5月31日晚間，國產(chǎn)GPU廠商景嘉微發(fā)布公告稱，擬向特定對象發(fā)行A股股票預(yù)案，募集資金總額不超過420,073萬元，扣除發(fā)行費(fèi)用后的募集資金凈額將用于高性能通用GPU芯片研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目、通用GPU先進(jìn)架構(gòu)研發(fā)中心建設(shè)項(xiàng)目。

公告顯示，“高性能通用GPU芯片研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目”將由景嘉微全資子公司長沙景美集成電路設(shè)計(jì)有限公司組織實(shí)施，總投資金額為378,123萬元，自主開發(fā)面向圖形處理和計(jì)算領(lǐng)域應(yīng)用的高性能GPU芯片。意在實(shí)現(xiàn)國內(nèi)游戲、專業(yè)圖形渲染、數(shù)據(jù)中心、人工智能、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用領(lǐng)域GPU芯片的國產(chǎn)替代。

據(jù)介紹，該項(xiàng)目還將與第三方芯片封裝測試廠商共建公司專用的封裝測試生產(chǎn)線，由公司投資采購相關(guān)封裝測試設(shè)備，第 三方廠商運(yùn)營該設(shè)備并為公司后續(xù)開發(fā)的 GPU 產(chǎn)品提供封裝測試服務(wù)。該項(xiàng)目實(shí)施完成后，公司將實(shí)現(xiàn)對先進(jìn)封裝工藝的產(chǎn)能綁定，一方面有利于 將先進(jìn)封裝工藝與高性能 GPU 產(chǎn)品研發(fā)高效結(jié)合，推動(dòng) GPU 產(chǎn)品突破前道制程 工藝限制，持續(xù)提升產(chǎn)品性能，從而增強(qiáng)產(chǎn)品競爭力；另一方面，有利于保證公 司 GPU 產(chǎn)品的交付周期、產(chǎn)量和品質(zhì)的穩(wěn)定性、可靠性，提高公司的業(yè)績表現(xiàn)。

至于“通用GPU先進(jìn)架構(gòu)研發(fā)中心建設(shè)項(xiàng)目”，將由景嘉微全資子公司無錫錦之源電子科技有限公司組織實(shí)施，總投資金額為96,433萬元，主要布局前瞻性技術(shù)領(lǐng)域，面向滿足未來高性能計(jì)算和數(shù)據(jù)處理需求的重要方向，將在江蘇省無錫市建設(shè)通用GPU先進(jìn)架構(gòu)研發(fā)中心。


GPU 封裝：大算力時(shí)代下，被寄予厚望的 Chiplet

AIGC 算力大時(shí)代下，GPU 支撐強(qiáng)大的算力需求。GPU 即圖形處理器（英語：graphics processing unit），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，可以兼容訓(xùn)練和推理，被廣泛運(yùn)用于人工智能等領(lǐng)域。作為AI 硬件的心臟，GPU 的市場被英偉達(dá)和 AMD 等海外巨頭壟斷。

ChatGPT 這樣的生成式 AI 不僅需要千億級的大模型，同時(shí)還需要有龐大的算力基礎(chǔ)。訓(xùn)練 AI 現(xiàn)在主要依賴 NVIDIA 的 AI 加速卡，達(dá)到 ChatGPT 這種級別的至少需要 1 萬張 A100 加速卡，而一顆英偉達(dá)頂級 GPU 單價(jià)高達(dá) 8 萬元。

存算一體化突破算力瓶頸，GPU 封裝進(jìn)入正當(dāng)時(shí)。在 AI 運(yùn)算中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（權(quán)重、偏差、超參數(shù)和其他）需要存儲在內(nèi)存中，常規(guī)存儲器與處理器之間的數(shù)據(jù)搬運(yùn)速度慢，成為運(yùn)算速度提升的瓶頸，且將數(shù)據(jù)搬運(yùn)的功耗高。2016 年英偉達(dá)率先推出首款采用 CoWoS 封裝的繪圖芯片,為全球 AI 熱潮拉開序幕。英偉達(dá) H100 擁有 800 億個(gè)晶體管，相比上一代的 A100，有著六倍的性能提升以及兩倍的 MMA改進(jìn)，采用的 CoWoS 2.5D 晶圓級封裝。在算力芯片性能暴增的時(shí)代下，相關(guān)的封裝產(chǎn)業(yè)鏈也逐漸的進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期。

