IT之家 12 月 30 日音书，科技媒体 Wccftech 昨日（12 月 29 日）发布博文，报谈称英伟达斟酌在 2028 年推出的“费曼”（Feynman）GPU 中，集成 Groq 的 LPU（说话管制单位）本领，意图借此主导 AI 推理商场。 图源：Wccftech 理查德・费曼（Richard Feynman，1918-1988）是好意思国闻名表面物理学家、诺贝尔奖得主，以其在量子电能源学（QED）上的孝顺，颠倒是冷落了费曼图而知名，他因该使命与施温格、朝永振一郎共同取得 1965
IT之家 12 月 30 日音书，科技媒体 Wccftech 昨日（12 月 29 日）发布博文，报谈称英伟达斟酌在 2028 年推出的“费曼”（Feynman）GPU 中，集成 Groq 的 LPU（说话管制单位）本领，意图借此主导 AI 推理商场。
图源：Wccftech理查德・费曼（Richard Feynman，1918-1988）是好意思国闻名表面物理学家、诺贝尔奖得主，以其在量子电能源学（QED）上的孝顺，颠倒是冷落了费曼图而知名，他因该使命与施温格、朝永振一郎共同取得 1965 年诺奖。
GPU 界限巨匠 AGF 于 12 月 28 日在 X 平台分析瞻望，Feynman GPU 将鉴戒 AMD 在 X3D 管制器上的告捷教诲，极有可能收受台积电先进的 SoIC（系统整合芯片）夹杂键合本领，实施 3D 堆叠想象。
凭据这一构念念，主缠绵裸片（compute die，包含 Tensor 单位与按捺逻辑）将收受台积电来源进的 A16（1.6nm）工艺制造，而包含大界限 SRAM（静态立时存取存储器）存储库的 LPU 单位则会制成零丁的 Die，径直堆叠在缠绵中枢之上。
这种想象应用了 A16 工艺的“后头供电”特点，开释了芯片正面空间用于垂直联结，从而收尾超低延长的数据传输。
图源：Wccftech 应用 AI 制作生成该巨匠分析觉得英伟达之是以磋议这种复杂的堆叠决策，主要源于物理层面的限定。跟着制程工艺不休微缩，SRAM 的缩放速率已显着滞后于逻辑电路。
若是在上流的先进制程节点上制造单片式的大容量 SRAM，不仅会形成高端硅片的浮滥，还将导致晶圆资本急剧飙升。因此，将 LPU / SRAM 剥离为零丁 Die 并进行堆叠，成为均衡性能与资本的最优解，这也合允洽前半导体行业追求“芯粒”（Chiplet）化的本领趋势。
IT之家征引博文先容，尽管堆叠决策表面上能带来弘大的推感性能飞跃，但本色落地仍面对重重艰难。率先是散热问题，在原来就高密度的缠绵中枢上再堆叠发烧单位，极易触碰热功耗墙。
其次是更为辣手的软件适配问题：Groq 的 LPU 架构强调“笃定性”扩充规定，而英伟达赖以糊口的 CUDA 生态则基于硬件笼统与天真性想象。
图源：Groq如安在保证 CUDA 兼容性的前提下，圆善交融 LPU 的固定扩充逻辑，将是英伟达工程师必须攻克的“工程古迹”。
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