华为"韬（τ）定律"——先进半导体设计的系统方法论

大黑蚊子

) r/ C" p, G; Q8 |. {0 F, m* n# z第一章  韬（τ）定律的提出背景与理论框架

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" a1 }+ _; P( n% k1.1  摩尔定律放缓与"几何缩微"的困局

半导体工业的发展史本质上是"几何缩微"（Geometric Scaling）的历史。在摩尔定律（Moore's Law）和登纳德缩放定律（Dennard Scaling）的引导下，芯片性能通过晶体管尺寸的不断缩减、单位面积集成度的指数增长而持续提升，时间长达半个多世纪。
然而，这一范式在7nm以下节点遭遇了根本性困难：

• Dennard缩放定律早已失效——晶体管缩小不再同步降低功耗密度，后段互连的RC延迟取代门延迟成为主导瓶颈。
• 极紫外（EUV）光刻设备被少数厂商垄断，多重曝光（Multi-Patterning）导致成本激增，良率难以维持。
• IRDS国际路线图共识：7nm以后纯几何缩放的PPAC（性能、功耗、面积、成本）回报急剧下降，数据搬运的能耗成为主矛盾。
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何庭波在ISCAS 2026的主题演讲中直接指出："传统演进提供的微缩增长，已经无法满足越来越多的性能、功耗、集成度的需求。因此在移动终端领域，我们必须在摩尔演进之外探索新的技术路径。"
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, E# E1 n5 n/ v1.2  从"几何缩微"到"时间缩微"

5 F; f/ q9 [1 J$ F6 N# D韬（τ）定律的核心思想是范式转移：将芯片性能优化的核心目标，从"把晶体管做小"（几何缩微）转为"把信号路径做短"（时间缩微）。这一思想并非凭空而来——在学术界和工业界，从Elmore延迟模型到STCO（系统工艺联合设计），"以延迟为优化目标"的认知早已有之。但华为的区别在于，它首次将这一思想系统化为一套跨越12个数量级（皮秒到秒）的统一设计方法论。
- B( \6 o8 L# \$ [1 u( n2026年5月26日，华为在IEEE ISCAS 2026首日发表了由副董事长何庭波署名的论文"A Time Scaling Theory for Multi-Layer Electronic Systems"，正式提出τ定律。在次日会议中，海思麒麟与巴龙首席架构师黄勇（Huang Yong）等几位IEEE Fellow详细分享了LogicFolding（逻辑折叠）的技术细节。
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  }" s5 l6 ^& B) V+ G% ^1.3  τ 定律的数学定义

论文中将τ定律定义为跨层KPI框架，而非Dennard量级的比例定律。其数学表达为：
    τ = f(τ_transistor, τ_circuit, τ_chip, τ_system)
0 I( M, K+ W' J# _: J8 @    τ_{n+1} = τ_n / α
" n5 M2 h$ q% j/ Q$ Z其中：
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• τ_transistor：晶体管层面的时间常数
• τ_circuit：电路层面的时间常数（门延迟、互连RC）
• τ_chip：芯片层面的时间常数（跨IP路径、时钟树、NoC延迟）
• τ_system：系统层面的时间常数（片间互连、网络、软件栈延迟）
  

α 的经验区间：移动约1.3×/年，自动驾驶约1.5×/年，AI工作负载最高可达10×/年。τ并非新器件物理的发现，而是一个可操作的延迟/时延KPI——它的价值在于统一了工艺、电路、架构、系统四层的对话语言，使得所有层级的设计决策都可以围绕"时间"来算账。
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8 Q1 W) o. `" m% m; ^1.4  跨层次时间常数的统一框架
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! X4 r' ]9 T# \7 \1 uτ定律最重要的洞察在于：当工艺微缩红利消退，系统性能的提升空间主要存在于各层次之间的"接口损耗"中。传统Fabless模式下，IP供应商、芯片设计公司、EDA工具商、封测厂各管一段，层级之间通过标准接口交互——这种分工虽然高效，但每个接口都意味着时间损耗。τ定律的做法是将这些散落在不同层次、不同公司、不同供应商的优化目标重新拧成一条线，以全局时间最优为目标进行联合优化。

第二章  LogicFolding（逻辑折叠）：τ定律的工程实现

如果τ定律是理论框架，LogicFolding就是它在芯片设计领域的工程落地。黄勇在ISCAS第二天的演讲中明确表示："今天分享的是过去几年在移动终端SoC芯片设计领域的一些工作——基于逻辑折叠的移动终端SoC设计实践。"
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2.1  逻辑叠逻辑：与传统3D封装的本质区别

& P+ H" ]1 j  U/ T$ L; ^) s产业界已有多种成熟的3D技术方案：HBM通过存储堆叠提升带宽密度，CIS堆叠实现像素阵列和逻辑的分层优化，3D V-Cache通过缓存堆叠提升特定场景性能和能效。但黄勇指出："这些方案大多属于相对固定的结构，以及粗颗粒度的堆叠方式，它们的互联密度、设计自由度和逻辑拆分能力仍然有限。"
传统3D封装与LogicFolding的核心区别在于设计颗粒度：
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• HBM（D2W堆叠）：约1万根互连，固定功能，物理上堆叠但逻辑上各自独立。
• AMD X3D（D2W Cache堆叠）：约10万根互连，整Cache Die堆叠，粗颗粒度。
• LogicFolding（W2W逻辑叠逻辑）：远超上述量级的互连密度，在同一模块内标准单元可跨TOP/BOT Die分布——同一个IP不再仅存于2D平面，上下层是同一个IP。
  

黄勇阐述折叠后的SoC架构："折叠以后，上层Die和下层Die不再有独立的模块子系统，而是上下层通过海量互联形成模块子系统。上下层Die不再是独立的单芯片，而是一个单芯片不可分割的一部分，还能方便地实现上下层Die资源的均衡分配。"
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2.2  W2W Face-to-Face Hybrid Bonding
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5 p- H5 o( k9 A: C( _LogicFolding依赖于两项核心工艺：
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• Face-to-Face Hybrid Bonding（正面对正面混合键合）：两片晶圆（Wafer）正面对正面，通过阵列式的铜柱（Cu Pillar）实现超高密度键合。关键指标：Kirin 2026 HB Pitch = 1.5 μm，顶层金属间距（Top Metal）≈ 720 nm，目标齿轮比（Gear Ratio）≈ 1。
• 背面TSV工艺（Backside TSV）：下层Die需要减薄，并通过跨层硅通孔实现上下Die的电气连接。引入TSV Keep-Out Zone（KOZ），会挤占部分有效面积——"+60%逻辑密度"是trade-off后的结果，不是免费午餐。
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相比于D2W（Die-to-Wafer）方案，W2W的优势在于支持远超D2W的互连密度——这是logic-on-logic的前提条件。代价则是无Die级配片、无系统级冗余——无法像D2W那样挑KGD（Known Good Die），良率对键合工艺更加敏感。




