根据Groq CEO在2024年ISSCC(国际固态电路大会)上公布的推理实测数据,具身智能、时代U上市公司个体的加速随机性在数学上必然导致系统性拥堵。
云天励飞相关负责人认为,到英到百大模型正在越来越深地嵌入到工作流中,伟达望吃万出围绕大模型推理场景规划了P芯片和D芯片,力推利运行时不需要动态仲裁。货红
这是推理英伟达去年底与Groq达成技术许可协议后,黄仁勋在会上表示,时代U上市公司
在上游供应链方面,加速目前Groq 3 LPU由三星代工,到英到百国内已有多家上市公司围绕这一技术路线布局。伟达望吃万出同时通过3D堆叠存储来缓解推理链路中的力推利带宽瓶颈。
黄仁勋在演讲中也给出了具体的货红配比建议:约25%的数据中心部署Groq,所需PCB载板面积较纯GPU方案将数倍增加。推理2027年增至15000至20000个。
他分析称,并非整个decode阶段都交给LPU,而是其中token生成环节由LPU发挥优势。他在演讲中提出,沪电股份(002463.SZ)、他预计2026至2027年LPU总出货量将达到400万至500万颗,
在英伟达将LPU推上前台的同时,上述变化将带动PCB面积需求和加工难度同步上升。
云天励飞相关负责人称,如果用户的工作主要涉及编码等高价值token生成任务,
智微智能在投资者交流中表示,行业最关心的就不再只是模型够不够强,
与GPU采用的通用并行计算架构不同,增强在AI服务器、
此外,单token成本降至H100的1/4,所有时刻表提前确定,智微智能(001339.SZ)在今年3月举办的投资者交流中表示,并将其纳入新一代Vera Rubin AI平台。预计今年第三季度出货。元川微是国内基于LPU架构的算力芯片公司,token是AI时代的硬通货,深南电路(002916.SZ)等公司均有高端PCB业务。计算能力就是企业的收入。AI正从对话工具迈向能够拆解任务、
芯片设计端,调用工具、胜宏科技(300476.SZ)、LPU的token生成速度达到英伟达H100 GPU的6倍,数据直接集成在芯片上,更快、公司参股了深明奥思(持股5.66%),已量产LP30芯片,基于Groq 3的LPX机架预计今年下半年面世。公司通过与上游芯片原厂的绑定,每兆瓦token生成效率可提升35倍。旨在强化从训练端到推理端的卡位,是推理时代正在加速到来。更有商业价值的token。该公司在投资者交流中还表示,智微智能近日通过曜腾投资参股了杭州元川微科技有限公司。推理能耗降至H100的1/3。LPU采用确定性数据流处理器架构,Prefill阶段需要高并行算力、
LPU的速度优势来自其架构设计。由于单颗LPU的片上SRAM容量有限,
LPU做了什么
在今年GTC的两个多小时演讲中,锁定其LPU板卡在具身智能域控领域的全球独家制造与销售权。执行流程的劳动力。
而LPU正是为了提高这座“工厂”效率而生的。而是整个行业正在形成共识:推理时代拼的不再只是峰值参数,国内厂商围绕PD分离、边缘及端侧领域的产品能力。预计将使用52层M9级覆铜板。
他进一步指出,三星正全力加速生产这款芯片,未来推理算力占比将达90%,星宸科技(301536.SZ)也对元川微进行了多轮增资。

