市场热点概念科普：Chiplet、HBM、CXL 一、Chiplet：像拼乐高一样造芯片 1.1 背景 传统芯片的设计思路是“单芯片集成”，即所有功能（CPU、GPU、缓存、接口等）都集成在一块大硅片上。但随着工艺节点的缩小，单芯片面积越来越大，良率下降，成本高企。 1.2 什么是 Chiplet？ Chiplet 就是把一个复杂芯片拆分成多个小芯粒（小芯片），然后通过 先进封装 技术把它们拼接在一起，就像拼乐高。 CPU 芯粒：负责逻辑计算 GPU 芯粒：负责图形或 AI 计算 IO 芯粒：负责输入输出 缓存芯粒：提升数据访问速度 这样做的好处是： 提升良率：小芯片更容易制造成功。 降低成本：坏片率减少，整体成本下降。 灵活组合：可以用不同工艺节点的芯粒拼接，比如先进工艺做 CPU，成熟工艺做 IO。 1.3 应用与趋势 AMD 已在其服务器 CPU 上全面采用 Chiplet 架构，英特尔和其他公司也在跟进。未来 AI 芯片、数据中心芯片几乎都会采用这种方式。 二、HBM：为 AI 提供“高铁”内存 2.1 背景 随着 AI 模型参数量暴增，对显存容量和带宽的需求越来越高。传统显存（GDDR6 等）在带宽和能效上逐渐跟不上。 2.2 什么是 HBM？ HBM，全称 High Bandwidth Memory（高带宽内存），是一种堆叠式内存。它通过 3D 封装 + TSV（硅通孔）技术 把多层 DRAM 芯片垂直堆叠，再通过宽位宽接口与 GPU/AI 加速器相连。 特点： 带宽极高：单颗 HBM 带宽可达数百 GB/s，是传统显存的数倍。 功耗更低：相比传统显存，传输相同数据功耗更低。 体积更小：垂直堆叠节省空间。 2.3 应用与趋势 HBM 已成为 AI 训练服务器的标配。NVIDIA、AMD、Intel 的高端 AI 芯片都采用 HBM，国内厂商也在追赶。未来 HBM 会持续迭代到 HBM4、HBM4E，带宽和容量进一步提升。 三、CXL：数据中心的“共享内存高速公路” 3.1 背景 传统服务器架构中，CPU、GPU、加速器各自有独立内存，导致： 数据搬运开销大 资源利用率低 成本浪费 3.2 什么是 CXL？ CXL，全称 Compute Express Link（计算快速互联），是一种基于 PCIe 的高速互联协议。它的核心价值是让 CPU、GPU、AI 加速器等共享内存资源，实现更高效的数据访问。 特点： 内存共享：不同处理器可直接访问对方内存。 低延迟：相比传统 PCIe 通信，延迟更低。 灵活扩展：可以外接内存池，多个 CPU/GPU 共享使用。 3.3 应用与趋势 CXL 已被 Intel、AMD、NVIDIA、三星、美光等公司支持，并成立了产业联盟。未来数据中心会大量部署 CXL 技术，提升资源利用率，降低 AI 训练和大规模计算的内存成本。 四、总结：三者的关系 Chiplet：解决“芯片制造难度与成本”问题，让设计更灵活。 HBM：解决“AI 内存带宽与容量”问题，为算力提供高速燃料。 CXL：解决“数据中心资源利用率”问题，让算力更高效协作。 可以把它们类比： Chiplet 是“造车新方法”，让零件更灵活。 HBM 是“高铁燃料”，让引擎更快。 CXL 是“高速公路网络”，让所有车共享道路和加油站。 这三大技术正共同推动算力体系走向更高性能、更低功耗、更灵活的未来。
