Marvell和博通的进击

类别:业界动态  出处:网络整理  发布于:2025-07-14 10:47:49 | 232 次阅读

  Marvell Technology用 5nm 和 3nm 节点的先进 CMOS 技术,目前正转向 2nm 及以下节点,其中包括环绕栅极晶体管和背面供电等创新。
  对于先进的封装解决方案,Marvell Technology 一直利用晶圆上芯片和集成扇出方法,这使其能够为高性能计算专用集成电路开发复杂的 2.5D、3D 和 3.5D 设计。
  Marvell Technology 现正利用模块化重分布层 (RDL) 中介层技术来增强其功能,以替代传统的硅中介层。这项 2.5D 封装技术可用于开发多芯片 AI 加速器解决方案,其尺寸是现有单芯片的 2.8 倍,并可在六个 RDL 层上集成四个 HBM3/3E 堆栈。
  RDL 中介层技术还能缩短晶粒间连接距离,从而降低延迟并提高功率效率。由于 RDL 解决方案本质上是模块化的,因此可以无缝更换有缺陷的晶粒,终降低成本并提高良率。该技术兼容 HBM3/3E、XPU 型芯片,预计也将适用于即将推出的 HBM-4。
  这些因素吸引了超大规模企业积极利用这一技术。随着数据中心基础设施投资的快速增长,Marvell Technology 有望从中获益。MRVL 预计,到 2028 年,其数据中心半导体的潜在市场规模将增至 940 亿美元。该公司预计,其加速定制计算产品规模将达到 554 亿美元,2023 年至 2028 年的复合年增长率将达到 53%。
  博通(Broadcom ) 的 AVGO 先进 3.5D XDSiP 封装平台专为提升用于 AI 加速器的定制 AI XPU 的性能和效率而设计。博通的半导体部门(负责其定制硅片解决方案)在 2025 财年第一季度同比增长 11%。AMD
  是定制硅片解决方案和 AI 加速器领域的另一家参与者,其半定制 SoC 产品和 Instinct 加速器为众多数据中心提供支持。AMD 的可重构 Alveo 自适应加速器卡用于加速数据中心的计算密集型应用程序。
  虽然博通和超微半导体公司是人工智能加速器定制硅片领域的强大参与者,但 Marvell Technology 向 2.5D 封装平台迈进并利用模块化 RDL 中介层技术可能会使其远远领先于该领域的其他参与者。
  博通的进击之路
  博通正抓住人工智能浪潮的机遇,这得益于其网络和定制人工智能芯片需求的飙升。2025 财年第二季度,该公司报告称其人工智能收入同比增长 46%,达到 44 亿美元,其中仅人工智能网络业务就飙升超过 170%。目前,该业务占博通人工智能总收入的 40%,凸显了网络在支持海量人工智能工作负载方面发挥的关键作用。
  借此良机,博通预计其人工智能半导体收入将在 2025 财年第三季度达到 51 亿美元,同比增长 60%,并标志着其人工智能业务连续第十个季度实现增长。推动这一增长的是博通基于以太网的网络产品组合,其中包括 Tomahawk 交换机、Jericho 路由器和网卡 (NIC)。目前,谷歌、Meta 和微软等超大规模数据中心运营商已广泛部署这些技术。以太网凭借其开放且可扩展的架构,仍然是标准,可实现跨人工智能数据中心的无缝横向扩展和纵向扩展。
  博通也已开始发售其下一代Tomahawk 6以太网交换机,其传输速率可达102.4 Tbps。Tomahawk 6专为AI规模架构设计,引入了认知路由2.0、共封装光器件以及对海量XPU集群的支持等创新技术。这些特性直接解决了高性能AI系统的网络瓶颈。
  以上因素表明,博通已做好准备,抓住AI需求的持续增长机遇。凭借其AI芯片的持续增长、变革性的网络技术以及强劲的市场应用,该公司拥有清晰的未来增长路径。
  NVIDIA 主导着 AI 半导体领域,提供无与伦比的 GPU 性能和高性能计算。NVIDIA 的 DGX Cloud、CUDA 软件和 AI 框架在各行各业得到广泛应用,推动着可扩展的 AI 部署。随着企业 AI 需求的激增,NVIDIA 的软件和 AI 云解决方案成为另一个重要的收入驱动力。
  英特尔正在推进其 AI 战略,其 CPU 和 GPU 架构瞄准边缘和数据中心工作负载。英特尔的“5N4Y”路线图旨在到 2025 年实现制程领先,而至强 6“Sierra Forest”则引入了高效的核心服务器芯片,用于高密度 AI 任务。近发布的产品,包括针对 AI 优化的 PC 芯片和搭载 Core Ultra 的 vPro 平台,标志着英特尔数十年来的架构变革,旨在跨设备提供可扩展、高效的 AI 性能,并加速其在更广泛生态系统中的应用。
关键词:Marvell博通

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