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　　2月21日，中邮证券发布电子行业报告。

　　大模型赋能端侧AI。在人工智能的飞速发展中，大型语言模型（LLMs）以其在自然语言处理（NLP）领域的革命性突破，引领着技术进步的新浪潮。自2017年Transformer架构的诞生以来，OpenAI的GPT系列到Meta的LLaMA系列等一系列模型崛起。这些模型传统上主要部署在云端服务器上，这种做法虽然保证了强大的计算力支持，却也带来了一系列挑战：网络延迟、数据安全、持续的联网要求等。这些问题在一定程度上限制了LLMs的广泛应用和用户的即时体验。正因如此，将LLMs部署在端侧设备上的探索应运而生，不仅能够提供更快的响应速度，还能在保护用户隐私的同时，实现个性化的用户体验。端侧AI市场的全球规模正以惊人的速度增长，预计从2022年的152亿美元增长到2032年的1436亿美元，这一近十倍的增长不仅反映了市场对边缘AI解决方案的迫切需求，也预示着在制造、汽车、消费品等多个行业中，端侧AI技术将发挥越来越重要的作用。

　　存算一体技术的成熟为端侧AI大模型的商业化落地提供了技术基础。作为一种新的计算架构，存算一体的核心是将存储与计算完全融合，存储器中叠加计算能力，以新的高效运算架构进行二维和三维矩阵计算，结合后摩尔时代先进封装、新型存储器件等技术，能有效克服冯·诺依曼架构瓶颈，实现计算能效的数量级提升。存算一体可分为近存计算(PNM)、存内处理(PIM)以及存内计算(CIM)。1）近存计算通过将计算单元靠近内存单元，减少数据传输路径，提升访存带宽和效率，适合需要大规模并行处理和优化内存带宽的应用；2）存内处理将计算单元嵌入存储芯片中，使存储器本身具备一定的计算能力，适合数据密集型任务，能够显著提升数据处理效率和能效比；3）存内计算将存储单元和计算单元深度融合，使存储单元直接参与数据处理，适合高并行性计算和定制化硬件优化，能够消除数据访存延迟；在端侧AI大模型的商业化落地中，选择哪种技术取决于具体的应用需求和性能优化目标。

　　NPU赋能端侧大模型。智能手机SoC自多年前就开始利用NPU(神经网络处理器)改善日常用户体验，赋能出色影像和音频，以及增强的连接和安全。不同之处在于，生成式AI用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加，这些AI用例面临两大共同的关键挑战：1）在功耗和散热受限的终端上使用通用CPU和GPU服务平台的不同需求，难以满足这些AI用例严苛且多样化的计算需求；2）这些AI用例在不断演进，在功能完全固定的硬件上部署这些用例不切实际。因此，支持处理多样性的异构计算架构能够发挥每个处理器的优势，例如以AI为中心定制设计的NPU，以及CPU和GPU。CPU擅长顺序控制和即时性，GPU适合并行数据流处理，NPU擅长标量、向量和张量数学运算，可用于核心AI工作负载。NPU降低部分易编程性以实现更高的峰值性能、能效和面积效率，从而运行机器学习所需的大量乘法、加法和其他运算。通过使用合适的处理器，异构计算能够实现最佳应用性能、能效和电池续航，赋能全新增强的生成式AI体验。

　　异构计算架构的实现需要先进封装技术的支持。异构计算架构通过将不同功能的芯片（如CPU、GPU、FPGA、DSP等）或不同制程工艺的芯片集成在一起，实现高性能、高能效和多功能的计算系统，这种架构的实现需要先进的封装技术来支持。先进封装技术旨在通过创新的封装架构和工艺，提升芯片性能、降低功耗、减小尺寸，并优化成本。后文参考SiP与先进封装技术，将先进封装分为两大类梳理：①基于XY平面延伸的先进封装技术，主要通过RDL进行信号的延伸和互连；②基于Z轴延伸的先进封装技术，主要是通过TSV进行信号延伸和互连。

　　CUBE技术助力变革边缘AI计算。华邦电子开发的创新型CUBE（Customized Ultra Bandwidth Element，定制化超高带宽元件）技术，作为客制化的高宽带存储芯片3DTSVDRAM，专门为边缘AI运算装置所设计的存储架构，利用3D堆叠技术并结合异质键合技术以提供高带宽、低功耗、单颗256Mb至8Gb的存储芯片，并且可供模组制造商和SoC厂商直接部署。

　　CUBE架构：CUBE是将SoC die置上（散热较好），DRAM die置下，可以省去SoC中的TSV工艺，进而降低了SoC die的尺寸与成本。同时，3DDRAMTSV工艺可以将SoC信号引至外部，使它们成为同一颗芯片，进一步缩减了封装尺寸。

　　CUBE制造：由联电推动，联电负责CMOS晶圆制造和晶圆对晶圆混合封装技术，华邦电导入客制化CUBE架构，智原提供全面的3D先进封装一站式服务，以及存储IP和ASIC小芯片设计服务，日月光则提供晶圆切割、封装和测试服务，另外还有Cadence负责晶圆对晶圆设计流程，提取TSV特性和签核认证。

　　CUBE容量及主要特性：

　　1）基于D20工艺(20nm)的CUBE可以设计为1-8Gb/die容量，基于D16工艺的为16Gb/die容量。非TSV和TSV堆叠均可用，这为各种应用提供了优化内存带宽的灵活性。

　　2）CUBE具有出色的能效，在D20工艺中功耗低于1pJ/bit。

　　3）CUBE的IO速度于1KI/O可高达2Gbps，提供从16GB/s至256GB/s的总带宽。通过这种方式，CUBE能够确保带来高于行业标准的性能提升，并通过uBump或混合键合增强电源和信号完整性。

　　4）基于D20标准的1-8Gb/die产品，以及灵活的设计和3D堆叠选择，使得CUBE能够适应更小的外形尺寸。TSV的引入也进一步提高了性能，改善了信号完整性、电源完整性和散热性能。TSV技术以及uBump/混合键合可降低功耗并节省SoC设计面积，从而实现高效且极具成本效益的解决方案。利用TSV实现高效的3D堆叠，简化了与先进封装技术的集成难度。通过减小芯片尺寸，CUBE能以更短的电源路径以及更紧凑、更轻巧的设计来降低器件成本、提高能效。

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（文章来源：财中社）