引爆點是蘋果公司在3月9日凌晨推出的用于PC的M1 Ultral芯片，該芯片號稱是有史以來最強悍的芯片，但該芯片實現性能提升的途徑不是制造工藝的提升，而是在封裝環節將兩個M1 Max通過內部互連而成。事實上，在M1 Ultral推出之前，一家叫做Graphcore的英國AI公司，也推出了新款AI處理器Bow IPU。這兩款新品采用同一種封裝技術——3D Wafer-on-Wafer提升性能，這項技術來自于中國臺灣的臺積電。

　　事實上，華為海思去年也曾經被爆出“雙芯疊加技術”專利，通過芯片疊加并經過系列優化，讓14納米芯片可以比肩7納米芯片的性能水平。“X86雙雄”英特爾和AMD也曾經推出過類似的產品，但當時存在功耗和發熱等方面的缺陷。而蘋果M1 Ultral的推出并商用，似乎意味著通過“芯片疊加”在封裝環節大幅提升芯片性能的技術已趨成熟。“晶圓工藝和封裝工藝協同結合，是必然趨勢。”半導體研究機構芯謀研究的研究總監王笑龍這樣告訴《中國經營報》記者，“7納米已經很先進，而3D封裝也是提升這個產品綜合指標的一個重要手段。”

　　而接受記者采訪的多位業內分析人士均指出，隨著芯片制造工藝越來越逼近物理極限，摩爾定律逐漸失效，依靠更先進的工藝來提升芯片性能將變得越來越困難，而3D等先進封裝技術對延續摩爾定律愈發重要。“這個(Bow IPU)證明了先進封裝可以為性能帶來可觀提升，先進封裝技術，是大家探索超越摩爾定律的路徑之一。”Graphcore大中華區總裁兼全球首席營收官盧濤表示。

　　作為全球第一款3D封裝的處理器，Bow IPU采用了臺積電SoIC-WoW技術，該技術以類似于3D NAND閃存多層堆疊那樣，將兩層die(裸片)以鏡像方式垂直堆疊起來，以更先進的封裝技術提升芯片性能。需要指出的是，這是一種用于硅晶圓的3D堆疊形式，使得單個封裝芯片中的晶體管數突破了600億個大關。此外，Bow IPU的理論AI算力也從250 TeraFLOPS(每秒萬億次浮點運算)提升到了350 TeraFLOPS。據Graphcore介紹，總體而言，第三代IPU相對于上一代性能提高40%，能耗比實現了16%的提升。

　　在當前的科技發展過程當中，為了能夠取得更大的突破，人們必須不停地去研發和改進更好的設備，有時候一個很小的零件就可能會難倒許多人。對于世界上很多國家來說，芯片的存在和技術都是非常重要的，很多電子設備都離不開芯片，并且芯片技術也會直接影響到最終產品的更新進度。最新消息稱：“3D封裝”芯片即將問世?具體情況如何呢

　　最近這兩年受到各種因素影響，芯片也變得有些稀缺，這就導致很多行業的發展都因此受阻，而一說到芯片，相信就會有很多人想到臺積電，畢竟這也是一家晶圓代工龍頭企業，他們掌握著很多生產制造芯片的技術，同時也是全球范圍內最早開始生產7nm工藝芯片的廠商。從2018年開始他們生產的芯片數量也達到了10億以上，而他們的芯片也銷往了全球多個國家和地區。

　　實際上臺積電7nm的工藝不僅成功地讓AMD再一次翻身，就連Intel這樣的國際級別大企業都開始找到他們來代工了，而就在不久之前他們直接就突破了7nm工藝的極限，成功地研制出了第一顆3D封裝的600億顆晶體管的芯片。雖然說臺積電已經開始量產5nm工藝的芯片了，但7nm工藝的依舊十分重要。

　　而身為全世界第一款使用了3D WOW技術的芯片的芯片，也成功地證明了在提升芯片性能的時候未必要說去升級制造的技術和工藝，在封裝技術上進行升級和改造同樣可以達到很好的效果。也就在前一段時間英國的AI芯片公司Graphcore，就發布了新一代的Bow IPU，經過測試的數據我們就能知道這款Bow IPU的性能比之前的提升了40%，Bow IPU取得突破的原因就是7nm工藝的改進。

　　本周四，總部位于英國的AI芯片公司Graphcore發布了新一代IPU產品Bow，這是其第三代IPU系統，發布即面向客戶發貨。與上一代IPU相比，Bow IPU性能提升40% ，能耗比提升了16%，電源效率也提升16%。

　　值得注意的是，這一次Bow IPU的性能提升并非主要依賴采用更先進的制程，Bow IPU采用了和上一代IPU相同的臺積電 7nm，通過采用和臺積電共同開發的先進硅晶圓堆疊技術(3D Wafer-on-Wafer)達到性能和能耗比的提升。

　　Bow作為世界首款3D WoW處理器，證明了芯片性能提升的范式從先進制程向先進封裝轉移的可行性。

　　2016年，Graphcore成立并開創了全新類型處理器架構IPU，因其在架構上的創新曾被英國半導體之父Hermann Hauser稱之為是計算機歷史上的第三次革命。

　　經歷6年時間的發展，Graphcore的IPU逐漸在在金融、醫療、電信、機器人、云和互聯網等領域取得成效。本周四，Graphcore又推出了第三代產品Bow IPU。

　　據Graphcore介紹，第三代IPU相對于上一代M2000，性能提高40%，每瓦性能提升16%，即能耗比實現16%的提升。不過，AI芯片的真實性能還需要放在不同的應用領域中討論。為此，Graphcore也給出了在不同垂直領域中Bow的性能表現。

　　在圖像方面，無論是典型的CNN網絡，還是近期比較熱門的Vision Transformer網絡，以及深層次的文本到圖片的網絡，與上一代產品相比，Bow IPU都有30%到40%的性能提升，在EfficientNet-B4這一項中，接近理論上限值。

　　BERT訓練模型是自然語言方面的經典模型，基于BERT，OpenAI提出了GPT-1、GPT-2、GPT-3等縱向擴展或橫向擴展，通過更深的網絡層次和更寬的網絡寬度讓模型的性能和精度進一步提高。“我們可以看到，這些模型在我們最新的硬件形態上都有很大的性能提升。”Graphcore中國工程副總裁、AI算法科學家金琛介紹道。