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AI加速器供应链:SiFive开放设计授权,Nittobo的T-glass却供应吃紧

SiFive从2024年9月开始对外授权一套完整的RISC-V AI加速器设计。一种鲜为人知的封装材料,全球约九成供应掌握在一家日本企业手里,AI芯片离不开它。

科技分析林晓雯发布: 2026年9月27日4 分钟阅读资料来源 3
AI加速器供应链:SiFive开放设计授权,Nittobo的T-glass却供应吃紧

SiFive过去多年只卖RISC-V CPU核心,客户把它放在别家的矩阵运算引擎旁边。2024年9月,它离卖整套加速器又近了一步。The Register在9月19日报道,公司发布了Intelligence XM系列,客户可以授权、定制,再送去流片。

基础集群把四个Intelligence X RISC-V CPU核心和自研矩阵运算引擎配在一起。每个集群通过一致性枢纽接口支持最高1TB/s内存带宽。按The Register的说法,每GHz预计可提供最高16 TOPS的INT8或8 teraFLOPS的BF16。

“每GHz”这个前提很关键。这不是一颗成品芯片。实际性能取决于几件事:客户在一颗裸片上放几个集群、怎么连线、还有哪些单元共用这块硅片、功耗和散热预算有多少,以及最终频率定在哪。

SiFive英国区高级副总裁兼总经理John Ronco对The Register说,基于该设计的大多数芯片会用四到八个集群。按1GHz频率算,就是4到8TB/s的峰值内存带宽,最高32到64 teraFLOPS的BF16。公司的演示材料里提到512个集群也有可能,那样一颗芯片的BF16矩阵算力接近4 petaFLOPS,而Nvidia最强的Blackwell GPU为2.5 petaFLOPS。Ronco不愿说这个设计到底能扩到多大。

Ronco还预计这些集群不会大规模用于AI训练。推理是受带宽限制的问题,SiFive瞄准的正是这里。公司表示会公开SiFive Kernel Library的开源参考实现,降低RISC-V的采用门槛。

没人盯着的封装瓶颈

Tom's Hardware在2026年3月报道,日本企业Nittobo掌握全球约90%的T-glass供应。T-glass是一种低热膨胀系数的玻璃纤维布,用在IC基板的有机芯层里。它能让又大又热的芯片封装保持尺寸稳定,是2.5D和3D封装的首选材料。

需求已经超过供应。Nittobo正在把福岛工厂的产能提高两倍,但Tom's Hardware称新增产量要到2027年年中才能进入市场。价格上涨了20%到30%,覆铜板等下游材料的交期从正常的8到10周拉长到20周以上。

“T-glass供应现在更紧张,供应商已经不报交期了。”元大分析师Bill Ho说。

Yole Group分析师Bilal Hachemi对Tom's Hardware说,替换T-glass并不容易。它有着特定的介电常数和热膨胀系数,适合AI芯片,尤其是有机芯层。他还指出,IC基板行业历来利润微薄,所以需求哪怕小幅上涨也可能引发短缺。

材料问题会随封装本身一起放大。Tom's Hardware引用的Nvidia数据显示,中介层尺寸从Hopper的814mm2增到Blackwell的1700mm2,增幅109%,Rubin和Feynman预计还会更大。美国银行估计,Nittobo的电子材料销售额将从2025年的409亿日元几乎翻倍,到2028年3月达到877亿日元。

Hachemi称,Nvidia直接找上游材料供应商,在供应链这一段前所未有。一旦最大的买家锁住产能,其他加速器厂商只能争抢剩下的部分。

出口、代理与RISC-V的中间地带

RISC-V设计还缠在出口管制里。The Register在2024年10月28日报道,台积电据称切断了对中国芯片设计公司算能的供货,原因是算能被指违反美国制裁、试图向华为供应元器件。路透社援引两名知情人士称,那笔订单与华为昇腾910B相似的客户正是算能。算能否认与华为有任何直接或间接业务关系,并表示已向台积电提交详细调查报告。与算能有关联的加密设备公司比特大陆也否认参与。

据The Register,华为昇腾910B大致与Nvidia四年前的A100相当,FP16为320 teraFLOPS,Int8为640 teraFLOPS。按美国规定,台积电2020年已停止与华为做生意。

把这两条线放在一起看,数据中心加速器市场不太像芯片设计公司之间的赛跑,更像一条队列。晶圆产能、基板材料和出口许可都卡着出货,而它们没有一个按硅片的速度走。

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资料来源

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  1. 01SiFive shifts from RISC-V cores for AI chips to designing its own acceleratorEN
  2. 02Shortages of crucial chip packaging material threatens AI accelerator supplyEN
  3. 03TSMC reportedly cuts off RISC-V chip designer linked to Huawei acceleratorsEN

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本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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