人工智能（AI）技术的快速发展对计算能力提出了极高的要求，这直接推动了芯片设计与制造领域的创新，其中芯片封装技术的演进尤为关键。在这一背景下，2.5D和3D封装技术作为先进封装技术的代表，逐渐成为提升AI芯片性能、集成度和能效的重要手段。
2.5D封装
2.5D封装技术是一种介于传统二维平面封装和三维立体封装之间的过渡形态。它通过中介层（Interposer）这一关键组件，实现了芯片间的高速互连。中介层通常由硅、玻璃或有机材料制成，其上布满了微小的凸点或过孔，可以连接多个芯片。这些芯片并非直接堆叠，而是并排安置在中介层上，通过中介层上的高密度互联（HDI）技术实现彼此之间的数据交换。这种布局减少了芯片间信号传输的距离，提高了数据传输速度，同时降低了延迟和功耗，非常适合需要高性能互连的AI应用。
3D封装
3D封装技术则更进一步，直接将多个芯片堆叠在一起，并通过TSVs等垂直互连技术实现AD8403AR10芯片间的直接通信。这种堆叠式设计极大地缩短了芯片间信号传递的距离，从而减少了延迟并提高了数据传输速率，非常适合于需要极高计算密度和能效比的AI应用。3D封装技术使得在极小的空间内集成更多的计算单元成为可能，对于深度学习、图像识别等复杂算法的实时处理尤为重要。
Chiplet技术
Chiplet（小芯片）是一种与2.5D/3D封装技术密切相关的创新设计思路，它允许将一个复杂的系统级芯片（SoC）分解为多个功能模块（即chiplets），每个模块可以在不同的工艺节点上制造，然后通过先进的封装技术集成到一起。这种方法不仅可以灵活地选择最适合各个模块的半导体工艺，还能够降低设计和生产成本，加快产品上市时间。对于AI芯片而言，Chiplet技术有助于优化特定计算任务的硬件架构，比如高效地整合计算单元、内存和I/O接口，以达到最优的性能和能效平衡。
AI芯片采用先进封装技术的实例
众多AI芯片厂商已开始采用这些先进封装技术来提升其产品的竞争力。例如：
1、AMD：其Radeon Instinct MI250X GPU采用了2.5D封装技术，利用Infinity Fabric Link互联技术，通过中介层实现GPU之间的高速通信，极大提升了AI计算的效率和性能。
2、Intel：推出了Foveros 3D封装技术，首次应用于Intel Lakefield处理器中，通过堆叠CPU核心、图形引擎、内存和其他I/O组件，实现了更紧凑的设计和更高的能效比。对于AI加速器，Intel也计划利用3D封装技术来整合不同功能模块，以优化性能和功耗。
3、台积电（TSMC）和日月光（ASE）：作为全球领先的芯片代工厂和封装测试服务提供商，它们为众多AI芯片企业提供2.5D和3D封装解决方案，支持从高性能计算到边缘计算的各种应用场景。
4、华为：虽然面临供应链挑战，但在其麒麟系列SoC中，海思也探索了集成度更高的封装技术，比如使用了先进的封装技术来整合CPU、GPU、NPU等多种功能模块，以增强AI处理能力和整体系统性能。
这些例子仅是冰山一角，随着AI应用的不断拓展和对计算能力需求的持续增长，2.5D、3D封装以及Chiplet技术已成为推动AI芯片性能跃升的关键因素，它们不仅解决了传统封装技术面临的集成度和互连瓶颈，还为AI硬件的创新提供了强大的技术支持，是未来AI芯片发展的重要趋势。
