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首頁 新聞 AI 人工智慧

史丹佛攜手大廠打造首款由美國晶圓代工生產,為 AI 而生的單體 3D 晶片

Ashley Hsieh by Ashley Hsieh
2025 年 12 月 17 日
閱讀時間: 2 分鐘
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史丹佛攜手大廠打造首款由美國晶圓代工生產,為 AI 而生的單體 3D 晶片
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史丹佛大學、卡內基美隆大學、賓夕法尼亞大學及麻省理工學院的工程團隊,近期與美國半導體代工廠 SkyWater Technology 合作,成功研發並製造出首款透過商業晶圓代工廠生產的單體 3D 電腦晶片。這項突破性的設計大幅提升了資料傳輸速度,更為未來的 AI 硬體發展開闢了一條全新道路。

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單體 3D(Monolithic 3D)與現行主流的先進封裝或 Chiplet 堆疊不同,後者是在晶片製造完成後再進行封裝整合,而單體 3D 則是在同一晶圓上,以連續製程直接堆疊邏輯與記憶體層,能達到更高密度、更短連線距離。

突破平面晶片的物理限制

目前的晶片設計主流仍在二維平面,這就像是平房建築,所有的元件都分布在同一層平面上。隨著 AI 模型的需求暴增,記憶體與運算單元之間的資料傳輸量也隨之激增。在傳統的 2D 晶片上,資料必須在有限且擁擠的路徑上長距離移動,導致運算速度遠快於資料傳輸速度,形成了所謂的記憶體牆瓶頸。

過去數十年來,晶片製造商主要透過縮小電晶體來解決這個問題,試圖在晶片上塞入更多元件。然而這種策略正面臨物理極限,也就是微縮化牆。史丹佛大學電機工程教授 Subhasish Mitra 指出,這次的突破正是為了實現未來 AI 系統所需的重要硬體效能提升。

打造晶片界的摩天大樓

這款新型 3D 晶片的設計概念,宛如將平房改建成摩天大樓。研究團隊採用單體 3D 整合技術,直接在舊有的層面上構建新的層面,而非像過去的技術是將分離的晶片堆疊起來。卡內基美隆大學助理教授 Tathagata Srimani 形容,透過垂直整合記憶體與運算單元,資料的移動就像高樓中的高速電梯,能同時讓大量資訊快速穿梭於各樓層之間。

賓夕法尼亞大學助理教授Robert M. Radway表示,記憶體牆與微縮化牆是致命的組合,而他們的解決方案是緊密整合記憶體與邏輯電路,並以極高的密度向上堆疊。換言之,這就像是運算界的摩天大樓,能在更小的空間內容納更多效能。

美國本土製造的關鍵里程碑

這項技術最引人注目的特點在於其開發製造過程完全在美國本土的商業晶圓代工廠完成。SkyWater Technology 技術開發營運副總裁 Mark Nelson 強調,將尖端的學術概念轉化為商業工廠可生產的產品是一項巨大挑戰。這證明了先進架構不僅能在實驗室實現,更能透過國內現有的設施進行規模化生產。

值得注意的是,SkyWater 並非先進節點代工廠,這也凸顯單體 3D 架構的價值,即使在成熟製程下,透過架構創新,仍能突破效能與能效的限制。

與傳統堆疊晶片相比,單體 3D 技術採用較低的溫度製程,避免損壞下層電路,從而實現更緊密的堆疊與更密集的連接。這種連續性的製程讓層與層之間的連接不再稀疏,有效解決了傳統堆疊技術的瓶頸。

效能躍進與未來展望

在初步的硬體測試中,這款 3D 晶片原型的效能已超越同級 2D 晶片約四倍。而在該團隊的模擬測試中,若進一步增加堆疊層數,針對 Meta 的 LLaMA 等 AI 工作負載,效能提升甚至可達十二倍。更重要的是,這種設計號稱晶片能在運作更快的同時,也消耗比以往 2D 晶片更少的能源。

史丹佛大學教授 H.-S. Philip Wong 表示,這項突破不僅關乎效能,更關乎能力。若能建立先進的 3D 晶片製造能力,將能加速創新並重塑 AI 硬體的未來。這項研究也為美國半導體產業帶來一點曙光,展示了學術界與產業界合作推動技術革新的潛力。

不過呢,老話一句,就是能否量產呢 ? 成本與能夠商業化的時程,從原型到大規模量產仍有不小距離。成本結構、良率控制、設備支援,以及是否能建立足夠的製程與工程人才體系,仍是美國半導體產業在推動此類先進架構時,無法迴避的現實挑戰

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標籤: 3D整合技術3D晶片AIAI硬體架構Carnegie Mellon UniversityMassachusetts Institute of TechnologySkyWater TechnologyStanford UniversityUniversity of Pennsylvania半導體單體3D晶片晶圓代工記憶體牆運算效能
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專案管理者與 UI/UX 設計、AI美術設計認證、淨零碳規劃管理師,在上市歐洲外商、生醫、金融、科技產業中淬煉,曾參與過多個跨平台專案,從需求分析、設計、使用者測試到專案交付流程都樂在其中。 私底下,我是一位「喜歡買東西但錢包容易抗議」的人,對科技、設計與藝術有熱情,正在努力平衡質感生活,學習和錢包一起成長的日常小練習者。

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