臺積電量產(chǎn)特斯拉Dojo AI訓練模塊，目標到2027年將算力提高 40 倍

  ICC訊 據(jù) DigiTimes，臺積電宣布開始利用其 InFO_SoW 技術生產(chǎn)特斯拉 Dojo AI 訓練模塊，目標是到 2027 年通過更復雜的晶圓級系統(tǒng)將計算能力提高 40 倍。

圖源：特斯拉

  InFO_SoW（整合型扇出晶圓級系統(tǒng)封裝）是“InFO”技術應用于高性能計算機的一種改良模式，也是一種晶圓級（Wafer Scale）的超大型封裝技術，主要包括晶圓狀的放熱模組（Plate）、硅芯片（Silicon Die）群、InFO RDL、電源模組、連接器等部分。

  InFO_SoW 在模組（尺寸和晶圓大小相近）上橫向排列多個硅芯片（Silicon Die，或者 Chip），再通過“InFO”結構使芯片和輸入 / 輸出端子相互連接，從而區(qū)別于堆疊了兩個“InFO”的“InFO_SoIS（System on Integrated Substrate）”技術。

  一般來說，InFO_SoW 技術生產(chǎn)的芯片面積較大，它可以將大規(guī)模系統(tǒng)（由大量的硅芯片組成）集成于直徑為 300mm 左右的圓板狀模組（晶圓狀的模組）上；而通過采用 InFO 技術，它又可以獲得相比傳統(tǒng)的模組相更小型、更高密度的集成系統(tǒng)。

  在臺積電之前公布的資料中，InFO_SoW 相比于采用倒裝芯片（Flip Chip）技術的 Multi-chip-module（MCM）和“InFO_SoW”更有優(yōu)勢。經(jīng)查詢發(fā)現(xiàn)，與 MCM 相比，其相互連接的排線寬度、間隔縮短了二分之一，排線密度提高了兩倍。此外，其單位面積的數(shù)據(jù)傳輸速度也提高了兩倍；電源供給網(wǎng)絡（PDN）的阻抗（Impedance）明顯低于 MCM，僅為 MCM 的 3%。