引言
0 _/ A3 W; s1 r( W人工智能(AI)正在各行业推动变革，需要从边缘设备到云基础设施的计算系统快速发展。正如英特尔晶圆厂技术开发高级副总裁Navid Shahriari所强调，AI革命需要计算能力呈指数级扩展，同时保持能源效率。满足这些挑战需要在全面技术矩阵中进行创新，涵盖硅工艺、封装、互连技术、供电、架构和软件[1]。
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% u/ d; B4 h5 {& s* ~计算行业必须开发可持续解决方案，满足对性能更高、功耗更低且成本合理的AI系统日益增长的需求。本文探讨此技术矩阵中促进下一代AI计算系统的关键创新。& P0 |/ S& s- j4 w/ F. t" e
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& \3 z0 n6 v5 s% Z图1：创新矩阵展示了必须协同优化的AI系统进步关键技术组件，包括硅工艺、封装、互连技术、供电、架构和软件。2 P$ |" z: M2 N6 D7 X
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6 N& Q5 T; d" P' x# ~硅技术进步2 Z' _' d8 i- C+ h2 |- _# I( h* A
硅工艺缩放继续作为半导体创新的基石。高数值孔径极紫外(High NA EUV)光刻技术等先进技术正在实现更小尺寸的同时提高性能和良率。英特尔最先进的工艺节点采用革命性晶体管设计和制造方法。; e8 x4 K1 d$ x
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两项关键硅创新是RibbonFET和PowerVia。RibbonFET是环绕栅极晶体管架构，超越传统FinFET设计，提供更好的性能扩展和工作负载灵活性。PowerVia是背面供电技术，将IR压降减少5倍，提供更多前端布线用于信号路由，在硅片上实现超过5%的频率提升。) F' V2 t& Q, b1 O0 X. g/ z6 w
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高数值孔径极紫外光刻技术实现更灵活的设计规则，减少寄生电容，增强性能。此技术简化电子设计自动化，减少设计规则复杂性和多重曝光需求。这些进步对创建AI工作负载所需高性能硅非常重要。: X: V. Z5 Y* S
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) E; c$ s% F! ^8 n图2：高数值孔径极紫外技术实现的硅工艺缩放优势，展示设计规则灵活性、分辨率、可变性降低和缩短上市时间等方面的改进。4 l5 e$ i+ k v: H& } Z$ h6 ~
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高数值孔径极紫外工具成像视场较小，但已开发出跨边界电气拼接晶圆解决方案。这些创新使全视场能力不影响性能。结合AI增强的光刻建模和曲线掩模解决方案，高数值孔径极紫外显着改善图案空间利用率并减少可变性。: }3 Y: o& s A9 S
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图3：高数值孔径极紫外技术的全视场能力，通过先进掩模生态系统开发，生产率提高23-50%。
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3D集成线路和先进封装
! i9 S1 A1 _$ A( v6 t" K随着数据处理需求增长，3D集成线路(3DIC)技术成为实现更高计算密度和更低能耗的重要技术。这种方法通过垂直堆叠在单个封装中实现多个半导体芯片的异构集成，提高带宽并降低功耗。
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) p$ @6 S2 e* o4 ~先进工艺节点上的基础芯片对实现硅通孔(TSV)和先进接口至为重要，无缝集成3D元素。封装上的垂直和横向互连必须继续缩小，提供更高互连密度以增加带宽和提高能效。
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图4：横向和垂直互连的扩展，通过不同互连技术展示密度增加和能效改进的机会。6 v7 s+ D. [/ y# `5 z9 t; S
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先进封装技术正在发展，随着特征尺寸和制造工艺重叠，封装和硅后端互连之间的界限变得模糊。封装成为复杂的异构结构，需要制造和测试工艺创新以保持高良率。* J! a4 h! J* N9 b! _ x# V
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图5：玻璃基板如何实现先进封装解决方案的互连特征、尺寸和信号能力扩展。6 z4 ?6 a" A! b7 j
5 h; E9 i0 }6 a) w' g6 r随着功率密度增加，热管理变得越来越重要。组件级热阻改进和系统级冷却解决方案需要扩展高性能AI系统的散热能力。
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图6：(a)组件级热阻改进和(b)高功率AI系统增强冷却能力的系统级解决方案。
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成功实施3DIC系统需要全面的设计环境，包括跨芯片分区设计和芯片与封装协同优化的工具。
