顯卡也能“蓋樓”？英偉達Feynman GPU前瞻

IT之家 12 月 30 日消息，科技媒體 Wccftech 昨日（12 月 29 日）發布博文，報道稱英偉達計劃在 2028 年推出的“費曼”（Feynman）GPU 中，集成 Groq 的 LPU（語言處理單元）技術，意圖借此主導 AI 推理市場。

圖源：Wccftech

理查德?費曼（Richard Feynman，1918-1988）是美國著名理論物理學家、諾貝爾獎得主，以其在量子電動力學（QED）上的貢獻，特別是提出了費曼圖而聞名，他因該工作與施溫格、朝永振一郎共同獲得 1965 年諾獎。

GPU 領域專家 AGF 于 12 月 28 日在 X 平臺分析預測，Feynman GPU 將借鑒 AMD 在 X3D 處理器上的成功經驗，極有可能采用臺積電先進的 SoIC（系統整合芯片）混合鍵合技術，實施 3D 堆疊設計。

根據這一構想，主計算裸片（compute die，包含 Tensor 單元與控制邏輯）將采用臺積電最先進的 A16（1.6nm）工藝制造，而包含大規模 SRAM（靜態隨機存取存儲器）存儲庫的 LPU 單元則會制成獨立的 Die，直接堆疊在計算核心之上。

這種設計利用了 A16 工藝的“背面供電”特性，釋放了芯片正面空間用于垂直連接，從而實現超低延遲的數據傳輸。

圖源：Wccftech 利用 AI 制作生成

該專家分析認為英偉達之所以考慮這種復雜的堆疊方案，主要源于物理層面的限制。隨著制程工藝不斷微縮，SRAM 的縮放速度已明顯滯后于邏輯電路。

如果在昂貴的先進制程節點上制造單片式的大容量 SRAM，不僅會造成高端硅片的浪費，還將導致晶圓成本急劇飆升。因此，將 LPU / SRAM 剝離為獨立 Die 并進行堆疊，成為平衡性能與成本的最優解，這也符合當前半導體行業追求“芯粒”（Chiplet）化的技術趨勢。

IT之家援引博文介紹，盡管堆疊方案理論上能帶來巨大的推理性能飛躍，但實際落地仍面臨重重困難。首先是散熱問題，在原本就高密度的計算核心上再堆疊發熱單元，極易觸碰熱功耗墻。

其次是更為棘手的軟件適配問題：Groq 的 LPU 架構強調“確定性”執行順序，而英偉達賴以生存的 CUDA 生態則基于硬件抽象與靈活性設計。

圖源：Groq

如何在保證 CUDA 兼容性的前提下，完美融合 LPU 的固定執行邏輯，將是英偉達工程師必須攻克的“工程奇跡”。