚度缩小20%，老本降落30%，同时互连功耗降落15%。也就是说数据移动极速且低功耗。而 特斯拉 Dojo超算系统集成25个D1芯片的训练模块，也是经过台积电的InFO_SoW整合扇出技术来成功的。而InFO-SoW关键还是以一种制作工艺启动消费，难以启动不同工艺Die的集成。CoW-SoW的产生能够更好地整合逻辑芯片和存储芯片的集成，并失掉更高的互联带宽。据台积电引见，CoW-SoW技术的面积可比以后光罩极限大40倍，并且可以将HBM容量裁减60倍。这将使人工默认和大型数据 核心 的巨型芯片的开发成为或许。2024年6月 黄仁勋 宣布下一代数据核心架构平台Rubin将集成 HBM4 内存，Rubin GPU 和Rubin Ultra GPU估量区分于2026年和2027年颁布。依据曝料，Rubin架构首款 产品 为R100，驳回台积电3nm EUV制作工艺，四重曝光技术，CoWoS-L封装，估量2025年第四季度投产。Rubin GPU将装备8个HBM4芯片、 Rubin Ultra GPU 将集成12颗HBM4芯片。这也是 英伟达 初次在其AI芯片中经常使用12颗HBM 芯片。这里的CoWoS-L是CoWoS提供三种不同的转接板技术之一，是CoWoS未来开展的关键技术。依据台积电的布局，其将于2026年推出，可将中介层尺寸拓展至光罩极限的5.5倍,可允许12个HBM内存堆栈，也就是繁多封装中整合更多计算和存储资源，进一步满足AI性能的需求。思考到台积电CoW-SoW技术方案于2027年开局量产，外界以为有或许会被英伟达的Rubin Ultra驳回。另据早前的报道，SK 海力士宿愿将HBM4经过3D重叠的模式间接集成在芯片上。外媒以为，Nvidia和SK海力士很或许会独特设计这种集成芯片，并借助台积电启动代工。经过台积电的晶圆键合技术将SK海力士的HBM4芯片间接重叠到逻辑芯片上，HBM无需中介层。市场调研机构Yole预测，先进封装市场在2021-2027年间复合增长率将到达9.81%，到2027年市场规模将到达591亿美元。此外，2.5D/3D封装技术将成功清楚增长，估量其复合增长率将到达13.73%，到2027年2.5D/3D封装市场规模估量将达180亿美元。固然，AI性能的始终优化须要依托算力、存力和运力的综合才干，单纯的依托先进制程来优化算力已无余够。尤其是将大AI芯片与更多存储更近距离的集成是AI性能始终打破的关键，先进封装关于AI芯片的优化起到越来越关键的作用。
nvidiaH100显卡能玩游戏吗？
H100显卡不能用来打游戏。
从NVIDIA的白皮书中可以确认，H100砍掉了大量GPU相关功能，不论是PCIe 5.0版还是SMX版的H100核心中，只有2组TPC单元才可以支持图形运算，包括矢量、几何及像素渲染。
2组TPC单元也就是4组SM单元，总计512个CUDA核心是可以跑游戏的，相比完整的1.8万核心来说微不足道，性能只相当于完整版H100核心的1/36，也就3%左右，97%的游戏性能没了。
NVIDIA解释说H100是专为AI、HPC及数据分析而生的，并不是为了游戏而设计的。
考虑到H100在AI、HPC等性能上的提升，NVIDIA缩减大量游戏功能以便减少设计难度也是可以理解的，毕竟加速卡也不会用来玩游戏。
H100显卡参数配置：
H100显卡采用Hopper架构，GH100大核心，台积电4nm制造工艺、CoWoS 2.5D封装技术，集成800亿个晶体管，核心面积814平方毫米。
它拥有个CUDA核心、576个Tensor核心、60MB二级缓存，支持6144-bit位宽的六颗HBM3/HBM2e，支持PCIe 5.0，支持第四代NVLink总线。
H100显卡有SXM、PCIe 5.0两种样式，其中SXM版本个CUDA核心、528个Tensor核心，PCIe 5.0版本个CUDA核心、456个Tensor核心，功耗最高达700W。
揭秘Nvidia Hopper架构和H100 GPU
Hopper架构一直是业界的热点，在NVIDIA GTC 2022大会上，NVIDIA正式发布了面向HPC和AI的新一代架构“Hopper”及其核心编号“GH100”，同时推出了基于新核心的加速计算卡“H100”和AI计算系统“DGX H100”。 Hopper架构的核心是H100 GPU，采用的是TSMC 4nm工艺，而且是定制版，CoWoS 2.5D晶圆级封装，单芯片设计，集成多达800亿个晶体管，被誉为世界上最先进的芯片。 在性能方面，H100的计算能力是A100的3倍，而FP8的计算能力是A100的6倍。 H100 GPU带宽为3 TB/s的HBM3内存，是老款A100的1.5倍。 据爆料，完整版有8组GPC、72组TPC、144组SM，而每组SM有128个FP32 CUDA核心，总计1843个。 显存支持6颗HBM3或者HBM2e，控制器是12组512-bit，总计位宽6144-bit。 Tensor张量核心已经是第4代，共有576个，另有60MB二级缓存。 扩展互连支持PCIe 5.0、NVLink第4代，后者带宽提升至900GB/s，7倍于PCIe 5.0，相比A100也多了一半，整卡对外总带宽4.9TB/s。 H100 GPU在每个工作负载中实现出色性能、可扩展性和安全性。 使用NVIDIA NVLink Switch系统，可连接多达256个H100来加速百亿亿级工作负载，另外可通过专用的Transformer引擎来处理万亿参数语言模型。 与上一代产品相比，H100的综合技术创新可以将大型语言模型的速度提高30倍，从而提供业界领先的对话式AI。 