愛普攜手台積電與力積電搶下Google大單 - 股票
By Donna
at 2020-08-20T09:27
at 2020-08-20T09:27
Table of Contents
-------------------------------發文提醒----------------------------------
1.發文前請先詳閱[新聞]分類發文規範,未依規範發文將受處份。
2.連結過長請善用 https://goo.gl/ 縮網址,連結能不能點擊者板規1-2-2處份。
3.心得/評論請盡量充實,心得過短或濫竽充數將會以1-2-3&一行文規範水桶處份。
---------------------------按ctrl+y可刪除以上內容。----------------------
1.原文連結:
https://reurl.cc/q8dMon
※過長無法點擊者必須縮網址
2.原文內容:
我國半導體製造科技再創新猷!晶圓代工廠台積電(2330)及力積電不約而同宣布擴大在邏
輯與DRAM晶圓堆疊(3D Wafer on Wafer,WoW)布局,並投入AI晶片開發並已運交客戶投入
市場。值得注意的是,這顆AI晶片是由愛普(6531)提供DRAM設計,力積電投入DRAM量產,
再由台積電7奈米生產邏輯晶圓,並與愛普及力積電DRAM晶圓進行WoW堆疊,據了解,國際
大廠Google開發的TPU已採用此一方案。
據業者透露,力積電與愛普首度攜手成功量產進行AI晶片WoW方案,主要是Google的TPU。
同時這顆晶片也意味著,愛普、力積電與台積電三方在記憶體與邏輯整合封裝技術上的成
功,同時也替未來WoW代工封裝模式開始新紀元。目前力積電、愛普與其他邏輯晶片代工
大廠合作發展的WoW產品已測試成功,現正進行運轉速度修正、製造良率改進等後續作業
,預計今年底可達出貨水準。
力積電董事長黃崇仁表示,為凸顯該公司兼具邏輯、記憶體代工技術的獨特產業定位,力
積電已設定邏輯電路記憶體元件一體化的未來發展路線,並與國內DRAM設計公司愛普科技
聯手,成功根據海外客戶要求,以WoW技術成功將邏輯與DRAM晶圓堆疊,並完成新一代整
合晶片的量產;同時,另一項將邏輯電路與DRAM整合到單一晶片,以AIM(AI Memory)概念
問世的新產品,也已出貨切入方興未艾的人工智能(AI)市場。
據了解,為強化整合邏輯、記憶體代工的獨特優勢,力積電已與愛普等設計公司聯手,進
一步導入3D WoW技術,發展邏輯晶片和DRAM垂直異質疊合(Hybrid Bonding)製程,並共同
研發下一代AI應用所需的新型DRAM架構,透過此一技術突破,邏輯電路與DRAM之間的資料
傳輸頻寬,將達現行HBM(High Bandwidth Memory)五倍以上。
力積電指出,目前3D堆疊封裝技術分為WoW和SoIC(Chip on Wafer),日前韓國三星電子宣
布將SRAM晶片堆疊到邏輯主晶片上,即採用SoIC方式。力積電、愛普及其他邏輯代工大廠
合作發展的3D WoW則是屬於晶圓級系統整合技術,具有增加頻寬、降低延時(Latency)、
高性能、低功耗以及更小外觀尺寸等優點。
針對力積電未來營運模式,黃崇仁透露,3D WoW將是該公司發展主軸之一,此項代工業務
將涵蓋晶圓製造、TSV、堆疊等不同層面的技術,同時DRAM架構的重新設計將是愛普等設
計公司的著力重點;在邏輯晶片方面也因為應用的多樣化、複雜度,而需與不同的邏輯代
工大廠合作,因此力積電除將持續精進新架構DRAM等相關代工製程技術之外,更將全力發
展上、下游同業協力爭取商機的營運模式。
3.心得/評論:
腰骨出貨文?
