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🖥️ 手機、伺服器效能瓶頸有解？從 Groq LPU 看未來 AI 晶片趨勢

作者：小編於 2025-12-30

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隨著生成式 AI 與邊緣運算需求激增，傳統 DRAM 架構已成效能瓶頸，被稱為「記憶體牆」。聯發科天璣 9500 首度導入 SRAM 存算一體（CIM）架構，讓運算直接在 SRAM 內完成，大幅降低資料搬運功耗，實現 Always-On AI 體驗；輝達則透過 Groq LPU 技術授權，以高達 230MB SRAM 提升語言模型推理效率，避開 DRAM 頻寬瓶頸。這種趨勢顯示 AI 晶片正進入「多架構並行」時代，SRAM 在邊緣運算與高效能 AI 推理中逐步取代部分 DRAM。EDA 工具與自動修復技術支援 SRAM 大容量晶片良率，成為產業核心競爭力。未來 AI 晶片設計將以資料搬運最短、運算效率最高為贏家，邊緣 AI 與伺服器推理晶片將迎來新一輪革新。

🖥️ 手機、伺服器效能瓶頸有解？從 Groq LPU 看未來 AI 晶片趨勢

📖 目錄

引言：破除記憶體牆——AI 運算的終極進化
💰 輝達的 200 億美元豪賭：LPU 與非傳統 GPU 的戰略佈局
🏗️ SRAM vs. DRAM：效能、功耗與物理極限的深層對抗
📱 聯發科天璣 9500 深度解析：NPU 與存算一體（CIM）的實踐
🌪️ 晶片通膨下的架構抉擇：大容量 SRAM 是成本救星還是沉重負擔？
📊 全球 AI 晶片架構對比：GPU、TPU、LPU 與 NPU 的應用場景
🛠️ EDA 隱形冠軍：芯測（iSTART）如何解決 SRAM 的良率黑洞？
🗺️ 地緣政治與先進製程：SRAM 在台積電與三星製程下的演進
💡 專家觀點：2026 年多架構並行下的半導體投資邏輯
🏁 結論：從「運算為中心」轉向「資料為中心」的典範轉移

📢 一、引言：破除記憶體牆——AI 運算的終極進化

在半導體界，我們正處於「算力過剩、傳輸貧血」的尷尬時代。過去十年，處理器運算能力（FLOPS）以每年數倍速度增長，但記憶體的頻寬與延遲改善卻極其緩慢，形成所謂 「記憶體牆（Memory Wall）」。

隨著 生成式 AI（Generative AI） 進入大規模推理階段，傳統「處理器從外部 DRAM 抓取資料」模式成為性能瓶頸。**輝達（NVIDIA）**斥資 200 億美元取得 Groq 的 LPU 技術授權，以及 聯發科天璣 9500 導入的存算一體架構，都在傳遞一個明確信號：未來的 AI 贏家，不再是算得最快的人，而是資料搬運距離最短的人。

🔬 1.1 記憶體牆的起因與影響

指標	過去十年增速	備註
CPU 運算能力	每年 2~3 倍	FLOPS 持續成長
DRAM 頻寬	每年 1.2~1.5 倍	無法跟上CPU增速
延遲	改善幅度 <10%	Memory Wall 越來越嚴重

影響分析：

AI 模型訓練延遲增加：大型 Transformer 模型在 DRAM 與 CPU/GPU 之間頻繁搬移數據，導致運算閒置。
功耗急劇攀升：資料搬運本身消耗大量能量，占整體 AI 系統功耗 30%~50%。
邊緣運算瓶頸：手機、IoT 與自駕車的低功耗需求，使傳統 DRAM 架構難以滿足即時 AI 推理需求。

觀點：記憶體牆不僅是硬體問題，也是 AI 系統整體架構的瓶頸。破解記憶體牆，是未來 AI 競爭的關鍵。

🤖 1.2 SRAM 與存算一體架構的解決方案

SRAM（Static Random-Access Memory）以 低延遲、高頻寬 特性，逐步取代部分 DRAM 配置，特別是在 AI 推理與邊緣設備中。

特性	DRAM	SRAM
存取速度	高延遲	低延遲 (<1ns)
功耗	中等	低
集成密度	高	較低
適用場景	主記憶體	快取與存算一體（CIM）

聯發科天璣 9500 的 CIM NPU 將計算單元嵌入 SRAM 陣列，實現「資料即運算」：

減少 90% 資料搬運功耗
實現 Always-On AI：24 小時語音、影像即時處理
對邊緣 AI 裝置功耗與延遲優勢明顯

觀點：AI 系統效率不再僅依靠運算核心數量，而是記憶體架構與數據流設計的優化。

🌐 1.3 Groq LPU 與輝達布局：多架構並行的新世代

輝達取得 Groq LPU 技術授權，展現其在語言處理器領域的戰略佈局：

SRAM 主導運算：LPU 單顆晶片整合高達 230MB SRAM，內建頻寬高達 80TB/s，避開 DRAM 瓶頸。
AI 推理加速：針對 NLP 與生成式模型，減少 CPU/GPU 與 DRAM 的資料來回搬運。
多架構並行：未來 AI 晶片將呈現 GPU + LPU + TPU + CIM 的異構運算格局。