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2.3  细粒度逻辑分区（Fine-Grained Logic Partitioning）

" W* \7 d' c; O0 X! F2 t2 M这是LogicFolding设计理念中最核心的概念，也是工作量最大的部分。传统3D设计中，一个IP模块被打包在单个Die上（"模块钉死在某一Die"）。而LogicFolding要求在IP设计之初就以3D布局为出发点，同一模块内的标准单元可跨TOP/BOT分布——利用上下两层的结构，寻求逻辑链路的最短路径。
6 Y, Q: T4 d( f  Z+ ]三个关键技术要点：
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• Ultra High-Density HB（超高密度混合键合）：W2W堆叠，键合点的分布密度远超存储堆叠。逻辑芯片之间的连线极其密集且位置随机，需要数量巨大的HB来互连，对堆叠工艺提出极高要求。
• Systematically Minimized HB-to-TM Fanout Ratio（系统最小化键合点到顶层金属扇出比）：由于逻辑堆叠穿过HB的是不可预知信号线且扇出众多，HB附近绕线拥塞非常严重。最小化扇出比是缓解拥塞的关键——需要在EDA算法上进行相应调整。当前国际EDA工具（如Cadence Integrity 3D-IC）的Place仍类似"打平3D成2D再做"，不支持真正3D原生布局。
• Fine-Grained Logical Partition（细粒度逻辑分区）：在架构设计阶段就必须把两个Die的单元数量和尺寸控制得非常接近，否则良率和成本都难以优化。海思作为全国最大最全的Design House，具备这样的能力和资源。
  

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2.4  SkyClock：跨Die时钟方案
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跨Die时钟分布被多位分析者评价为"全场技术含金量最高的一页"。LogicFolding设计带来两个根本性时钟问题：
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• STA Corner数量爆炸：TOP Die可能落在FF Corner，BOT Die落在SS Corner，跨Die的PVT（工艺、电压、温度）角组合相乘式爆炸，传统2D STA直接失效。
• 时序窗口变窄：时序路径分布在不同的Die上，时钟路径和数据路径的延时差异偏大，时序窗口变得更小。
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SkyClock的解决方案：Clock Mesh主体放在上层Die，通过高密度HB直接下插到底层Die的Local Mini Clock Tree，下层Clock Tree极简化。成果：最大Clock Skew从135 ps降至101 ps（-25%），核心时钟最大深度-42%。
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& t, X" E; {% J" r" T2.5  散热与供电管理

LogicFolding引入了全新的物理设计挑战：

• 散热（Thermal）：下层Die（夹心层）垂直散热能力下降，下层减薄进一步削弱横向导热能力。解决方案是在物理设计阶段引入热感知的Partitioning/Floorplan/Placement——将上下层Hotspot错开布局，降低折叠后的峰值功率密度；同时优化封装散热方案。根据PPT数据，优化后的散热曲线比传统3D堆叠更优，与2D平面结构接近。
• 供电与电源完整性（Power Delivery & PI）：HB既要服务信号Mesh又要服务PDN（供电网络）；多电源域TSV管理；全芯片PI Signoff复杂度急剧上升。折叠架构引入的Complex PDN问题需要从设计和仿真全链路解决。
  

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2.6  DSP案例的PPA数据

  o. J$ E) A( e9 {7 j黄勇以一个基带DSP模块为例，展示了LogicFolding相对传统2D设计的收益（这份数据被多位分析者评价为"只能用震撼形容"）：

指标	相对2D的变化
Die面积	-40%
主频	+37%
总功耗	-24%
Buffer数量	-56%
线长	-25%
线电容	-34%
时钟树面积	-19%
时钟线长	-28%
时钟电容	-56%
核心时钟最大深度	-42%
最大Clock Skew	135 ps → 101 ps（-25%）

3 N) A7 |. j/ V+ ^# ?- B关键物理路径缩短数据：SRAM访问黄色路径从676 μm降至307 μm，红色路径从570 μm降至约10 μm以内；逻辑到逻辑最长的关键路径从680 μm降至451 μm。
一个DSP IP的纯路径优化就这么多收益——"芯片设计发展了这么多年，逼近摩尔极限又喊了这么多年，突然天降一个升维设计方案，能降低这么多信号路径。"

2.7  芯片级性能收益与路线图

基于麒麟2025年产品（未指明具体型号）为基线（=1），公布的全芯片级收益数据：
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指标	2026年	2027年
晶体管密度（Chip Level）	+60%	+70%（2028年+80%）
CPU单核性能	+15%	+44%
CPU多核性能	+24%	+56%
GPU性能	+38%	+87%
NPU性能	+140%	+213%（绝对性能3.1倍）
CPU能效	+12%	+34%
GPU能效	+40%	+78%
NPU能效	+81%	+118%

7 @% O) {, C2 ]7 a密度路线图：LogicFolding（2025年基线=1）2026年1.6×、2029年1.8×。对比Leading Foundry（2020年基线=1）：1.5×（匹配节点）→ 1.8×（1.4nm节点）。华为给出的对比结论是——用逻辑折叠做到了与先进制程演进同等的密度收益。
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; _( @. c+ V1 J7 X第三章  IP-EDA-工艺全栈重构
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3 b0 v5 N8 P8 T: g0 a" X0 BLogicFolding从概念走向真实芯片产品，面临的根本挑战不在于某一环节的优化，而在于"整个工具链和设计方法学都需要从零重构"。黄勇在演讲中坦陈："应该需要很多年才会有完善好用的工具链，现在的工作必须在工具很不成熟的条件下完成。"

