立即询价 棣山科技 2nm 高端 AI GPU 研发进展
发布时间：2026-04-14
一、核心架构与设计参数
- 制程与集成：采用2nm FinFET/GAA 混合制程+Chiplet 异构集成架构，搭载自研棣山智核（DS-Core），集成1700 亿颗晶体管，芯片面积约800mm²。
- 封装技术：应用2.5D CoWoS-L 先进封装，实现高密度互连与高效散热双重优化。
- 算力性能：
- FP32 单精度算力：50 TFLOPS
- FP16 半精度算力：100 TFLOPS
- FP4 低精度算力：400 TFLOPS
- 适配 AI 大模型训练、推理等高端算力场景。
- 能效表现：能效比较上一代提升40%，典型功耗≤350W，每瓦算力达142 GFLOPS。
二、三大核心技术突破
- HBM4 高带宽内存
- 单颗容量48GB，引脚速率超11Gb/s，内存带宽3.2TB/s，较 HBM3E 提升约2.5 倍，满足大模型海量数据高速传输。
- 超低延迟片间通信
- 片间通信延迟 **<0.25ns/mm**，保障多芯片协同运算无瓶颈。
- 微流道高效热管理
- 热失控风险降低68%，芯片工作温度稳定控制在85℃以下，保障长期稳定运行。
三、生态与互联能力
- 支持NVLink 6 兼容协议，单链路带宽1.6TB/s，多芯片可无瓶颈协同。
- 兼容英伟达 CUDA 生态，同步开发配套编译器与工具链，大幅降低客户技术迁移成本。
四、当前研发攻坚重点
- 系统级验证：搭建全场景仿真测试环境，检测稳定性、兼容性与性能，排查设计漏洞。
- 时序收敛优化：针对 2nm 制程信号延迟、时序偏差难点，优化电路与布局布线。
- 量产良率提前优化：结合 2nm 工艺特性，开展良率模拟，降低后续流片与量产风险。
- 软件生态适配：推进配套软件研发，确保软硬件高效协同，为流片后场景测试与客户导入奠基。
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