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從架構看各大伺服器晶片如何利用 CoWoS 釋放潛能

Posted on 2026-07-12 by admin

在 AI 與高效能運算需求快速增長的時代,晶片設計正面臨前所未有的挑戰與機遇。CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate)這項先進封裝技術,已成為伺服器晶片突破效能瓶頸的關鍵工具。透過將不同製程節點的多個晶片整合在同一載體上,CoWoS 不僅能大幅縮短晶片間訊號傳遞距離,還能提升頻寬並降低功耗,讓原本各自獨立的運算單元、記憶體與加速器協同運作,釋放出驚人的潛能。各大晶片設計業者,如 NVIDIA、AMD 與 Intel,正積極藉助 CoWoS 重新定義伺服器架構。從 GPU 與 HBM(高頻寬記憶體)的緊密整合,到 CPU 與專用運算晶片的異質封裝,每一種布局都反映出對頻寬、延遲與散熱的極致追求。以下將深入探討這些晶片如何在架構層面利用 CoWoS 技術,實現跨世代效能躍升。

內容目錄

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  • NVIDIA 的 GPU 與 HBM 整合策略
  • AMD 的異質整合與晶片組設計
  • Intel 的開放式封裝生態與未來布局

NVIDIA 的 GPU 與 HBM 整合策略

NVIDIA 在 AI 加速領域的領導地位,很大程度上歸功於其對 CoWoS 技術的成熟運用。以 H100 與後續的 Blackwell 架構為例,這些 GPU 透過 CoWoS 與 HBM3 或 HBM3e 記憶體緊密結合,實現高達數 TB/s 的頻寬。傳統的獨立封裝方式會因 PCB 走線而產生顯著延遲與功耗損失,而 CoWoS 讓 GPU 與 HBM 以極短距離互連,訊號傳遞僅需透過微小的中介層,大幅縮短傳輸路徑。這項設計使 NVIDIA 能同時滿足高頻寬與低延遲的雙重需求,特別是在訓練大型語言模型或處理即時推論時,效能優勢極為明顯。此外,CoWoS 還允許 NVIDIA 在單一封裝內整合多顆 GPU 晶片,構建成超級晶片,進一步擴展運算能力。這種架構不僅降低了封裝體積,也提升了散熱效率,因為熱量能更均勻地分佈於整個載體上。整體而言,NVIDIA 透過 CoWoS 將 GPU 與記憶體的互動最佳化,讓伺服器在有限空間內實現前所未有的運算密度。

AMD 的異質整合與晶片組設計

AMD 則以靈活的異質整合策略聞名,其採用 CoWoS 技術在伺服器處理器領域展現獨特優勢。以 EPYC 系列為例,AMD 將多個 Zen 架構的核心晶片(CCD)與 I/O 晶片(IOD)透過 CoWoS 封裝在同一基板上,讓不同晶片間以高速 Infinity Fabric 連結。這種設計讓 AMD 能針對不同工作負載靈活調整核心數量與記憶體控制器配置,且在功耗表現上更具彈性。更重要的是,CoWoS 讓 AMD 能將專用加速器,如 AI 推論引擎或資料壓縮單元,直接整合進封裝中,無需改動主機板設計。這項能力對於雲端伺服器尤其關鍵,因為業者可以根據客戶需求訂製專屬晶片,而不必重新設計整個系統。AMD 還利用 CoWoS 的導熱特性,在晶片間加入均溫板或熱介面材料,確保高效能運算時溫度可控。這種從架構到封裝的全面考量,讓 AMD 的伺服器晶片在運算密度與靈活性上取得平衡,滿足從資料中心到邊緣運算的多樣場景。

Intel 的開放式封裝生態與未來布局

Intel 在 CoWoS 技術的應用上則走向開放式生態,其 EMIB(嵌入式多晶片互連橋接)與 Foveros 技術與 CoWoS 相輔相成,形成完整的先進封裝方案。以 Sapphire Rapids 與後續的 Xeon 系列為例,Intel 將多個運算晶片(Tile)透過 CoWoS 與 EMIB 連結,實現低延遲且高頻寬的晶片間通訊。不同於 NVIDIA 的集中式 GPU 整合,Intel 強調模組化設計,讓客戶能根據需求選用不同數量的運算 Tile 或加速 Tile,例如 HBM 記憶體或 AI 加速單元。這種彈性使 Intel 的伺服器晶片能同時滿足傳統資料庫、高效能運算與 AI 推論等多種工作負載。Intel 還積極推動開放式封裝標準,如 UCIe,讓不同廠商的晶片能透過 CoWoS 互連,進一步擴大生態系。在散熱方面,Intel 導入液冷設計與新型熱界面材料,確保多 Tile 封裝時熱量分佈均勻。未來,Intel 計劃將 CoWoS 與其先進的 RibbonFET 電晶體技術結合,在更小的空間內整合更多功能,為下一世代伺服器晶片奠定基礎。這種從封裝到生態的全面布局,讓 Intel 在伺服器晶片市場中持續保有競爭力。

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