" Y' i/ @2 j3 ?: y+ B: D! G3.1  3D原生IP设计：从黑盒到协同
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传统的Fabless芯片设计是以平面IP为核心进行的。Arm IP拿过来，不管怎么封装，它都是一个区块一个IP。在2D设计的成熟链条中，各方交付的是一个黑盒：接口固定、时序固定、修复机制固定——"我交付了，你别碰我内部"。
LogicFolding彻底打破了这一模式。同一个IP不再仅存于2D平面，而是在上下两层Die上协同工作——这相当于给芯片设计升维了。一个SRAM IP在折叠设计中，某些Bit-Line/Word-Line因3D折叠变短，访问频率可以提高；某些Bank因为热环境不同需要更细粒度的监控；跨层路径因为Bonding Variation需要额外Margin。传统的黑盒交付模式无法满足这些需求——你需要SRAM为了你的3D可靠性和全局时间目标去改内部逻辑、改错误恢复、改冗余结构、改上报语义。
/ j! ?& ^7 g; J/ ^4 U3 d4 E0 P& _这就是τ定律被称为"只有海思能做"的原因——海思被迫在过去几年把软件栈、指令集、关键IP、SoC集成、互联协议、先进封装、3D集成、系统Fabric全部做到自主可控，从而拥有了"命令各个层次的架构师为了全局τ目标而改动内部设计"的权力。这是全栈自研在商业逻辑上的自然延伸。
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9 [( o4 K2 b: J* \( l4 I* x% E3.2  EDA工具链：从"假3D"到"真3D"
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"设计流程和方法学是逻辑折叠遇到的最大挑战。从平面转向立体空间，不再有成熟的工具链支持。"黄勇在演讲中直接点出了EDA的核心问题。
( ^& J  W8 ~' H0 F3 |, ?当前国际主流EDA工具对3D设计的支持停留在"伪3D"阶段——将3D设计打平成2D后在每个Die上各跑2D工具，优化目标仍然是单Die内的时序、功耗和布线拥塞。而"真3D"（True-3D）要求：

• Cell-Level 3D Placer：标准单元可在Module内跨Die摆放，以全局目标函数进行优化。
• 3D CTS（Clock Tree Synthesis）：如SkyClock方案的自动化实现。
• Cross-Die STA：处理跨Die时序路径的Signoff。
• 3D Power Grid分析与PI Signoff。
• 多层Die统一的Partitioning / Floorplanning。
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' C$ h4 f: C7 d+ a学术界已有重要进展：北京大学团队的早期真3D流程结果显示，相对"伪3D"方案，线长减少约30%，WNS改善6%，TNS改善12%，峰值温度仅上升不到3%（近乎无损线长）。华为目前的Enhanced EDA+Multi-Die Co-Opt Loop（含良率联合优化）正是在这一方向上推进。考虑到何庭波明确写的麒麟2026和2027已经在Silicon阶段，说明华为已经在不成熟的工具条件下完成了流片——投入之巨大可见一斑。

3.3  跨Die静态时序分析（Cross-Die STA）
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5 Y5 @) c+ L, x% T: F! J, Y5 a跨Die STA是3D签核的核心痛点。传统的时序分析基于PVT Corner组合，但在LogicFolding中，Top Die和Bottom Die可能处于完全不同的工艺/电压/温度角——导致Corner组合数量级上升。华为公布的解决路径包括：SkyClock方案压Skew；Cross-Die Clock Skew Minimization Techniques；以及多Die统一的时序建模方法。
- h# S8 @" }* j7 G2 Z黄勇在演讲中还提到时序收敛（Timing Closure）——LogicFolding不仅增加了Corner数量，还因为跨Die路径的物理延时差异增大而使时序窗口变窄，对设计和Signoff都提出了更高要求。
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3.4  良率模型与成本分析

折叠良率的公式为：Y_Folding = Y_Top × Y_Bottom × Y_Bonding。三个因素相乘，直觉上良率应当远低于单片2D方案。但华为指出了几个关键的反直觉因素：

• 单Die面积变小：折叠将一颗大Die拆成两片更小的Die，在Poisson缺陷模型Y=exp(-AD₀)下，面积减半意味着单Die良率≈√Y₀。两片独立良率相乘回到约Y₀水平，再乘以键合良率（接近1时），整体良率可与2D单片相当。
• 工艺爬坡成果：Kirin 8000/8000A已下放到畅享90系列千元机，N+2/N+3工艺的实际良率远好于外界传闻——能做Binning本身就是高良率的证据（Binning的前提是绝大多数Die是好的）。
• DFY（Design for Yield）：华为在设计中引入了Smart Redundancy等DFY方案。
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5 p* r5 ]% A# h  k5 k7 H! S但良率模型的限制同样明确：在手机2层小Die上可行，不等于推到大面积AI Die上同样成立。华为在Cost & Yield一页只给公式、不给任何具体数字——这恰好是"华为自己也还没填上的那一格"。

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. q& M/ H/ b( R1 W8 I第四章  实践验证：麒麟2026/2027流片
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4.1  手机线LogicFolding已经进入Silicon阶段
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& E# V# Y* F$ P: u何庭波在ISCAS 2026的发布会上明确写道："麒麟2026和2027已经在Silicon阶段。"黄勇次日演讲的性质是"分享过去几年在移动终端SoC芯片设计领域的工作"——用现在完成的语态描述已完成的工程实践。可知LogicFolding不是PPT方案，而是已经完成了至少两代产品（2026/2027）的设计和流片，其中2026款已进入工程测试阶段。
公布的2026年芯片级关键指标：P-Core能效+41%、最高频率+13%、主频达3.1 GHz。这些是Silicon Measured数据而非Simulation——验证了LogicFolding从设计到制造的整条路径已被打通。
$ C1 N$ |: b4 f; j; Z; g! q"如果它还没落地，我会说这东西要实现，必须IP从零开始，要把IP-EDA-工艺全通了才行，实在太难。但是他在发布的时候，麒麟2026和2027已经Silicon了，所以我无可反驳。"——分析者评价
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7 x, G+ S  Y7 B; _4 S4 r- L& r( o4.2  制程现状的重新评估：N+2/N+3的良率证据
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通过华为目前在售手机的芯片配置，可以反推各制程节点的实际良率状态：
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• Kirin 9030（N+3 DUV）用于Mate 80旗舰。
• Kirin 9010S（N+2 DUV）用于Nova 15 Pro等终端走量机。
• Kirin 8000/8000A（N+2）用于畅享90 Pro起售1699元的千元走量机。
  

关键证据：8000A作为残血版放在更低价的畅享90中，这是典型的Binning策略——Binning的前提是绝大多数Die是好的，只把分布尾部的边缘片做小阉割。如果N+2真是传闻中的灾难良率，它根本塞不进一台还要走量盈利的千元机。


第五章  数据中心线：鲲鹏CPU与昇腾SuperPod

- y% e% B, ~. {; F0 i' y% E& ]τ定律的叙事分两条线：手机线（Kirin LogicFolding）解决"在受限制程下如何持续提升能效"；数据中心线（鲲鹏CPU+昇腾NPU）解决"在AI大算力场景下如何打破互联瓶颈"。

