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華為“四芯片封裝”專利曝光,或用于下一代 AI 芯片昇騰 910D

2025-06-18 來源:電子工程專輯
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關鍵詞: 四芯片 昇騰 華為

分析指出,華為四芯片封裝架構與NVIDIA 2026年計劃推出的Rubin Ultra平臺存在技術相似性。后者采用臺積電CoWoS-L技術實現四顆GPU與六顆HBM3E內存的集成,而華為專利通過自研封裝工藝達成類似效果。

近日,華為公開了一項名為“四芯片(quad-chiplet)封裝設計”的專利技術文件,引發半導體行業高度關注。該技術被外媒猜測將應用于其下一代AI加速器昇騰910D(Ascend 910D),或成為華為突破美國技術封鎖、追趕NVIDIA AI GPU的關鍵布局。

根據國家知識產權局公開信息,華為于2024年4月提交的“一種集成裝置、通信芯片和通信設備”專利(國際申請號PCT/CN2024/086375)已進入實質審查階段。華為提交的這項專利采用的是類似于晶圓上基片本地封裝 (Chip on Wafer on Substrate-Local,CoWoS-L)橋接的技術方案,而非簡單的中介層(Interposer)結構,專利描述了一種基于硅中介層的四芯片堆疊方案,通過垂直互連技術實現芯片間超高速數據傳輸,單封裝內可集成四顆計算芯片。

技術亮點包括:

  • 中介層架構優化接口連接:通過中介層實現裸片交換邏輯塊、線路邏輯塊與接口的交叉連接,解決傳統合封的線路交叉問題,支持接口路徑動態配置。

  • 重布線層與有源器件增效:中介層集成重布線層(RDL)降低布線成本,搭配寄存器等有源器件增強長距離信號傳輸性能。

  • 嵌入式與多層設計提升集成度:中介層嵌入式基板設計縮減封裝厚度與成本,多層結構滿足高密度布線需求。

  • 多裸片與單元級接口交換:通信芯片內多裸片及同構單元通過中介層交叉連接,適配交換單元 / 光傳輸單元等場景。

  • 成熟工藝降本與性能平衡:依托中介層技術,使用成熟制程制造裸片,在降低工藝依賴的同時保障系統性能。

對標NVIDIA:繞過制裁的技術突圍

外媒Tom's Hardware分析指出,華為四芯片封裝架構與NVIDIA 2026年計劃推出的Rubin Ultra平臺存在技術相似性。后者采用臺積電CoWoS-L技術實現四顆GPU與六顆HBM3E內存的集成,而華為專利通過自研封裝工藝達成類似效果。

專利內容顯示,華為的封裝方式預計會搭配多組高帶寬內存(HBM),并通過中介層實現高效互聯。這種設計可以滿足 AI 訓練對計算能力的高需求,同時在架構上與某些國際廠商的產品類似。

盡管在芯片工藝方面,華為目前仍落后于國際領先水平約一代,但在封裝技術層面,華為已展現出與業內頂尖企業相當的能力。關鍵差異在于供應鏈自主化,華為方案完全基于中芯國際14nm制程與長電科技封裝產線,規避美國對先進制程設備的出口管制。

其次在成本上也有優勢,據估算,單顆昇騰910D芯片組成本較NVIDIA H200低約40%,主要得益于本土化供應鏈與簡化設計。這意味著,即便使用相對成熟的制造工藝生產多個芯片,再通過先進封裝進行整合,也能在整體性能上實現顯著提升,從而縮小與采用最先進工藝芯片之間的差距。

行業專家觀點

業內人士認為,若該技術量產成功,華為將實現算力密度躍升生態兼容性兩大突破。四芯片封裝可使單卡FP16算力提升至1,400 TFLOPS,接近NVIDIA H100水平,而通過支持CUDA-X AI軟件棧,降低用戶遷移成本,直擊NVIDIA核心優勢。

此前,華為創始人任正非在接受《人民日報》采訪時曾表示,芯片技術的發展并不一定完全依賴最尖端的制造工藝,通過疊加、集群等方式,同樣可以達到與高端芯片相近的計算效果。

這一觀點得到了 NVIDIA CEO 黃仁勛的解讀和認同。黃仁勛指出,AI 任務本身具有高度并行的特性,即便單個芯片性能不足,也可以通過增加芯片數量來彌補算力缺口。他還提到,中國的能源資源較為充足,這為大規模部署計算設備提供了可能。因此,即便當前在技術上仍存在一定差距,但通過系統級優化和規?;瘧?,中國依然能夠實現高效的 AI 計算能力。

先進封裝成破局關鍵,生態與量產難題待解

據悉,華為目前已經與清華大學成立“三維集成聯合實驗室”,聚焦混合鍵合、玻璃轉接板等前沿技術。華為的封裝技術布局正引發連鎖反應,尤其是臺積電警覺。據《電子時報》報道,臺積電已將CoWoS產能優先級向NVIDIA傾斜,并加速研發FOPLoS(Fan-Out Package-on-Substrate)技術應對競爭。

與此同時,深南電路、興森科技等國產供應正在積極跟進。一些封裝基板廠商已啟動高密度線路板擴產計劃,目標2026年實現月產10萬片產能。

盡管技術前景被看好,華為仍需突破多重壁壘。軟件生態是最大短板,由于昇騰CANN架構僅支持主流AI框架的子集,所以與CUDA兼容性差距明顯。芯片面積方面也是難點,單顆昇騰 910B 芯片面積約 665 平方毫米,四芯片組總芯片面積達 2660 平方毫米,若每顆芯片配置 4 顆 HBM 內存,16 顆 HBM 將占約 1366 平方毫米面積,昇騰910D整體封裝尺寸或達 4020 平方毫米,遠超臺積電目前約 858 平方毫米的光罩極限尺寸,相當于五個 EUV 光罩面積。

最后是良率,超大尺寸的四芯片堆疊封裝良率目前不足65%,大規模量產需良率提升至85%以上,散熱設計也是個問題。考慮到頭部互聯網廠商的測試驗證周期長達6-9個月,這款芯片方案的商業化進度或晚于預期。

公布的專利文件鏈接:

https://patentimages.storage.googleapis.com/66/fd/f7/a7f894b0022c64/WO2024222427A1.pdf

責編:Luffy




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