科技领域近期传出重磅消息，英伟达正酝酿一项大胆计划，意图在2028年推出的新一代GPU产品中集成创新技术，以巩固其在AI推理市场的领先地位。这款代号为“费曼”（Feynman）的GPU，将首次尝试融合Groq公司的LPU（语言处理单元）架构，引发行业高度关注。
命名灵感源自诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼的这款GPU，其设计理念借鉴了AMD在X3D处理器上的成功经验。行业专家AGF通过技术分析指出，英伟达极有可能采用台积电最先进的SoIC混合键合技术，通过3D堆叠实现芯片架构的重大突破。这种设计将计算核心与存储单元分离制造，再通过垂直堆叠实现高效互联。
具体实现方案显示，主计算模块将采用台积电1.6nm制程的A16工艺制造，集成Tensor计算单元与控制逻辑。而包含大规模SRAM存储阵列的LPU模块则会单独制造成独立芯片，直接堆叠在计算核心上方。这种设计充分利用了A16工艺的背面供电特性，通过释放正面空间实现超低延迟的数据传输通道，理论上可带来显著的性能提升。
推动这种复杂架构设计的核心动因，源于半导体物理层面的现实约束。随着制程工艺向原子级迈进，SRAM存储单元的缩放速度已明显落后于逻辑电路。若在先进制程节点上集成大容量SRAM，不仅会造成高端硅片的浪费，更会导致晶圆成本呈指数级增长。将存储单元剥离为独立芯片进行堆叠，成为平衡性能与成本的最优技术路径，这也与当前芯片行业盛行的“芯粒”（Chiplet）化趋势不谋而合。
尽管3D堆叠方案在理论层面具有显著优势，但其工程实现仍面临多重挑战。首当其冲的是散热问题，在原本高密度的计算核心上叠加存储芯片，极易突破热功耗极限。更棘手的是软件生态适配难题：Groq的LPU架构强调确定性执行流程，而英伟达现有的CUDA生态则建立在硬件抽象与灵活调度基础之上。如何在保持CUDA兼容性的同时，实现两种异构架构的无缝协同，将成为考验英伟达工程团队的关键课题。
这项技术革新若能成功落地，不仅将重新定义AI推理芯片的性能标准，更可能引发整个半导体行业的架构革命。但从业界反馈来看，从实验室原型到商业化产品仍需跨越散热设计、信号完整性、制造良率等多重技术门槛。这场由行业巨头主导的技术博弈，正在为全球AI硬件发展开辟新的可能性空间。