※必需填寫滿20字
--
1.發文前請先詳閱[新聞]分類發文規範,未依規範發文將受處份。
2.連結過長請善用 https://goo.gl/ 縮網址,連結能不能點擊者板規1-2-2處份。
3.心得/評論請盡量充實,心得過短或濫竽充數將會以1-2-3&一行文規範水桶處份。
---------------------------按ctrl+y可刪除以上內容。----------------------
1.原文連結:
https://reurl.cc/q8dMon
※過長無法點擊者必須縮網址
2.原文內容:
我國半導體製造科技再創新猷!晶圓代工廠台積電(2330)及力積電不約而同宣布擴大在邏
輯與DRAM晶圓堆疊(3D Wafer on Wafer,WoW)布局,並投入AI晶片開發並已運交客戶投入
市場。值得注意的是,這顆AI晶片是由愛普(6531)提供DRAM設計,力積電投入DRAM量產,
再由台積電7奈米生產邏輯晶圓,並與愛普及力積電DRAM晶圓進行WoW堆疊,據了解,國際
大廠Google開發的TPU已採用此一方案。
據業者透露,力積電與愛普首度攜手成功量產進行AI晶片WoW方案,主要是Google的TPU。
同時這顆晶片也意味著,愛普、力積電與台積電三方在記憶體與邏輯整合封裝技術上的成
功,同時也替未來WoW代工封裝模式開始新紀元。目前力積電、愛普與其他邏輯晶片代工
大廠合作發展的WoW產品已測試成功,現正進行運轉速度修正、製造良率改進等後續作業
,預計今年底可達出貨水準。
力積電董事長黃崇仁表示,為凸顯該公司兼具邏輯、記憶體代工技術的獨特產業定位,力
積電已設定邏輯電路記憶體元件一體化的未來發展路線,並與國內DRAM設計公司愛普科技
聯手,成功根據海外客戶要求,以WoW技術成功將邏輯與DRAM晶圓堆疊,並完成新一代整
合晶片的量產;同時,另一項將邏輯電路與DRAM整合到單一晶片,以AIM(AI Memory)概念
問世的新產品,也已出貨切入方興未艾的人工智能(AI)市場。
據了解,為強化整合邏輯、記憶體代工的獨特優勢,力積電已與愛普等設計公司聯手,進
一步導入3D WoW技術,發展邏輯晶片和DRAM垂直異質疊合(Hybrid Bonding)製程,並共同
研發下一代AI應用所需的新型DRAM架構,透過此一技術突破,邏輯電路與DRAM之間的資料
傳輸頻寬,將達現行HBM(High Bandwidth Memory)五倍以上。
力積電指出,目前3D堆疊封裝技術分為WoW和SoIC(Chip on Wafer),日前韓國三星電子宣
布將SRAM晶片堆疊到邏輯主晶片上,即採用SoIC方式。力積電、愛普及其他邏輯代工大廠
合作發展的3D WoW則是屬於晶圓級系統整合技術,具有增加頻寬、降低延時(Latency)、
高性能、低功耗以及更小外觀尺寸等優點。
針對力積電未來營運模式,黃崇仁透露,3D WoW將是該公司發展主軸之一,此項代工業務
將涵蓋晶圓製造、TSV、堆疊等不同層面的技術,同時DRAM架構的重新設計將是愛普等設
計公司的著力重點;在邏輯晶片方面也因為應用的多樣化、複雜度,而需與不同的邏輯代
工大廠合作,因此力積電除將持續精進新架構DRAM等相關代工製程技術之外,更將全力發
展上、下游同業協力爭取商機的營運模式。
3.心得/評論:
腰骨出貨文?
※必需填寫滿20字
--
Tags:
股票
All Comments
By Jacky
at 2020-08-20T21:11
at 2020-08-20T21:11
By Andy
at 2020-08-25T01:41
at 2020-08-25T01:41
By Steve
at 2020-08-27T05:12
at 2020-08-27T05:12
By Oliver
at 2020-08-31T18:32
at 2020-08-31T18:32
By Freda
at 2020-09-05T14:01
at 2020-09-05T14:01
By Ida
at 2020-09-09T07:41
at 2020-09-09T07:41
By Ivy
at 2020-09-13T20:08
at 2020-09-13T20:08
By Hazel
at 2020-09-17T23:57
at 2020-09-17T23:57
By Kristin
at 2020-09-18T11:49
at 2020-09-18T11:49
By Rachel
at 2020-09-19T01:20
at 2020-09-19T01:20
By Yedda
at 2020-09-19T07:33
at 2020-09-19T07:33
By Queena
at 2020-09-21T08:32
at 2020-09-21T08:32
By Yedda
at 2020-09-25T06:20
at 2020-09-25T06:20
By Jake
at 2020-09-25T18:49
at 2020-09-25T18:49
By Olivia
at 2020-09-27T03:02
at 2020-09-27T03:02
By Noah
at 2020-10-02T01:32
at 2020-10-02T01:32
Related Posts
銀行看好房市 剛性需求仍高
By Yuri
at 2020-08-20T09:21
at 2020-08-20T09:21
下市風險大!元大原油正2 10月起適用原清
By Hedda
at 2020-08-20T09:13
at 2020-08-20T09:13
康友爆雷 波及四銀行
By Hazel
at 2020-08-20T09:02
at 2020-08-20T09:02
2020/08/20 盤中閒聊
By Mason
at 2020-08-20T08:30
at 2020-08-20T08:30
旺宏 空空空 引擎發動
By William
at 2020-08-20T08:24
at 2020-08-20T08:24