此外，H100 GPU还提供高达9倍的AI训练速度，适用于多专家模型。 结合第四代NVlink、NVLINK Switch系统、PCIe 5.0以及NVIDIA Magnum IO软件，为小型企业到大规模统一GPU集群提供高效的可扩展性。 H100 GPU还具备实时深度学习推理能力，其多项先进技术可将推理速度提高30倍，并提供超低的延迟。 第四代Tensor Core可加速所有精度，Transformer引擎可结合使用FP8和FP16精度，减少内存占用并提高性能。 H100 GPU还适用于百亿亿次级高性能计算，其全新突破性AI性能进一步加强了HPC+AI的力量，加速科学家和研究人员的探索，让他们全身心投入工作，解决世界面临的重大挑战。 H100计算卡采用PCIe 5.0、SXM两种形态，其中后者功耗高达700W，相比A100多了整整300W。 显存只用了五颗，最新一代HBM3，容量80GB，位宽5120-bit，带宽高达3TB/s，相比A100多了一半。 DGX H100系统集成八颗H100芯片、搭配两颗PCIe 5.0 CPU处理器，总计6400亿个晶体管、640GB HBM3显存、24TB/s显存带宽。 性能方面，AI算力32PFlops，浮点算力FP64 480TFlops，FP16 1.6PFlops，FP8 3.2PFlops，分别是上代DGX A100的3倍、3倍、6倍，而且新增支持网络内计算，性能3.6TFlops。 同时配备Connect TX-7网络互连芯片，台积电7nm工艺，800亿个晶体管，400G GPUDirect吞吐量，400G加密加速，4.05亿/秒信息率。 NVIDIA H100 CNX融合加速器将Hopper Tensor Core GPU的强大功能与Connect TX-7智能网卡（SmartNIC）的先进网络功能融合到一个独特平台上，为GPU驱动的输入/输出（IO）密集型工作负载提供出色的性能。 DGX H100是最小的计算单元，为了扩展，NVIDIA还设计了全新的NVLink Switch互连系统，可以连接最多32个节点，也就是256颗H100芯片，称之为“DGX POD”。 Grace CPU + Hopper GPU架构专为万亿字节级加速计算而构建，可为大型AI和HPC提供10倍的性能。 NVIDIA Grace CPU利用Arm架构的灵活性来创建CPU和服务器架构，Hopper GPU与Grace CPU搭配，使用NVIDIA超快速的芯片间互连技术，可提供900GB/s的带宽。 NVIDIA Grace Hopper超级芯片结合了Grace和Hopper架构，使用NVIDIA NVLink-C2C技术为加速AI和HPC应用提供CPU+GPU一致性内存模型。 NVIDIA Grace CPU超级芯片通过NVLink-C2C技术带来144个Arm v9核心以及1 TB/s内存带宽。 第四代NVIDIA NVLink-C2C互连技术可在NVIDIA Grace CPU和NVIDIA GPU之间提供900 GB/s的双向带宽，此项互连可提供统一、缓存一致性的内存地址空间，后者将系统和HBM GPU显存结合在一起，能够简化可编程性。 NVIDIA Grace CPU是率先通过纠错码（ECC）等机制，利用具有服务器级可靠性的LPDDR5x内存来满足数据中心需求的服务器CPU，其内存带宽为当今常规服务器内存的2倍，能效更是高达10倍。 NVIDIA Grace CPU集成新一代Arm v9核心，以节能高效的设计提供高性能，让科学家和研究人员能够更轻松地完成他们的毕生事业。
英特尔Nervana NNP-T深度学习训练加速器为何选择16nm工艺？
英特尔发布新款深度学习训练加速器Nervana NNP-T，16nm工艺及32GB HBM2备受瞩目深度学习作为人工智能发展的重要驱动力，正日益融入日常生活。 为了满足训练复杂模型的需求，专为深度学习设计的ASIC芯片逐渐受到重视。 英特尔在人工智能领域积极布局，近日在Hot Chips 31会议上，他们推出了全新的Nervana NNP-T深度学习加速器。
NNP-T，即Spring Cast，是英特尔最新的深度学习训练加速器，其设计专为深度学习网络模型训练优化。 随着模型规模的扩大，像NVIDIA Tesla T4 GPU这样的专用训练加速器逐渐成为主流。 这款加速器采用台积电16nm CLN16FF+工艺，相较于前代的28nm工艺，英特尔充分利用了台积电的最新技术。
核心配置上，Nervana NNP-T配备4个8GB HBM2-2400内存，每针脚传输速率高达2.4GB/s，集成在一个1200平方毫米的硅基板上，通过台积电CoWoS晶圆级封装技术实现计算核心与内存的高效连接。 整体封装尺寸为60 x 60mm，拥有3325针的BGA封装。 HBM2采用无源封装，属于2.5D封装，与核心的3D封装形成互补。
加速器核心包含270亿晶体管，包括24个Tensor Processors（TPC），以及60MB SRAM和16条PCI-E 4.0通道等。 工作频率为1.1GHz，功耗在150W至250W之间，支持风冷或水冷散热。 同时，提供OCP卡和PCI-E两种规格，适应数据中心的不同需求。
英特尔通过开源的nGraph库将深度学习框架与硬件后端编译器连接，与Paddle Paddle、Pytorch和TensorFlow等主流框架合作，便于用户无缝集成。 其可扩展的架构支持多达1024个节点，每个节点8个NNP-T计算核心，计划在年底提供样品，2020年前面向更广泛的用户。