台积电技术论坛聚焦先进制程与系统整合布局。 台积电业务开发组织先进技术业务开发资深处长袁立本指出，AI与HPC应用正加速推动先进逻辑制程演进，台积电除持续扩充2纳米平台，也同步强化CoWoS、SoIC与COUPE光互连技术，让技术平台从单纯制程微缩，进一步迈向系统级整合。袁立本表示，AI与新兴应用持续往先进制程移动，未来不只需要更快、更省电的晶体管，也需要封装、内存、供电与光互连同步升级。 台积电2纳米家族已建立N2、N2P、N2X与最新推出的N2U技术组合，并搭配A16背面供电技术，满足客户多样化需求。
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AI
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光互连
在当今数据驱动的时代，数据科学家在处理、扩展和处理海量数据集时面临着日益严峻的挑战。传统的基于 CPU 的系统已无法满足现代人工智能和分析工作流的需求。工作站版提供了一款变革性解决方案，提供加速计算性能，并无缝集成到企业环境中。数据科学面临的核心挑战数据准备：数据准备是一个复杂且耗时的过程，占据了数据科学家的大部分工作时间。数据扩展：数据量正以极快的速度增长。数据科学家可能会对数据集进行降采样以简化处理，这会导致结果达不到最优。硬件限制：数据中心和云服务提供商对人工智能加速硬件的需求已超过供应。当前的桌面
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联发科执行长蔡力行在ISSCC 2026的主题演讲，通篇都是以「云端AI」为主题，这其实也为接下来几年联发科的成长主轴做了定调。联发科将不再只是过去那个高度仰赖手机、消费性电子产品及无线通讯芯片的IC设计公司，而是在云端AI市场中和半导体供应链、云端服务（CSP）大客户、AI模型业者高度合作的AI系统解决方案公司。 过去几年针对高效运算（HPC）与外围技术的相关布局，已经到了开花结果的时刻。从近期联发科的法说会上，可确定今年云端特用芯片（ASIC）业务做到10亿美元、2027年之后做到数十亿美元
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联发科
HPC
蔡力行
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AI战略
如果想在高性能计算（HPC）仿真与建模领域测试某个想法，并观察其对各类科学应用的影响，得克萨斯大学奥斯汀分校的得克萨斯高级计算中心（TACC）或许是最佳选择。这里是美国国家科学基金会（NSF）旗舰级超级计算机的部署地，因此各类应用程序全年无休地在此运行。现有的 “Frontera” 系统于 2019 年 9 月投入使用，是一台纯 CPU 架构超级计算机，由 8368 个双路至强（Xeon）节点组成，共计 468608 个核心，峰值性能达 38.75 拍字节浮点运算 / 秒（petaflops）。Front
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TACC
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如果生成式AI扩展耗尽，全球最重要的先进芯片代工厂台湾积体电路将是第一个得知消息的。如果生成式AI市场萎缩，那将是因为市场上所有大玩家——超大规模企业、云建设者、模型建设者以及其他大型服务提供商——都极度相信自己的市场预测，台积电愿意投入一整年的净利润来建设其芯片刻蚀和封装工厂。在与华尔街分析师讨论2025年最后季度的数据时，其中一位分析师请来了公司首席执行官魏中华，他不仅与芯片设计客户交流，也与他们的客户交流，以了解这种人工智能需求是否真实存在。“我也很紧张，”魏承认。“当然，因为我们需要投资大约520
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台积电
AI
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我们仍在思考近几个月在圣路易斯SC25超级计算会议前后宣布的所有新型HPC-AI超级计算机系统，特别是HPC国家实验室发布的一系列新机器不仅推动技术进步，还将降低仍驱动大量高性能计算仿真和建模工作的FP64浮点运算成本。和你们许多人一样，我们认为高性能计算的本质正在发生变化，这不仅因为机器学习和现在的生成式人工智能，还包括混合精度的出现，以及可以更换求解器以使用它，或者使用更低精度的数学单元模拟FP64处理。这肯定会是十年后半段的有趣表现。与此同时，鉴于仍有大量FP64原生代码存在，我们认为有必要从长远角