5.1  Circuit Folding与Chip Folding
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在鲲鹏CPU上，华为使用了两层折叠策略：
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• Circuit Folding（电路级折叠）：不升级工艺节点，仅通过3D折叠优化关键路径。Reg2Reg从1.0L缩短至0.4L（代号Project Tiramisu），2.6 GHz基线提升至约3.2 GHz——其中线长贡献+468 MHz，CTS贡献约+100 MHz。证明5nm以下互连延迟>门延迟已成为高频设计的核心瓶颈。
• Chip Folding（芯片级折叠）：Kunpeng 950的2.5D Edge I/O从12k Pins（40 μm Bump）升级至3D Area Array的1.2M Pins（20 μm），互连密度提升100倍。核心数从64增至96，LLC从1.7 MB扩至2.8 MB，SPECint提升+78%，能效+37%。
  

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指标	Kunpeng 950	Kunpeng 960（目标）
核心频率	~3.2 GHz	4.0 GHz（+54%）
核心数	96	待定
金属层	28层（Skybridge）	42层
堆叠方式	2 Die W2W HB	3 Die
HTL密度	—	>200/mm²
主要瓶颈	—	Gear Ratio需≤3

Kunpeng 960的目标是4.0 GHz——华为明确表示"4GHz不是口号，路径存在"，取决于工艺迭代和Gear Ratio的改善。
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4 m8 y' e7 L1 p5 ]5.2  Unified Bus：用系统架构换时间
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Unified Bus（统一总线，UB）是τ定律在互连层的核心实践。李博杰（前华为研究员）通过OpenURMA开源项目对UB做了全链路实现与评测，揭示了UB是"靠架构不靠工艺"换取性能的典型范例。
传统RDMA网卡挂在PCIe后端，一次远端访问的关键路径上要走五趟PCIe（Doorbell→DMA取WQE→远端读→本地写→CQE写），光这五趟就约1650 ns。UB将控制器直接放上片上总线，CPU的一条Load/Store指令本身就是Verb——那五趟PCIe直接消失，只剩约30 ns的片上总线穿越。端到端延迟对比：UB Load/Store ~500 ns vs RoCEv2 ~2236 ns——快约4.47倍，没有任何工艺变动。
更关键的是连接状态的扩展性：传统RDMA每张网卡维护的连接状态是O(N×M)，UB拆分为O(N+M)。在1024×1024规模下，UB仅需110 KB SRAM，RoCE需要537 MB——省了约4855倍的状态量。吞吐方面，UB提供分级Ordering语义，WR吞吐高2.80倍。
"4倍延迟、4855倍状态、2.8倍吞吐——没有一项依赖新工艺，全是架构重构的结果。这才是'时间缩微'最该被看见的形态。"——李博杰
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5 d5 G" |- v/ G) b  N5.3  Hi-ONE光互联与SuperPod演进
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在昇腾SuperPod的Scale-Up互连上，华为引入了Hi-ONE光互联方案：8 Tb/s每芯片每方向、224G×36 Lane、电SerDes距离从100 cm缩短至5 cm、机柜级100 m级光学Reach。UB实现的远端访问从数十μs降至100 ns——约500倍的延迟缩减。
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代际	NPU数量	聚合带宽	关键特性
Ascend 910C (2024)	384	301 TB/s	电互联
Ascend 950 (2026)	8,192	16.3 PB/s	UB + Hi-ONE
Ascend 960 (2028)	~16,384	>16 PB/s	光学规模
Ascend 990 (~2030)	待定	待定	LogicFolding进AI大Die

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5.4  Ascend 990：LogicFolding进军AI大Die

这是τ定律叙事中远期最大的"赌注"：将手机2层小Die的LogicFolding技术推广到约700 mm²的AI加速器大Die、进化到3-4层堆叠。在手机端，小Die的缺陷良率回收（面积减半→单Die良率≈√Y₀）是代数上可行的。但在700 mm²大Die上，大面积本身就是缺陷良率的灾难区，Y₁×Y₂×Y₃×Y₄的复合将面临巨大风险。所有技术细节都很详细，唯独良率一页只给公式不给数字——这恰好是华为自己也还没填上的那一格。手机端，他们很有信心；AI端，那场仗才刚开始。
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第六章  全栈联合调优：τ定律的独占性优势
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6.1  为什么只有海思能做？

7 o9 m" B; L  }τ定律和LogicFolding，表面上是定义了一个全局时间的优化目标。但这种"全局最优"的实现，需要的不仅仅是技术上的可行性，更是一个其他人难以复制的组织条件：全栈可控。
+ K0 k3 |4 ^: B2 ~+ T# q! j在大多数芯片公司里，芯片设计是一场漫长的拼图游戏。CPU Core是一个IP，NPU是另一个IP，DDR Controller、PCIe、SerDes、NoC、安全岛各是一个IP——每个IP都有自己的交付合同、验证边界和可靠性假设。你可以把这些模块摆得近一点、连得密一点，但你很难要求它们为了一个全局τ目标，把自己的内部逻辑、状态机、容错策略一起重写。这不是技术问题，是商业协作、验证责任、交付节奏上的不可行。
华为海思在过去几年被迫走了一条特殊的路：软件栈自己做、指令集自己定义、关键IP自己掌控、SoC集成自己扛、互联协议自己推、先进封装和3D集成自己打通。这条路当然很苦，但苦到最后会形成一种很特殊的技能点——"从指令集到散热膏"的全栈联合调优能力。
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6.2  IP黑盒问题的突破
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0 Q1 N- Q  Z+ o3 |举一个具体的例子来说明τ定律独占性的来源。假设一家创业公司也想搞3DIC，它从一个传统IP供应商外购SRAM IP。正常情况下，这个SRAM交付的是黑盒：接口固定、时序固定、修复机制固定、能跑多少频率就是多少频率。但在LogicFolding设计中，这个SRAM需要：因为3D折叠变短而调高访问频率、因为热环境不同而增加Bank级监控、因为Bonding Variation而添加额外Margin、因为某些故障需要从Fatal降级为可通过Redundancy+Firmware修复。
要SRAM为你的3D可靠性和全局τ目标改内部逻辑，等于让它把黑盒打开重新参与你的系统架构——这对传统IP供应商来说，技术上可行，但商业上不现实。海思能够做到，是因为它控制了全链条——NoC、内存系统、固件、驱动、调度器都在手上。发现某条跨层Link不稳定，硬件可以标记，NoC可以绕路，固件可以记录拓扑，驱动可以报告给Runtime，调度器可以避免关键任务——系统把它当成"性能降级但仍可用"的资源，而不是"坏了就死"的故障点。
( B$ O: w! G( y7 _) N
1 t- H% I1 c2 |$ Y4 B9 y+ ^6.3  芯片设计与软件的垂直打通
4 b8 N+ d9 G. M$ |% M7 H  C
"τ定律不只是制造的事"——李博杰在分析中指出，τ定律的真正价值不在于"等效1.4nm"的制造口径，而在于它终于给"用系统级的时间优化换性能"这件事正了名。过去十几年算力的大头增长，很多来自于架构创新（GPU/NPU/专用加速器）、片上互连演进和系统软件优化——不是来自新工艺。Unified Bus的500 ns vs 2236 ns就是一个"架构>工艺"的干净证明。
这种从制造延伸到架构和软件的视角，要求从业人员必须跨越传统的专业壁垒。华为当前的组织架构——从指令集（灵犀）到芯片（Kirin/Kunpeng/Ascend）到互联（UB/Hi-ONE）到系统软件（openEuler/MindSpore）——天然适配这一需求。