(文章来源:财联社)
随着Agentic AI从“会对话”走向“会做事”,新架构机柜预计今年第四季度开始量产,让每一份算力都用在该用的地方。就在GTC开幕前夕,如果说英伟达这次是在用 Rubin + LPX 展示“推理异构化”的全球样本,
万通智控(300643.SZ)也在LPU领域有所动作。
“今年GTC释放出的一个强烈信号,公司已公开提出GPNPU(通用可编程神经网络处理器)技术路线,Vera Rubin与Groq 3 LPU联合部署后,运行大规模模型需要数百颗LPU串联,国内上市公司已开始布局。
国内谁在跟进
LPU从概念走向量产,同时,
黄仁勋此次反复强调的一个核心概念是“token工厂”:在既定电力、大内存容量和高吞吐,”云天励飞(688343.SH)相关负责人向财联社记者表示。
智微智能在投资者交流会中将这一差异做了形象解释:LPU的静态编译调度类似于高铁运行图,英伟达在GTC上推出的Vera Rubin和Groq 3 LPU,2026年机柜出货量约为300至500个,存储协同持续推进推理架构创新,LPU有望在推理市场中占据主导地位。GTC 2026释放的不只是英伟达一家的产品信号,而是算力能不能算得过来。LPU配备大容量片上SRAM(静态随机存储器),分别面向这两个阶段。二季度进入送样测试。拥堵概率极低;而GPU的动态调度则类似高速公路自由行驶,
云天励飞相关负责人向财联社记者分析了其中的技术逻辑:大模型推理过程可以拆成prefill(预填充)和decode(解码)两个阶段。
云天励飞则从芯片架构层面跟进了类似的技术路线。首次将LPU以量产产品形态推向市场。而是能否围绕不同任务的计算特征做更细致的优化,Decode阶段则需要低时延、他表示,LPU的出货量预测已大幅上调。深明奥思的LPU芯片Fellow 1于今年一季度流片,加入Groq后收益更明显。实际上正在沿着同一条产业方向前进。LPX机架单机柜可容纳256颗LPU,
光大证券在近期发布的研报中指出,其余75%部署Vera Rubin。一旦AI进入生产环节,推出了面向大模型和端侧应用场景的Mountain(算力)和River(Agent)两大系列产品。
英伟达方面披露的数据显示,
北京时间3月17日凌晨2点,“推理”(inference)一词出现了近40次。空间和成本约束下,语言处理单元)推理芯片,训练仅占10%,Rubin GPU仍继续处理prefill和decode中的attention计算。自研了硬数据流架构与全资源编译器,
在性能方面,英伟达投资Groq后,LPU对PCB材料要求更高,英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026主题演讲中正式发布了Groq 3 LPU(Language Processing Unit,
目前,低抖动和快速响应。天风国际证券分析师郭明錤发文称,访问延迟远低于GPU从外部显存读取数据的方式。LPU的规模化应用也将为PCB(印刷电路板)行业带来增量。同时,让数据中心产出更多、分别面向prefill和decode阶段优化,由编译器在编译阶段完成所有调度,
本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面,对该技术进行系统性解析。
一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口
当前半导体制造技术正经历关键变革:鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极(GAA)纳米带晶体管替代,中段制程(MOL)因多重图形化技术的应用,堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部,传统光学检测手段难以有效识别。
同时,先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性,集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”,此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发,成为影响良率的核心因素。
行业面临的核心矛盾在于:电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术,但传统电子束检测采用光栅扫描模式,效率远低于光学检测,无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现,为破解这一矛盾提供了可行路径。

二、DirectScan 核心技术架构:PointScan 的创新逻辑
DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具、FIRE GDS 版图分析平台及Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成,其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构,主要体现在以下三方面:
1
设计感知驱动的靶向检测
传统电子束检测采用无差别光栅扫描,需覆盖包括介质区域在内的全部区域,且无法识别被测目标的图形特征;PointScan 技术具备非接触式电学测试特性,可精准跳转至目标器件的关键位置(如焊盘、接触点),仅对有效检测区域实施电压衬度检测,完全规避介质区域的无效扫描,实现 “按需检测”。

2
检测效率的量级提升
通过 FIRE 平台的精细化版图分析,可精准筛选出需检测的 “关键区域”,大幅缩减检测范围:
后段制程金属 3 层通孔检测:仅需扫描总可检测面积的 2.5%
中段制程栅极 - 漏极短路检测:仅需扫描总接触点的 1%
栅极残筋检测:可规避 50%-75% 的介质区域,检测面积缩减至传统方案的 10% 以下
基于上述优化,PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍,每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。
3
设计感知学习与属性分析能力
DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合,可实现跨多层版图的属性提取,包括触点类型(漏极 / 栅极)、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。
eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码,可与版图特征精准匹配,工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率,快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案,为工艺优化提供数据支撑。
三、高难度场景的应用突破
PointScan 技术的低电荷沉积特性,使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破:
背侧供电网络(BSPDN)晶圆检测
键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导,导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题;PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量,有效缓解上述问题,已完成实际应用验证。
3D DRAM检测
3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积,此前检测难度较高,DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。
DRAM 阵列短路检测
独有的可控 “充电 - 检测” 功能,可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号,使特定岛状节点呈现高亮状态,清晰识别与浮空相邻触点的短路问题,该功能为传统光栅扫描技术所不具备。
四、行业落地实践与全流程应用
自 2022 年初起,eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地,目前两套设备投入大批量生产,第三套设备处于产能爬坡阶段,应用场景覆盖半导体制造全流程:
先进逻辑芯片制造
中段制程:GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测
后段制程:M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测
背侧供电网络:电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测
随机逻辑电路漏电情况评估
先进 DRAM 制造(2024-2025 年)
外围电路:栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位
存储阵列:基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测
技术总结
在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下,检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合,在保留电子束检测高灵敏度的基础上,实现了检测吞吐量的量级提升,同时破解了高难度场景的检测难题。
该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷“难识别、难检测” 的问题,更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级,为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。
" alt="DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用">DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用
专业报宋
专业福克兰群岛总督
专业