Xưởng đúc hệ thống đầu tiên được thiết kế cho kỷ nguyên AI
Sự thay đổi trong bối cảnh công nghệ và nhu cầu của khách hàng xưởng đúc đòi hỏi các cách tiếp cận mới để cung cấp giải pháp. Intel Foundry cung cấp các khả năng độc đáo để giải quyết các yêu cầu hệ thống thách thức nhất hiện nay.
Bối cảnh công nghệ đang thay đổi
Chip AI tiêu thụ nhiều năng lượng hơn 61% các quốc gia.1
Tăng trưởng điện toán dự kiến cho đào tạo ML là >3 lần mỗi năm trong thập kỷ tới.2
Điện toán đang vượt xa băng thông bộ nhớ.3
Nguồn cung chất bán dẫn tiên tiến đa dạng về mặt địa lý là rất quan trọng đối với khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng.
Nhu cầu của khách hàng đang thay đổi
Doanh thu xưởng đúc từ các thiết kế HPC/AI tiếp tục tăng.
Chiplet đang trên đà vượt qua khuôn nguyên khối vào năm 2028.4
Các giải pháp của ngày hôm nay và tương lai yêu cầu đồng tối ưu hóa công nghệ hệ thống (STCO).
Cung cấp xưởng đúc hệ thống cho kỷ nguyên AI
Các ứng dụng chuyên sâu về điện toán như AI và HPC yêu cầu cải thiện hiệu năng lớn hơn so với những gì có thể đạt được chỉ bằng tiến bộ trong sản xuất bán dẫn. Chúng tôi cần các phương pháp tiếp cận mới để giải quyết mức tiêu thụ năng lượng ngày càng tăng, đáp ứng yêu cầu thông lượng dữ liệu và giảm thiểu chi phí vận hành. Xưởng đúc phải tối ưu hóa ở cấp hệ thống, từ silicon đến phần mềm và ở mọi lớp ở giữa.
Nghe thêm từ người đứng đầu Dịch vụ Foundry Kevin O'Buckley
Cung cấp đúc đẳng cấp thế giới
Công nghệ xử lý
Thiết kế thế hệ sản phẩm dẫn đầu tiếp theo với các công nghệ đột phá của chúng tôi Intel 16, Intel 3 và Intel 18A.
Đóng gói và thử nghiệm tiên tiến
Intel Foundry cung cấp các kết nối tiên tiến, dẫn đầu trong bao bì 2D, 2.5D và 3D cũng như dịch vụ lắp ráp và thử nghiệm toàn diện.
Sản xuất
Tận dụng nguồn cung cấp wafer, lắp ráp & thử nghiệm mạnh mẽ, đa dạng về mặt địa lý, an toàn và ngày càng mở rộng. Sự dẫn đầu của chúng tôi về tính bền vững giúp khách hàng đáp ứng mục tiêu và yêu cầu quy định của họ.
Hãy cùng nhau xây dựng tương lai
Cổng thông tin Intel Foundry
Thông tin sản phẩm và hiệu năng
Nguồn: GPU AI (https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/) Tiêu thụ Điện năng Dự kiến (https://worldpopulationreview.com/country-rankings/energy-consumption-by-country) dự kiến so với Tiêu thụ Năng lượng theo Quốc gia (https://www.tomshardware.com/news/nvidia-to-reportedly-triple-output-of-compute-gpus-in-2024-up-to-2-million-h100s).
Nguồn: Bjorlin, Alexis, "Triển khai AI ở Quy mô Meta", https://www.kisacoresearch.com/sites/default/files/presentations/ai_hw_summit_keynote-distro-final.pdf.
Nguồn: Gholami, và cộng sự, “AI và Tường bộ nhớ,” IEEE Micro Journal, 2024, https://arxiv.org/abs/2403.14123.
Yang, và cộng sự, “Thách thức và Cơ hội để Kích hoạt Điện toán Quy mô Lớn thông qua Chiplet Không đồng nhất.” https://arxiv.org/pdf/2311.16417.
Nội dung gốc bằng tiếng Anh trên trang này vừa do con người vừa do máy dịch. Nội dung này chỉ để cung cấp thông tin chung và giúp quý vị thuận tiện. Quý vị không nên tin đây là thông tin hoàn chỉnh hoặc chính xác. Nếu có bất kỳ mâu thuẫn nào giữa bản tiếng Anh và bản dịch của trang này, thì bản tiếng Anh sẽ chi phối và kiểm soát. Xem phiên bản tiếng Anh của trang này.