第七章  对后续半导体领域的演化推演与预测
  S  t( T4 \3 V1 [* H
; k" F1 _) B  U- b+ W8 _基于上述技术分析和华为公布的实践数据，以下对后续先进半导体领域在IP、EDA、工艺三个层面的演化进行合乎逻辑的推演。
* W" q: R4 Q. Q$ ]- z. q+ ~% l
, q6 O" Z9 q6 K, z; W5 R7.1  IP层面：从平面IP到3D原生IP的范式迁移
* F8 N6 l2 y6 `- y0 Q5 S* |
8 |0 L& o4 m6 U推演1：3D原生IP将成为一个独立的设计品类
, {( y8 h0 N* Q( j8 u0 e未来5-7年，"2D平面IP"和"3D原生IP"将分化为两个独立的设计品类。3D原生IP不是简单地在两个平面IP之间加TSV——它要求IP内部的逻辑链路、物理布局、时钟单元和供电网络都围绕跨Die最短路径重新设计。这意味着IP供应商需要从"交付黑盒"模式转向"交付可配置白盒"模式——至少在3D设计的关键路径IP上。这一转变将首先在存储相关IP（SRAM、Cache）和高速接口IP（SerDes、DDR PHY）上发生，因为这些IP对RC延迟和热环境最敏感。
4 z1 S) ~& Q) [5 s3 m6 ^4 w9 x推演2：IP授权模式将从"买IP"转向"买IP+3D协同设计服务"
对于外购IP的Fabless公司，黑盒IP在3D设计中将成为瓶颈。未来的IP授权可能包含两层：基础层是标准2D交付，高级层是支持3D协同设计的"开放接口IP"——允许客户在NDA框架下获得IP内部的关键时序和物理参数，以用于跨Die联合优化。这一模式虽然增加了IP供应商的开放风险，但在3D设计成为主流的趋势下将不可避免。
* U8 U0 a0 h/ w
6 t* n, V/ k, B( V  l5 c2 t7.2  EDA层面：真3D工具链的加速成熟
' K) d4 v& I2 P- Z7 K! G: O
推演3：Cell-Level真3D EDA工具将在3-5年内形成初步商用能力
- s$ J+ ~6 H2 b  A3 e5 S/ E1 i当前的"伪3D"EDA方案（打平3D为2D后独立优化）只能作为过渡方案。随着LogicFolding的麒麟2026/2027已经流片，说明了在不成熟工具条件下已经可以完成设计——但成本和周期一定远高于成熟工具。这一现实需求将驱动EDA行业加速"真3D"工具的开发。关键技术节点包括：

• 3D Placement：基于全局3D目标函数的标准单元跨Die布局引擎。
• 3D CTS：如SkyClock方案的自动化实现与优化。
• Cross-Die STA：多Die统一的时序建模与Signoff流程。
• 3D Power Grid Analysis：多层供电网络的协同仿真。
• Thermal-Aware Optimization：3D布局中的热感知自动优化。
  6 j; C" B. b! y  H

北大团队早期真3D EDA原型的线长-30%结果已经验证了方向的正确性——从学术原型到商用工具的工程化将是未来3-5年的主题。国内EDA企业如华大九天、概伦电子等在这一方向上将有先发优势——因为他们可以直接与海思的3D设计需求对接迭代。
推演4：AI驱动的EDA优化将成为3D设计的使能技术
3D设计的搜索空间是2D设计的指数级扩大——Partitioning×Placement×Routing×Clock×Thermal×PDN的联合优化复杂度远超现有工具的处理能力。AI/ML驱动的优化（如强化学习Placement、GNN辅助时序预测）在3D场景中从"锦上添花"变为"必要条件"——没有智能搜索策略，人工调参不可能覆盖如此高维的设计空间。

7.3  工艺层面：国产与全球化路线的分叉
8 Q+ N* f: v7 }& @2 `" t
4 |3 ^& r) o: Q! N, w推演5：全球半导体工艺路线将正式分叉
8 a2 s$ @/ X  t+ W# @, j8 ]- U: c+ p' M" }LogicFolding的提出和工程验证，标志着半导体工艺演进不再只有"把晶体管做小"这一条路。在DUV多重曝光接近尽头后，"逻辑堆叠"+Dual Wafer架构形成了与"继续推动EUV/High-NA EUV"平行的技术路径。
全球路线分叉的具体内涵：
% \* w" `  ?' F  M$ d" z$ ]5 P

• 全球化路线（TSMC/Samsung/Intel）：继续推进GAA/CFET先进制程，3D方向以HBM、Chiplet、先进封装为主——"把盒子叠起来"。粗颗粒度、相对固定的结构，不改IP内部。
• 国产路线（华为/海思+国产Foundry）：在DUV工艺限制下，以LogicFolding为核心——"为了盒子叠起来以后还能可靠高效地工作，把盒子里面也一起改"。细颗粒度、3D原生IP、W2W逻辑叠逻辑。
  

1 e4 ?/ Q4 e8 x  ]- n. i) I"之前一套流程能给全球所有设计厂商用的时代不存在了。至于分叉之后，结果是什么？五年后，我们来看看吧。"——分析者评价
4 ~" D6 y+ G& A1 b; h推演6：先进封装和键合精度将成为新的制程竞赛焦点
2 w) t. n, c, }. \' M! S* s当几何微缩受阻，竞争的焦点将部分转移到封装和键合领域。W2W Hybrid Bonding的对准精度（当前~1.5 μm HB Pitch）、晶圆平整度（Z轴一致性）、减薄工艺（应力控制）、TSV深宽比的持续优化，将扮演和光刻精度类似的"制程指标"角色。在这些参数上的进步，将直接决定LogicFolding能堆多少层、能推多大的Die。
3 ~. f& u- Z& ?; ^
7.4  产业链格局：从分工到整合
  j" |) P" j9 T6 q& f2 r) W
推演7：垂直整合模式将在先进半导体领域获得竞争优势
过去三十年的Fabless+Foundry分工模式，建立在"标准平面工艺可以被所有设计公司共享"这一前提上。当IP、EDA、工艺需要为3D设计而重新耦合时，高度分工模式的内在矛盾会被放大——需要一个"中央集权"式的技术主导来全局优化。这意味着：
5 |! o; X- A3 W

