北京清微智能科技申请一种支持 3D 存储与 C2C 互联的数据流架构性能仿真方法专利，解决建模问题，填补技术空白

北京清微智能科技有限公司近日申请了一项名为“支持3D存储与C2C互联的数据流架构性能仿真方法”的专利。 这项技术有望解决当前AI芯片面临的建模难题，填补技术空白，为人工智能计算架构带来革命性突破。

3D存储技术通过垂直堆叠多层存储单元，显著提升了存储密度和带宽。 以NEO半导体公司推出的3D X-AI芯片为例，其采用了300层DRAM堆叠结构，存储密度比现有HBM高出8倍。更重要的是，这款芯片集成了8000个神经元电路，能够在存储器内部直接执行AI处理任务，将AI性能提升100倍，同时降低99%的功耗。

C2C（Chip-to-Chip）互联技术则允许芯片之间实现高速数据传输。与传统的D2D（Die-to-Die）互联相比，C2C互联在封装级别和传输空间上有所不同。它适用于需要在不同芯片或模块间进行数据传输的场景，如服务器节点间的连接、多板卡系统或大型电子设备中的芯片间通信。C2C互联技术的通用兼容性和设计灵活性，使其成为构建大规模AI计算系统的关键。

清微智能科技的这项专利技术巧妙地结合了3D存储和C2C互联的优势。 通过在3D存储结构中集成高性能的C2C互联接口，可以实现数据的快速存取和高效传输，有效解决当前AI芯片面临的冯·诺伊曼瓶颈问题。 这种创新架构不仅能够大幅提升计算效率，还能显著降低功耗和成本，为构建大规模AI计算系统提供了新的可能性。

从更宏观的角度来看，这项技术代表了AI芯片架构的发展趋势。随着人工智能应用的不断深入，对计算性能和能效比的要求越来越高。传统的单芯片架构已经难以满足需求，而多芯片模块（MCM）和Chiplet等先进封装技术则为突破性能瓶颈提供了新的思路。清微智能科技的这项专利正是顺应了这一趋势，通过创新的3D存储和C2C互联架构，为构建下一代AI计算平台奠定了基础。

值得一提的是，清微智能科技的这项技术与国际领先企业的发展方向不谋而合。例如， NVIDIA在其最新的AI芯片路线图中也强调了D2D和C2C互联技术的重要性。 NVIDIA通过NVLink、NVSwitch和NVLink C2C技术将CPU、GPU灵活连接，形成了统一的硬件架构。这种趋势表明，先进的互联技术正在成为AI芯片发展的关键驱动力。

总的来说，清微智能科技的这项专利技术不仅填补了国内在这一领域的技术空白，也展示了中国企业在AI芯片创新方面的实力。随着这项技术的进一步发展和应用，我们有理由期待，它将为人工智能计算架构带来新的突破，推动整个行业的进步。