Chiplet 是后摩爾時(shí)代的半導(dǎo)體工藝發(fā)展方向之一。Chiplet 將大型單片芯片劃分為一組具有單獨(dú)功能的小芯片單元 die（裸片），小芯片根據(jù)需要使用不同的工藝節(jié)點(diǎn)制造，再通過跨芯片互聯(lián)和封裝技術(shù)進(jìn)行封裝級別集成，降低成本的同時(shí)獲得更高的集成度。

Chiplet 技術(shù)要把原本單個(gè)大硅片“切”成多個(gè)再通過封裝重新組裝起來，而單個(gè)硅片上的布線密度和信號傳輸質(zhì)量遠(yuǎn)高于 Chiplet 之間，這就要求必須發(fā)展出高密度、大帶寬布線的先進(jìn)封裝技術(shù)，盡可能的提升在多個(gè) Chiplet之間布線的數(shù)量并提升信號傳輸質(zhì)量。支持Chiplet的底層封裝技術(shù)目前主要由臺積電、日月光、英特爾等公司主導(dǎo)，包含從 2D MCM 到 2.5D CoWoS、EMIB 和 3D Hybrid Bonding。


HBM與先進(jìn)封裝需求大漲

2023年ChatGPT引發(fā)的AI熱潮仍在繼續(xù)，近期媒體報(bào)道，今年擁有云端相關(guān)業(yè)務(wù)的企業(yè)，大多都向英偉達(dá)采購了大量GPU，目前該公司訂單已排至2024年。

同時(shí)，由于英偉達(dá)大量急單涌入，晶圓代工企業(yè)臺積電也從中受益。據(jù)悉，英偉達(dá)正向臺積電緊急追單，這也令臺積電5納米制程產(chǎn)能利用率推高至接近滿載。臺積電正以超級急件（superhotrun）生產(chǎn)英偉達(dá)H100、A100等產(chǎn)品，而且訂單排至年底。

業(yè)界認(rèn)為，隨著ChatGPT等AIGC（生成式人工智能）快速發(fā)展，未來市場對GPU的需求將不斷上升，并將帶動(dòng)HBM以及先進(jìn)封裝發(fā)展。

資料顯示，AIGC模型需要使用AI服務(wù)器進(jìn)行訓(xùn)練與推理，其中，訓(xùn)練側(cè)AI服務(wù)器基本需要采用中高端GPU，在這些GPU中，HBM的滲透率接近100%。

全球市場研究機(jī)構(gòu)TrendForce集邦咨詢預(yù)估2023年AI服務(wù)器（包含搭載GPU、FPGA、ASIC等）出貨量近120萬臺，年增38.4%，占整體服務(wù)器出貨量近9%。

從高端GPU搭載的HBM來看，英偉達(dá)高端GPU H100、A100主采HBM2e、HBM3。以今年H100 GPU來說，搭載HBM3技術(shù)規(guī)格，其中傳輸速度也較HBM2e快，可提升整體AI服務(wù)器系統(tǒng)運(yùn)算效能。隨著高端GPU如NVIDIA的A100、H100；AMD的MI200、MI300，以及Google自研的TPU等需求皆逐步提升，集邦咨詢預(yù)估2023年HBM需求量將年增58%，2024年有望再成長約30%。

先進(jìn)封裝產(chǎn)能方面，當(dāng)前臺積電CoWoS封裝技術(shù)為目前AI服務(wù)器芯片主力采用者。

集邦咨詢估計(jì)在高端AI芯片及HBM強(qiáng)烈需求下，TSMC于2023年底CoWoS月產(chǎn)能有望達(dá)12K，其中，英偉達(dá)在A100及H100等相關(guān)AI Server需求帶動(dòng)下，對CoWoS產(chǎn)能較年初需求量，估提升近5成，加上AMD、Google等高端AI芯片需求成長下，將使下半年CoWoS產(chǎn)能較為緊迫，而此強(qiáng)勁需求將延續(xù)至2024年，預(yù)估若在相關(guān)設(shè)備齊備下，先進(jìn)封裝產(chǎn)能將再成長3-4成。