• 拥有自主IP+自主设计+自主EDA合作的芯片公司（如华为海思）将在3D设计上拥有结构性优势。
• 依赖外购IP+标准EDA工具的Fabless公司将面临3D设计的进入门槛。
• Foundry需要提供更深入的设计协同和封装能力（类似TSMC的OIP生态，但还要更深入），否则无法满足3D客户的需求。
  8 e1 j2 ?* Q; O% ^$ E

推演8：国产产业链的内循环迭代将加速
' O5 U' @  h* o华为已经展示了"在受限工艺上的创新设计可以追赶甚至超越先进工艺的收益"这一路径。这一路径的成功验证将产生两个连锁反应：一是更多国产芯片公司跟随LogicFolding路径，驱动国产IP和EDA生态加速成熟；二是设备/材料/封装的国产供应链因为市场需求端的拉动而加速技术迭代——形成"设计创新→工艺需求→设备研发→良率提升→设计再创新"的正循环。

7.5  时间线预测
9 q3 \- i: |% I: w" o7 f0 U
+ @+ t" x8 a4 p, m( @
. s1 y4 {( B! L9 _9 B

时间	关键事件预测
2026 下半年	Kirin 2026流片公布Dieshot，验证是否双层Logic结构、HB Pitch ~1.5 μm
2027	Kirin 2027量产搭载Mate 90，2层LogicFolding在小Die上形成量产曲线
2028	Kunpeng 960实现4.0 GHz，Circuit Folding+3 Die堆叠走向成熟
2028-2029	首款商用真3D EDA工具链出现（国内企业占先机）；3D原生IP开始商业化交付
2029-2030	LogicFolding+3-4层堆叠在AI大Die（Ascend 990）上验证——τ定律叙事最关键的一步
2030-2031	全球3D逻辑堆叠成为主流设计方法之一；国产路线与全球化路线差距显著缩小
2031+	5nm以下制程+3D堆叠的混合方案成为现实，等效密度超越1.4nm

第八章  结  论
0 A. q! x0 W  b8 c: v
9 x  p, j3 M9 i) Y% ^1 F3 h0 w1 E韬（τ）定律的提出，是半导体工业在"几何缩微"路径减速后，第一次有企业提出了一个完整、可操作、经过硅验证的替代性系统设计方法论。它不是新物理定律的发现，也不是新器件的发明，而是"优化范式的迁移"——将性能提升的动力从"把晶体管做得更小"转向"把信号路径做得更短"。
这一迁移的工程载体——LogicFolding（逻辑折叠）——已经通过麒麟2026/2027的流片证明了可行性。芯片级晶体管密度+60%~80%、DSP模块面积-40%+频率+37%+功耗-24%的实测数据、以及从手机到数据中心的完整产品路线图（Kirin→Kunpeng→Ascend SuperPod），共同构成了τ定律的实证支撑。
# H4 _1 N( i  y2 ~0 ^9 r4 \τ定律的独占性不在于某一项技术的原创性——Hybrid Bonding、TSV、3D-IC、STCO都不是新概念——而在于华为海思被迫走上全栈自研道路后，获得了"命令所有层次围绕全局时间优化而改动设计"的权力和能力。这种能力不是任何一家Fabless公司可以通过购买IP或授权工具来获取的。
对后续半导体领域而言，τ定律的意义在于：它为中国在受限工艺条件下的半导体发展提供了一条可行的、可持续的、经过实证的技术路径。这条路径不仅包括芯片设计的范式升级（从2D到3D原生），还将驱动EDA工具链、IP商业模式、封装工艺、甚至产业链组织结构的系统性变革。
麒麟2026/2027的流片验证了2层小Die的可行性——这是最重要的第一步。接下来最大的考验在于：将LogicFolding推广到700mm²级AI大Die的3-4层堆叠。手机端的成功回答了"能不能做"；AI大Die考验的是"能不能做到大"。
; n5 ~  a7 e5 x" \后者的难度是指数级上升的——良率、散热、供电、互连密度、信号完整性——每一项在大面积多层级上都会变得截然不同。
"过去几十年芯片全球化的发展，虽然是工业皇冠上的明珠，但一代代下来积累的屎山不算少，而且Fabless模式的细致分工，虽然减少了各环节的投入成本，但是职责分化也让各环节的壁垒加深。当摩尔定律走到极限时，不管是国产路线还是全球化路线，都要开始寻求IP层面的突破，3D设计是大势所趋，这个级别的革新双方的起点是相同的，都要重新开始。"

参考来源

1. 何庭波 (2026). "A Time Scaling Theory for Multi-Layer Electronic Systems." IEEE ISCAS 2026, Keynote Session.
2. 黄勇 (2026). "基于逻辑折叠的移动终端SoC设计实践." IEEE ISCAS 2026, Technical Session.（B站IEEE中国全程回放）
* i9 p  T1 U$ L! i3. 华为官方PPT：LogicFolding for Mobile Terminal SoC, ISCAS 2026 Day 2.
# ]: U8 U0 I3 U/ C+ A8 Y1 x- P4 \4. 咸鱼小山 (2026). 知乎回答：华为在ISCAS 2026介绍逻辑折叠LogicFolding工程思路细节.
& T2 g1 B, K, \5 V3 _$ s  _5. Bill (2026). 知乎回答：华为在ISCAS 2026介绍逻辑折叠LogicFolding工程思路细节（技术分析）.
6. 栖于永夜 (2026). 知乎回答：W2W良率分析与SkyClock跨Die时钟方案.
( p8 H: K/ y* a" A4 J( l7. 李奇 (2026). 知乎回答：EDA/工艺分叉讨论，3D Partitioning分析.
+ O  S' v9 p8 x7 U3 z; f8. i0nium (2026). 知乎回答：Thermal-Aware Partitioning和封装散热分析.
' r% }  t6 w, R9. 李博杰 (2026). 知乎回答：Unified Bus系统架构角度分析. OpenURMA开源项目: github.com/bojieli/OpenURMA
, D" e) W7 Q4 [& L$ _10. 乱序摸鱼 (2026). 知乎回答：全栈联合调优能力分析.
" u( s7 \) q# U. b+ U11. 华为此前公开技术规范：Unified Bus Protocol Specification (2025).
; _$ c! k6 T7 c5 v; K8 }12. 北京大学团队真3D EDA研究：线长、WNS、TNS、热仿真对比.
13. 华为官方新闻稿及多家媒体报道（光明网、搜狐、凤凰网、CCTV等）.