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HPC
超算性能
FP64 浮点运算
GPU 集群
凭借盈利的个人电脑业务，全球出货量占25%（很大程度上得益于二十年前收购IBM的个人电脑业务），加上通过收购摩托罗拉而拥有的可敬智能手机业务，联想的客户设备业务终于回到了新冠疫情高峰期的水平，并持续为这个竞争激烈的IT部门带来不错的利润。我们通常不会在“下一个平台”中关注这些问题，除非客户设备业务给数据中心业务带来压力，或者相反，当它减轻了数据中心业务的部分压力时。在联想，后者而非前者才是真实的。截至9月的季度，即联想2026财年的第二季度，公司智能设备集团（IDG）销售额为151.1亿美元，增长11.8
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联想ISG 业务
HPC-AI 融合
人工智能
智能计算
在过去两年里，我们一直在剖析被称为Top500的超级计算机半年排名，采用另一种方式，重点关注每年六月或十一月进入各榜单的新机型。我们认为，这让我们了解人们目前购买超级计算机时的做法，而不仅仅是仅仅关注那些通过高性能LINPACK（HPL）基准测试提交基准测试的五百台机器。这是自2024年6月以来最弱的榜单，当时我们首次以这种方式分析Top500，包括新机器和核心和Rpeak flop的整体表现。不过，这并不算糟糕。只是名单上没有太多新的大型机器，就像2024年6月时一样。这是升级周期和融资周期的一部分，而
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超级计算机
HPC
算力性能
CPU-GPU
英伟达
英伟达今年大部分时间都在推出新产品和合作伙伴关系，旨在确保其在仍是人工智能市场的狂野西部中保持领先地位，同时确立其在新兴量子计算领域的地位，联合创始人兼首席执行官黄仁森认为英伟达将成为关键的基础设施提供商和加速器。最近，英伟达在十月底于华盛顿特区举办的GTC大会上，发布了公司一贯的大量公告，黄和英伟达高管发布了新产品，如NVQLink——一种开放的高速互联系统，将量子处理器与超级计算机中的GPU连接起来，打造公司所称的“加速量子超级计算机”;BlueField-4，一款数字处理单元（DPU），结合了64核
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量子AI融合计算
NVQLink
Blackwell GPU
HPC
正如我们所预料的那样，德克萨斯先进计算中心去年安装的“Vista”超级计算机，作为当前“Stampede-3”和“Frontera”生产系统与明年即将推出的未来“Horizon”系统之间的桥梁，确实是TACC为Horizon机器选择架构的先驱。TACC所做的事情和不做的事情很重要，因为作为美国国家科学基金会学术超级计算的旗舰数据中心，公司为那些需要拥抱人工智能、不仅拥有需要整个系统运行的大型作业（所谓的能力类机器）的高性能计算组织树立了领先地位，这些组织不仅拥有需要整个系统运行的大型作业（即所谓的能力类机
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Horizon超级计算机
Vista
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当今 HPC 和 AI 数据中心中使用的电源架构即将发生重大变化，以提高能效。虽然芯片级的电压将保持不变，但通向这些芯片的电压将在更远的距离内保持较高。这一变化对DC-DC转换器具有广泛的影响。现有架构将交流电带到每个机架上，将其转换为直流电，然后分两级将电压降至必要的芯片电压。新方法以为电动汽车 （EV） 市场制定的协议为蓝本，将交流转换转移到建筑物的边缘或一排机架的末端，并为该排中的所有机架提供比目前采用的更高的直流电压。其结果是电流更低、损耗更低、铜更少。这一变化发生之际，数据中心正在努力应对不断增
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数据中心
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202511