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/ h: q& k/ ^! d8 A0 c* [* e图7：先进封装技术优化性能、制造良率和可靠性的关键重点领域概述。9 m* ^0 L( z6 O0 v4 l) ^4 `( C
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& l) x" _2 r% s. E% J- |图8：成功实施3DIC所需的规划工具和能力，包括提取、验证和可靠性建模。6 g4 ?& Z3 f$ G
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5 `8 N0 `, J, }$ P* _ n) R. F互连技术
- u( s3 `% E6 P, x/ K3 s并行AI工作负载的指数级扩展需要互连带宽密度、延迟和功率效率的显着改进。新封装技术最大限度减少处理单元间成本高昂的互连，改善总体拥有成本(TCO)。
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每通道串行数据率每3-4年翻一番，最新生产的有线SerDes已达到212Gb/s PAM4，用于机架内通信。随着数据率增加，光互连成为超出机架范围同时保持性能和功率目标的必要技术。
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. \ |/ ~+ {! e- D" S. k7 S图9：英特尔18A工艺实现的40dB通道上212Gb/s PAM-4发射机眼图和接收机直方图性能测量。* T! s+ S0 ^, Z% q8 T/ B% n
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正在开发光电共封装(CPO)和直接驱动线性光学等技术，将光连接引入机架。英特尔已展示基于硅基光电子技术的4Tb/s双向全集成光计算互连(OCI) chiplet。" a: g" W" ]# m) O1 @% n
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图10：具有异构堆叠电子和光电子集成芯片的4Tb/s光计算互连，用于高带宽光连接。3 J& h1 \6 s y; j, y
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7 @5 e0 X( ~# |- }4 s图11：使用直接驱动线性光学通过23km光纤的224Gb/s发射机眼图和接收机直方图性能测量。
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供电创新6 R' E5 w! @ F3 Q! X) f2 J, {
并行AI工作负载的封装功率正在迅速增加，对传统供电方法造成挑战。主板电压调节器(MBVR)，无论是横向还是纵向放置，都难以跟上未来高性能芯片的电流密度需求。
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图12：先进计算系统封装内功率需求的预测扩展，突显改进供电解决方案的需求。
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8 O' d( `4 s# V4 g由于I2R损耗，调节器效率随着功率和电流增加而降低，对系统性能产生负面影响。需要将电压转换更接近芯片的创新解决方案来应对这些挑战。
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图13：比较封装外和封装内电压调节器的能效，显示将功率转换更接近芯片的好处。3 H! R4 t6 q: @1 y0 ?
w/ g# n% Q6 [9 Z- c8 m一种有前途方法是将电压调节器集成到封装上。英特尔十多年前在Haswell产品中首次引入全集成电压调节器(FIVR)，并持续增强这项技术。
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图14：图示供电架构从封装外到封装内解决方案的演变，以支持先进AI系统不断增加的功率需求。
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结论
$ d5 n, X# z0 Y9 j A9 a$ }$ V! PAI时代为半导体行业带来巨大机遇和挑战。满足计算需求的指数级增长需要整个技术矩阵的创新—从硅工艺技术到封装、互连、供电、架构和软件。- O) k+ s+ f; X, s! [/ ^- k& U: b3 ^
在这一领域的成功将依赖于系统级协同优化和行业生态系统的密切合作。通过利用创新矩阵各个领域的进步，半导体行业可以提供下一代AI应用所需的计算系统，同时保持可持续性和成本效益。 l, Y& V5 p z$ g+ B7 {
r3 b; Y8 X5 |! |7 w* ?参考文献
( T. b$ J' J, l8 Y9 y/ r1 V[1] N. Shahriari, "AI Era Innovation Matrix," in 2025 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, Feb. 2025.5 W# a/ J* |6 |0 h
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`+ P5 p' k4 N8 Y7 Z关于我们：+ y# l S! `( z2 D
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