大黑蚊子

这是搜集了资料之后让agent重新组合形成的分析文章，修改格式，上传文字和图片也是agent做的

试了下好像感觉还可以

方恨少

提问，请教蚊行，或者蚊行的牛马：

' K& {5 Y4 x/ e2 e! b4 f( Z4 `( r

Face-to-Face Hybrid Bonding（正面对正面混合键合）：两片晶圆（Wafer）正面对正面，通过阵列式的铜柱（Cu Pillar）实现超高密度键合。

% s5 J1 h0 @/ w: {) G9 j, Q* _
: O. c# c+ \' `1 E$ I. M: A2 U  q如何实现？是先分别在两片晶圆上制造电路，然后通过铜柱连接在一起，还是先在一片晶圆上制造下层电路，然后布设铜柱，再制造上层电路，最后把第二片晶圆扣在最上面？第一种方式对精度要求是巨大挑战，第二种方式个人感觉目前不可行。

6 N! A  {( o0 {9 g) j+ |读后感：这种方式对散热，时钟，电磁效应是巨大挑战，也就是对设计的巨大挑战，在AI之前是不可能的，现在借助AI才成为可能。最后对良率也是巨大的挑战，估计开始阶段的良率会低的可怕，如文中所述，只能分散到不同产品线，也就是华为借助中国消费者对华为的支持，才能cover住成本。

也如文中所述，这和传统的芯片设计制造就是两个路径，这相当于芯片设计制造的微观世界里的全国一盘棋的计划经济模式。估计早就有人想到，但恐怕真的只有面对生存危机，受到全国全产业链支持的华为才能走通。而这一旦让华为走通并且发扬光大，那未来芯片业就要变天了，很多小IP设计公司要么被华为收编，要么就可以关门了。如果美国不能及时跟进的话（其他国家绝无可能），那台积电都不算筹码了，估计如果十年后大陆登陆某小岛，直接就通知美国，赶快来几艘船把这些破烂拉走，别占我们地方。
; b: Y( ?, w! {* {: `- E  B7 I8 Q9 V

晨枫

大黑蚊子 发表于 2026-5-28 03:47
8 ~( Y9 y% y) G/ O' G这是搜集了资料之后让agent重新组合形成的分析文章，修改格式，上传文字和图片也是agent做的

+ b6 @: N. h0 `1 @: `" I5 \$ L& x. C8 i试了下好像感 ...

哇，Agent那么厉害了啊！佩服！
更佩服能指挥Agent的蚊行。帅才！

大黑蚊子

方恨少 发表于 2026-5-28 23:30
提问，请教蚊行，或者蚊行的牛马：

应该是第一种方法，具体怎么对齐封装咱就不知道了
因为华为后来说可以有效利用不同工艺生产的组件进行拼接，那就应该是可以考虑用不同制程工艺生成不同的部件再组合起来，想想都觉得头大，甚至感觉只是在放卫星吹牛逼

) q" ?- B- r' e3 P5 Q  K$ X但是华为自己说麒麟2026/2027（应该是）已经完成了流片，2026进入了工程测试阶段，9月就要正式发布，这就有点儿惊悚了
/ F" A' x+ V4 I: L; s人家不是在画PPT，人家已经做出来了，而且良率和成本看上去还都不错

moletronic

你们对华为这个吹得有点过了。。。作为Process Engineer, 俺没看出华为出了啥突破性的东西，Hybrid Bonding是已经在用的东西了。华为就是有提高，感觉也比不上YMTC前面搞出来的XStacking意义大。本来以为华为在设计那边搞了突破，但看可梦之的评价好像也不高。
" |+ D/ q6 D" p感觉就是把各项技术综合整合来跳过EUV壁垒，这如果做成当然也是很厉害的，看看下半年9050的表现就可以打分了。

moletronic

大黑蚊子 发表于 2026-5-28 08:10
应该是第一种方法，具体怎么对齐封装咱就不知道了
因为华为后来说可以有效利用不同工艺生产的组件进行拼 ...

7 Z  I# p. [% r3 [! N3 N( {, a; |D2W (Die to Wafer) bonding，不是W2W (wafer to wafer) bonding. 拼接不同工艺生产的部件不是问题。

WiFi

moletronic 发表于 2026-5-29 01:16
你们对华为这个吹得有点过了。。。作为Process Engineer, 俺没看出华为出了啥突破性的东西，Hybrid Bonding ...

3 W" G; q4 T3 s* y5 [! u
很尊重你和可梦老弟一直以来提供的业内第一手技术解读，学了很多。这里给两位提供一个其它视角。

" @+ R" [! c7 ?+ s$ F3 Z( ?我们习惯美国公司内部和公司之间工作方式的“业内”人，一般按单人、单公司能力估算菊厂工程能力、产品能力。我刚开始就陷在这个坑里，认为微软：菊厂工程师1:5以上的能力对比，菊厂开发、产品能力有限。
, Z: K& b; z* `9 X2 T5 ~% I+ O
$ B) M2 X# J4 ~8 a6 a但是，实际工程、产品实践结果是比微软200%，500%的快速工程，产品结果。甚至是技术突破。
; h* ^% E' s6 i. }. b
为什么？

) A8 f6 A& ~4 d% D: t, D只要各个节点有1，2个真正的技术带头人,再加上一个能把所有能力一般的个人、协助公司，合作伙伴公司有序管理起来的强有力的工程管理组织流程是关键。

就像蚊行文章说的，不能看单点先进性，要看把整个产业链统一起来以后的整体先进性和革命性。

福特汽车生产线如果让之前的汽车厂家的工程师看，肯定说这有啥技术突破。但是，这个对于工业生产来说就是革命性的。
8 D" b: |! X# U0 h4 P

moletronic

俺一向是很尊重华为的，而且俺认为松山湖人均水平要强过硅谷平均水平的。不过俺个人对于“革命性”‘突破性’之类的评价要求比较高。9050的评测数据出来前俺觉得就说革命性还早了点。

WiFi

moletronic 发表于 2026-5-29 02:37
俺一向是很尊重华为的，而且俺认为松山湖人均水平要强过硅谷平均水平的。不过俺个人对于“革命性”‘突破性 ...