台积电已为其第一代 15 纳米 （N2） 工艺节点技术获得了 2 家客户。KLA 半导体产品和解决方案部门总裁艾哈迈德·汗 （Ahmad Khan） 在最近的高盛活动中透露了这一消息。他接着说，其中大约有 10 家客户专注于高性能计算 （HPC） 设计。台积电 2nm 技术目前计划于 2026 年下半年量产，预计将于 2027 年初采用。在X（前身为Twitter）上，分析师Junkan Choi表示，值得注意的是，台积电的大多数2nm客户都处于HPC领域，因为传统上，这家芯片制造商的新先进节点主要被苹果
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台积电
15nm
HPC
高性能计算 （HPC） 内存墙通常是指处理器速度和内存带宽之间不断扩大的差距。当处理器性能超过内存访问速度时，这会在整体系统性能中造成瓶颈，尤其是在人工智能 （AI） 等内存密集型应用程序中。本文首先探讨了内存墙的传统定义，然后着眼于另一种观点，该视图将内存容量与 AI 模型中参数数量的增长进行比较。无论从哪个定义来看，记忆墙已经到来，这是一个严重的问题。它以一些翻越墙壁或至少降低墙壁高度的技术结束。当然，HPC 的定义正在不断发展。几年前被认为是 HPC 的东西不再符合最新的定义。根据处理器在峰值每秒浮
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HPC
内存墙
超强性能，精巧尺寸，适应各种空间限制重点摘要：● 三合一超强架构：搭载Intel® Core™ Ultra处理器，最高14核CPU+8核Xe GPU+集成NPU，AI算力与能效双优● 军工级紧凑设计：95mm×70mm迷你尺寸，板载64GB LPDDR5x内存（7467MT/s），支持-40°C至85°C宽温运行（特定型号）● 丰富工业级接口：集成16通道PCIe、2个SATA、2个2.5GbE网口及DDI/USB
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凌华智能
Intel
Core Ultra
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在半导体领域，随着技术的不断演进，对CMOS（互补金属氧化物半导体）可靠性的要求日益提高。特别是在人工智能（AI）、5G通信和高性能计算（HPC）等前沿技术的推动下，传统的可靠性测试方法已难以满足需求。本文将探讨脉冲技术在CMOS可靠性测试中的应用，以及它如何助力这些新兴技术的发展。引言对于研究半导体电荷捕获和退化行为而言，交流或脉冲应力是传统直流应力测试的有力补充。在NBTI（负偏置温度不稳定性）和TDDB（随时间变化的介电击穿）试验中，应力/测量循环通常采用直流信号，因其易于映射到器件模型中。然而，结
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CMOS
可靠性测试
脉冲技术
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5G
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泰克科技
3 月 11 日消息，据 ZDNet Korea 今日报道，三星电子 11 日的业务报告称，三星电子第四代 4 纳米工艺（SF4X）已于去年 11 月开始量产。由于该工艺专注于人工智能等高性能计算（HPC）领域，预计将在三星代工业务的复苏中发挥关键作用。三星第一代 4 纳米于 2021 年量产。图源：三星电子据了解，与前几代相比，三星的第四代 4 纳米芯片采用了先进的后端连线（BEOL）技术，能够显著提升芯片的整体性能，同时降低制造成本。此外，该芯片还配备了高速晶体管，还支持 2.5D 和 3D 等下一代
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三星
量产
第四代
4 纳米
芯片
台积电
SF4X
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高性能计算
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BEOL
随着人工智能和大数据的发展，企业数字化转型加速，数据量剧增，推动了存储市场需求的逐年增长，针对存储测试设备的需求也越来越复杂和多样化。研华SOM-C350高端COM-HPC解决方案，具备出色算力、高速数据传输、丰富I/O接口，且兼容PCIe Gen5，是存储ATE测试设备的优选方案。
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研华嵌入式
模块化电脑
COM-HPC
存储自动测试设备
芯片&半导体测试
