台积电量产特斯拉 Dojo AI 训练模块，目标到 2027 年将算力提高 40 倍-指股网

台积电量产特斯拉 Dojo AI 训练模块，目标到 2027 年将算力提高 40 倍

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▲图源：特斯拉IFO_oW（整合型扇出晶圆级系统封装）是“IFO”技术应用于高性能计算机的一种改良模式，也是一种晶圆级（Wafrcal）的超大型封装技术，主要包括晶圆状的放热模组（lat）、硅芯片（ilicoDi）群、IFORDL、电源模组、连接器等部分。IFO_oW在模组（尺寸和晶圆大小相近

▲图源：特斯拉InFO_SoW（整合型扇出晶圆级系统封装）是“InFO”技术应用于高性能计算机的一种改良模式，也是一种晶圆级（WaferScale）的超大型封装技术，主要包括晶圆状的放热模组（Plate）、硅芯片（SiliconDie）群、InFORDL、电源模组、连接器等部分。InFO_SoW在模组（尺寸和晶圆大小相近）上横向排列多个硅芯片（SiliconDie，或者Chip），再通过“InFO”结构使芯片和输入/输出端子相互连接，从而区别于堆叠了两个“InFO”的“InFO_SoIS（SystemonIntegratedSubstrate）”技术。一般来说，InFO_SoW技术生产的芯片面积较大，它可以将大规模系统（由大量的硅芯片组成）集成于直径为300mm左右的圆板状模组（晶圆状的模组）上；而通过采用InFO技术，它又可以获得相比传统的模组相更小型、更高密度的集成系统。在台积电之前公布的资料中，InFO_SoW相比于采用倒装芯片（FlipChip）技术的Multi-chip-module（MCM）和“InFO_SoW”更有优势。指股网查询发现，与MCM相比，其相互连接的排线宽度、间隔缩短了二分之一，排线密度提高了两倍。此外，其单位面积的数据传输速度也提高了两倍；电源供给网络（PDN）的阻抗（Impedance）明显低于MCM，仅为MCM的3%。广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，指股网所有文章均包含本声明。

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