黄仁勋将揭晓“世界前所未见”新芯片
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2026-03-11 22:43:05
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来源:21世纪经济报道

记者|邓浩 孙燕

编辑|郑世凤 骆一帆

3月中旬将在加州圣何塞召开的NVIDIA的GTC大会,是AI领域最受瞩目的盛会之一。此前黄仁勋宣布,将推出一款“世界前所未见”的全新芯片。

此言一出,资本市场热议纷起。目前比较主流的判断是,此次计划于GTC发布的芯片,最有可能的形态是融入Groq LPU(语言处理单元)设计的全新推理产品。

之所以不太可能是“加速插件”,云岫资本AI/智能制造组董事庄昌磊对记者分析称,“如果作为现有GPU的插件,其数据传输仍然要经过PCIe或NVLink等外部接口,这本身就会引入新的延迟,部分抵消SRAM的低延迟优势。”

其进一步补充,“更理想的方案是像Cerebras那样,打造一个专为推理设计的、以SRAM为中心的全新计算架构。”

(图源:新华社)

推理时代来临

随着“小龙虾”(OpenClaw)为代表的新一代Agent应用爆火,全球算力需求结构正发生明显变化,市场重心也从训练转向推理。

据德勤《2026科技、传媒和电信行业预测》,到2026年,“推理”(即运行AI模型)将占据全部AI计算能力的三分之二。而且,未来将出现价值数十亿美元的推理专用优化芯片,会部署在数据中心和企业服务器中,且部分芯片的功耗将与通用AI芯片相当甚至更高。

近日,记者获悉,对于此次大会,业界推测最大的亮点,除了预计英伟达将正式揭晓Rubin及下一代Feynman架构GPU的核心技术细节外,还认为其极有可能会推出整合了LPU技术的全新推理芯片。

作为整合了Groq团队LPU技术的全新推理芯片系统,这或将是英伟达首次在核心AI算力产品线中大规模引入外部架构。

中信证券称,此前NVIDIA推出Rubin CPX针对Prefill降本需求,在对Groq收购后,本次或将推出LPU或“类LPU”芯片来实现Decode提效。

在推理过程中,模型一般要需经历两阶段。首先,在pre-fill阶段处理用户输入;其次,在decode阶段,逐Token生成输出结果。

实际影响用户推理体验的关键,在于decode阶段的生成速度与延迟。在基于GPU的推理架构中,由于大量模型参数存放于HBM中,计算核心与HBM之间需要进行频繁数据搬运,会影响模型decode阶段的时效性。

而Groq LPU是专为推理加速设计,采用离计算核心更近的存储单元SRAM来存储模型参数,比如230MB片上SRAM可提供高达80TB/s的内存带宽,数据处理速度远超GPU架构。

不过,从物理设计看,用SRAM完全替代HBM并不可行。

庄昌磊解释,面对当前动辄千亿、万亿参数的大模型,纯SRAM方案在容量上完全无法胜任。那么,英伟达可能如何创新?

答案很可能不是“替代”,而是“堆叠”。庄昌磊表示,“根据产业消息,英伟达可能采用类似AMD 3D V-Cache的技术,通过台积电的SoIC(集成芯片系统)混合键合技术,将专为推理加速设计的、包含大量SRAM的LPU单元(语言处理单元),直接3D堆叠在GPU核心晶圆上。”

供应链或生变

对于3D堆叠方案,AMD等头部厂商已有布局。2021年AMD公布3D垂直缓存(3D V-Cache)技术,可将额外的7nm SRAM缓存垂直堆叠在Ryzen计算小芯片的顶部,大幅增加L3缓存数量。2024年7月,富士通介绍旗下MONAKA处理器采用3D SRAM技术,计划2027年出货。

这一方案会否走向主流?

“片上SRAM存在工艺缩放比逻辑电路慢等问题,导致在单枚芯片上SRAM占用的面积较大、成本提升。基于此,部分投资者认为SRAM架构难以成为AI芯片内存的主要方案。”东方证券则认为,SRAM 3D堆叠方案可通过垂直堆叠存储单元的方法来提升密度以规避传统SRAM容量受面积密度限制的问题,若AI推理中需要实现更高容量的SRAM,3D堆叠方案有望拓展应用。

中信证券也认为,未来的GPU与NPU都有可能采用3D堆叠SRAM的方式,实现访存带宽的飞跃,吸收LPU的优势,同时保持原有的软件生态无需变动,保留GPU和NPU的原有优势。

庄昌磊指出,复杂的AI芯片可能同时需要两者:先用SoIC堆叠LPU和GPU核心,再把这个堆叠好的立方体通过CoWoS与HBM封装在一起。对于一些特定的、不需要HBM容量的纯推理芯片,确实可以完全依靠3D堆叠SRAM来构建,从而绕开CoWoS,“但这部分芯片面向的是细分市场,量级难以撼动HBM+CoWoS的主流地位。”

而SRAM 3D堆叠(如台积电SoIC)需要在晶圆制造阶段就进行精确的晶圆对晶圆键合,技术和工艺与前端制造深度耦合。这会进一步将价值从后道封装前移。

一方面,先进制程的价值被进一步放大。庄昌磊指出,为了在垂直堆叠中获得最高的互联密度和能效,最底层的计算晶圆必须采用最先进的工艺(如A16),这加剧了行业对尖端工艺的依赖。

“另一方面,如果高端芯片的价值不断向前道制造和与之绑定的先进封装集中,本土封测厂可能面临被‘挤出’高端市场的风险。”庄昌磊认为,这也为本土封测厂带来了差异化竞争机遇,如为不需要最尖端工艺的芯片提供成熟且高性价比的3D堆叠方案,或是在3D堆叠芯片的测试、散热、可靠性分析等后端环节建立新的技术壁垒。

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