AMD将于台积电亚利桑那州新厂生产高效能芯片，成为继苹果之后的第二位知名客户。 据独立记者 Tim Culpan 报道，消息人士证实这项协议，不过台积电拒绝回应。台积电位于亚利桑那州的21号厂房已开始试产5纳米制程，其中包括N4/N4P/N4X和N5/N5P/N5X制程。 虽然第一阶段制程尚未完全开始，但有消息指出，苹果A16芯片目前已在Fab 21生产，使用N4P制程。A16 芯片于 2022 年推出，适合作为新厂的制造测试，根据彭博社报道，Fab 21 目前良率与台积电在中国台湾的晶圆厂相似。至于AM
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AMD
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亚利桑那州厂
HPC
7 月 16 日消息，台媒 Anue 钜亨网本月 14 日报道称，英特尔下代AI 与 HPC 用 GPU 芯片 Falcon Shores 将交由台积电生产，目前已完成 Tape out 流片，明年底进入量产。具体来说，英特尔的 Falcon Shores GPU 将采用台积电 3nm、5nm 先进制程制造，HBM 集成方面也将采用台积电的 CoWoS-R 工艺。注：CoWoS-R 是一种完全以 RDL 层取代硅中介层，成本更低的 2.5D 封装集成工艺，结构如下图所示：▲ 图源台积电官网报道还指出，英特
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台积电
英特尔
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芯片
Falcon Shores
摘要：● 业界唯一完整PCIe 7.0 IP，包含控制器、IDE安全模块、PHY和验证IP，可实现高达512 GB/s的数据传输速度；● 预先验证的PCIe 7.0控制器和PHY IP在保持信号的完整性的同时，可提供低延迟数据传输，功耗效率比以前的版本最多可提高50%；● 新思科技PCIe 7.0 IDE安全模块与控制器IP进行预验证，提供数据保密性、完整性和重放保护，能够有效防止恶意攻击。● 该解决方案以新思
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新思科技
PCIe 7.0
IP解决方案
HPC
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芯片设计
供电和电源效率已成为大规模计算系统最大的问题。随着处理复杂A功能的ASIC和GPU的出现，行业经历了处理器功耗的急剧增加。随着AI功能在大规模学习及推断应用部署中的采用，机架电源也随之增加。在大多数情况下，供电现在是限制计算性能的因素，因为新型CPU<消耗的电流看起来一直在不断提升。供电不仅需要配电，同时还需要效率尺寸、成本和热性能。VICOR 48V组件生态系统为计算提供动力Vicor已构建一系列产品，不仅可实现AC或HV配电，而且还可为48V直接至负载转换提供分比式电源解决方案。48V配电可提供
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电源解决方案
当下，高性能计算（HPC）芯片成为半导体产业发展的主要驱动力，无论是 IC 设计、晶圆代工，还是封装测试企业，正在将越来越多的资源和精力由手机转向 HPC 市场，特别是人工智能（AI）服务器芯片。目前，称霸 HPC 芯片市场的依然是以英特尔、英伟达和 AMD 这三巨头为代表的美国企业，不过，这些公司的优势主要体现在 IC 设计上，在芯片制造，特别是晶圆代工，以及封装测试方面，美国企业在全球范围内没有优势。在 HPC 芯片和系统方面，中国本土相关企业和产品一直处于追赶状态，与国际领先技术和企业之间有明显差距
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HPC
封测产业可望走出景气谷底，中国台湾的封测厂明年锁定先进封测、AI、HPC及车用四大主要商机，推升营运可望较今年回升，在产业能见度渐明带动，封测股近期全面转强，14日二大封测指标股日月光及力成，分别写下今年及16年新高，京元电、台星科及欣铨股价同创历史新高。封测股在明年营运不看淡之下，股价率先强势表态。时序接近2024年，市场普遍预期，半导体产业到明年下半年可望见到强劲复苏，但产业走出谷底态势明确，在市况及营运表现不致更坏之下，近期封测股吸引市场资金提前布局。封测二大指标股日月光及力成，市场关注重点均在前景
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先进封测