同意同意。菊厂牛皮吹破也不是一次两次了。

leekai

moletronic 发表于 2026-5-29 02:37
0 q: C3 M0 {# z4 Z" X7 i0 b/ o7 Z7 R俺一向是很尊重华为的，而且俺认为松山湖人均水平要强过硅谷平均水平的。不过俺个人对于“革命性”‘突破性 ...

要相信系统论的力量。

大黑蚊子

moletronic 发表于 2026-5-29 02:37
; i4 e5 A2 c4 e俺一向是很尊重华为的，而且俺认为松山湖人均水平要强过硅谷平均水平的。不过俺个人对于“革命性”‘突破性 ...

1 Y/ Q% H+ H4 U" U9050这个不算革命性，但这个方法论还是可以称得上革命性的
看现在的消息9050应该是缩小了面积后再折叠的，估计是良率方面的考虑
; a0 F, b3 D8 k- r# B7 K如果9050能够达到8gen3的水平（4nm，大核3.3G，八核），那我觉得就算符合预期了

testjhy

看了蚊行的解读，谈谈我的看法：
1、系统性思维：根据功能、性能、功耗等统一设计应用芯片，而不是功能芯片，这就是自己拥有EDA工具链的巨大优势，利用自家的EDA工具可以平衡各功能块的集成度，各Die或Wafer性能、功耗等的平衡，如果发现有些EDA工具达不到的，增强EDA相关设计能力来完成，整个设计按照目标的逻辑来完成，所以称为逻辑折叠。而传统的CPU、GPU厂商只能利用别家的EDA工具做固定的功能块，然后成为物理折叠。
& b; J) O6 J. w  }7 j9 [2、目前以系统性对抗国外光刻等尖端性，跟上时代的步伐
. q' d8 m  ^8 ^3、系统性并不排斥尖端性，等我们光刻设备上来后，这套体系将如虎添翼。

大黑蚊子

testjhy 发表于 2026-5-29 16:24
: v5 w9 t5 S  h+ L1 R看了蚊行的解读，谈谈我的看法：
# \* @1 v: k; M& O( `0 @3 m1、系统性思维：根据功能、性能、功耗等统一设计应用芯片，而不是功能芯片 ...

+ V6 E! k! a, e7 ~, {) b更本质一点的话，韬定律这套东西其实是在抢夺先进工艺的定义权
从14nm之后，所谓的x nm早就不是对应物理概念的那个数字了，本身也是个等效算法甚至是商标
既然如此，那就把nm这套老办法去掉，大家按照完成系列通用任务的效率来看，谁效率高谁就是先进的，效率高不就是用的时间少嘛。
也别纠结什么EUV/DUV的，谁能完成任务谁就是好汉
$ E+ t3 F+ J% @$ {
如果这个9050在性能和功耗上能够追平高通的8Gen3，那就差不多可以认为是相当于4nm的水平
* d9 p- S) ^' w2 V) I) F9 B用Duv做出4nm来，那不就是Intel当年心心念念一直要做成的事情嘛，最后没成
! T: _: e9 r- {6 ]4 t* I- mDUV这么搞下来，成本还真不一定比EUV贵
% c! P! O5 r, z

WiFi

大黑蚊子 发表于 2026-5-29 22:43
% g$ Q% n  B9 U; t/ s( D更本质一点的话，韬定律这套东西其实是在抢夺先进工艺的定义权
从14nm之后，所谓的x nm早就不是对应物理 ...

菊厂在抢夺定义权，尤其是国际标准的定义权上面是有执念的

moletronic

是不是俺对“革命性”的定义太高的原因啊，俺对9050的期待值可是更高的，应该能达到台积3nm的水平。
7 h) I5 Y9 i( E! s% P' U另外，牙膏厂当初可不是用DUV做3nm，是10nm。这其实不算太难，台积对应的7nm就是全DUV制程，后来是为了减成本才用EUV。早期EUV生产成本还是太高了。
华为这个方案很难说能比用EUV的单层方法便宜，毕竟处理的层数要加倍了。

马鹿

WiFi 发表于 2026-5-28 13:09
& v  A" R$ Z# [: u# a, K很尊重你和可梦老弟一直以来提供的业内第一手技术解读，学了很多。这里给两位提供一个其它视角。

& i' D, ]' M/ x6 O我们习 ...

站你這邊， 帶過國內團隊， 他們特別適合大規模作戰， 特別能打， 他們一兩個人厲害就行。

方恨少

大黑蚊子 发表于 2026-5-29 00:10
4 \- c2 B' z, |! l% j应该是第一种方法，具体怎么对齐封装咱就不知道了
因为华为后来说可以有效利用不同工艺生产的组件进行拼 ...

第一种方法能实现也已经很逆天了。但我还是担心良率问题，虽然华为声称已经在300多款芯片上做了实验，下半年产品就要发布了，但产品问世了，性能一目了然，大家都能测出来，而良率和成本这东西，华为自己不公布，别人谁也查不到。
7 ?7 ~- J  I% |/ S6 ]. Y
6 k" `2 s+ V: v5 O# k华为这次公布韬定律的时机也很有意思，除了技术方面，大概还有政治博弈的因素。特朗普刚刚访问中国，表现得规规矩矩，英伟达黄仁勋最后时刻扒飞机也要来，AMD苏姿丰虽然没能混上一张机票，但特朗普刚走就来访问中国，尤其是当年制裁华为跟进最积极的美光居然也来了。这说明，美国对中国的芯片制裁，是否还能压制住中国，或者说还能压制多久，已经产生松动。华为公布韬定律，也有对美国喊话的意思，早晚压制不住，甚至可能被反超，不如早点合作共赢，收手吧，阿祖。

晨枫

方恨少 发表于 2026-5-28 09:30
提问，请教蚊行，或者蚊行的牛马：

; Z- q; C9 k' v6 \有没有可能是将晶圆布设铜柱后对接，然后上下层同时刻电路？感觉这样才能保证对接精度？

WiFi

方恨少 发表于 2026-5-30 04:30
第一种方法能实现也已经很逆天了。但我还是担心良率问题，虽然华为声称已经在300多款芯片上做了实验，下 ...

# n' U  e0 @3 P: y, o; |( Z7 _“大概还有政治博弈的因素”
1 t8 [5 Y% w/ E8 ?! Y; D/ T
8 `1 j- ~/ a- [9 _0 R我认为没有政治。海思为发表这个论文准备多半年了，因为麒麟2026芯片马上要发布。必须赶上这个节点先把理论抛出来，然后用麒麟芯片的性能来闭环论文给出的数据。
& e" A3 n# F1 v/ S( K" t( U
这样这个理论就立住了。