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车用
封测
2023芯和半导体用户大会以“极速智能，创见未来”为主题，以“系统设计分析”为主线，以“芯和Chiplet
EDA设计分析全流程EDA平台”为旗舰，包含主旨演讲和技术分论坛两部分，主题涵盖芯片半导体与高科技系统领域的众多前沿技术、成功应用与生态合作方面的最新成果。
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芯和半导体
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Chiplet
高性能计算（High performance computing），是一种利用超级计算机或计算机集群的能力实现并行计算，以处理标准工作站无法完成的数据密集型计算任务的技术，常见的应用领域有仿真模拟、机器学习和深度学习等。或许有人没有听过 HPC，但是一定听过超级计算机，它就是 HPC 的主要实现方式之一。数据显示，高性能计算系统的运行速度比商用台式机或服务器系统快一百万倍以上。原因在于高性能计算能够让整个计算机集群为同一个任务工作，以更快的速度来解决一个复杂问题。HPC 提供了超高浮点计算能力解决方案，可
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高性能计算机
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凌华科技发布，基于第13代Intel Core处理器的模块，可在 65W 功耗下提供最高 i9、24 核和 36MB 缓存，非常适合计算密集型的应用，例如测量测试、医学成像、工业AI等等。该模块支持 1 x16 PCIe Gen5，并具有多达 16 个性能核心以及 8 个能效核心，非常适合测量测试、医学成像和工业 AI 等计算密集型应用。摘要：● 凌华科技COM-HPC-cRLS 客户端类型&
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凌华科技
COM-HPC cRLS
Core处理器
导读：研华基于Intel第12代酷睿(Alder Lake-S)平台的模块化电脑产品SOM-C350与登临创新通用GPU系列加速卡Goldwasser（高凛）完成适配和互认证。相关产品在系统测试及验证过程中，表现出优越的系统稳定性且各项性能特征均满足用户的关键应用需求。 随着大数据和物联网的发展，AI在智慧城市、智慧医疗及智慧工厂等各个领域的应用越来越普遍，AI技术已经成为促进产业数字化升级的关键。应市场的发展和需求，深耕于物联网多年的研华与国内GPU知名企业登临开展合作，积极发挥各自优势，为客
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研华
研华嵌入式
模块化电脑
COM-HPC
登临
GPU加速卡
AI
高端医疗
高端自动化设备
半导体测试设备
视频影像
无人驾驶
为解决高速运算下，存储器传输速率受限于DDR SDRAM带宽而无法同步成长的问题，高带宽存储器（High Bandwidth
Memory，HBM）应运而生，其革命性传输效率是让核心运算元件充分发挥效能的关键。据TrendForce集邦咨询研究显示，目前高端AI服务器GPU搭载HBM已成主流，预估2023年全球HBM需求量将年增近六成，来到2.9亿GB
，2024年将再成长三成。TrendForce集邦咨询预估到2025年，全球若以等同ChatGPT的超大型AIGC产品5款、Midjourney的
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将制造业回流到美国一直是许多美国制造商的首要考虑。
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加利福尼亚州山景城2022年11月4日 /美通社/ -- 新思科技（Synopsys, Inc.，纳斯达克股票代码：SNPS）近日宣布，在双方的长期合作中，三星晶圆厂（以下简称"三星"）已经通过新思科技数字和定制设计工具和流程实现了多次成功的测试流片，从而更好地推动三星的3纳米全环绕栅极（GAA）技术被采用于对功耗、性能和面积（PPA）要求极高的应用中。此外，新思科技还获得了三星的"最先进工艺"认证。与三星SF5E工艺相比，采用三星晶圆厂SF3技术的共同客户将实现功
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