結論：在 AI 運算中，速度的提升不再單靠算力，更依賴資料搬運的最小化與存算架構創新。

💰 二、輝達的 200 億美元豪賭：LPU 與非傳統 GPU 的戰略佈局

輝達（NVIDIA）長久以來靠著 CUDA 生態系與 HBM 高頻寬記憶體統治了 AI 訓練市場。然而，在「推理」場景中，GPU 的平行計算優勢有時會被資料傳輸的延遲所抵銷。

⚡ 為什麼是 Groq 的 LPU 技術？

Groq 開發的 語言處理器（LPU） 採用了一種極端的設計：完全放棄外部 DRAM。

物理特性： 單顆晶片整合了高達 230MB 的 SRAM。雖然容量看似不大，但其內部頻寬高達 80TB/s。
延遲與確定性： 傳統 GPU 在處理 LLM（大語言模型）時需要不斷與 HBM 交換數據，產生不可預知的延遲；LPU 則讓模型權重直接駐留在晶片內部的 SRAM 中，實現了真正的「即時推理」。
輝達的盤算： 透過收購或授權 LPU 技術，輝達可以彌補其在低功耗、超低延遲推理市場的短版，防止 Groq 等新創公司反攻其伺服器領地。

🏗️ 三、SRAM vs. DRAM：效能、功耗與物理極限的深層對抗

要理解為什麼 SRAM 在 AI 時代重新受寵，必須回到半導體的物理基礎。

🔬 電晶體結構的本質差異

SRAM (Static RAM)： 由 6 個電晶體（6T）組成一個位元。它不需要刷新（Refresh）電路，只要通電資料就不會遺失。速度極快，但缺點是體積龐大，佔用極多晶片面積。
DRAM (Dynamic RAM)： 由 1 個電晶體與 1 個電容（1T1C）組成。它依賴電容儲存電荷，因此需要不斷刷新以防止資料流失。優點是密度極高，但資料存取必須經過繁瑣的充放電過程，產生延遲。

📊 技術與經濟指標深度對比

指標	SRAM (先進製程內建)	DRAM (外部封裝/HBM)
存取延遲	< 1ns (納秒)	50ns - 100ns
資料頻寬	理論無限 (取決於內部匯流排)	受限於接腳數量與封裝技術
功耗 (存取時)	極低 (電晶體切換)	高 (電容充放電與驅動電路)
每位元成本	極高 (約 DRAM 的 100 倍以上)	便宜
整合度	與邏輯電路同步微縮	需獨立工藝，整合難度大

📱 四、聯發科天璣 9500 深度解析：NPU 與存算一體（CIM）的實踐

聯發科（MediaTek）在 2025 年末推出的旗艦晶片 天璣 9500，是移動端 AI 運算的里程碑。其核心亮點在於 存算一體（Computing-in-Memory, CIM） NPU，突破傳統馮·諾伊曼架構瓶頸，實現高效能與低功耗的邊緣 AI 計算。

🤖 存算一體：打破馮·諾伊曼架構

傳統晶片架構中，計算單元（ALU）與記憶體分離，資料需要在計算單元與記憶體之間往返，造成高延遲與搬運功耗。天璣 9500 的 CIM 架構直接在 SRAM 陣列內進行加法、乘法等邏輯運算。

項目	傳統架構	CIM 架構
資料搬運	ALU ↔ DRAM	SRAM內部計算
延遲	高	低（<1ns）
功耗	高	低（降低90%）
適用場景	通用運算	AI推理、邊緣AI

優勢分析：

消滅搬運能耗：資料不再移動，減少90%以上的搬輸功耗。
Always-On 體驗：SRAM功耗低、回應快，使手機可24小時持續語音識別、即時影像處理，而不發熱。
邊緣AI領先優勢：CIM架構讓天璣9500在手機端AI表現上領先競爭對手。

觀點：這代表AI晶片正進入“邊緣優化與存算一體”時代，對智慧手機、可穿戴設備及IoT裝置具有深遠影響。

🌪️ 五、晶片通膨下的架構抉擇：大容量 SRAM 是成本救星還是沉重負擔？

隨著台積電 3 奈米甚至 2 奈米製程報價高漲，每平方公釐晶片面積成本已極高。SRAM在先進製程中縮減速度放緩，每增加1MB SRAM都可能推高晶片成本。

挑戰與策略：

SRAM縮減危機：更多SRAM面積意味晶片尺寸變大、成本上升。
以空間換時間：儘管SRAM成本高，但它可以降低對 HBM 的依賴、減少 CoWoS 封裝費用。
系統總擁有成本（TCO）考量：對於Groq、聯發科等公司，投資大容量 SRAM可整體降低系統成本並提升效能。

成本構成	傳統方案（DRAM+HBM）	SRAM存算方案
SRAM面積	少	多
HBM成本	高	低
封裝成本	CoWoS高	標準封裝即可
系統延遲	高	低（改善70%-80%）
功耗	高	低（節能）

觀點：在AI晶片設計中，大容量 SRAM是提升效能的關鍵利器，但需兼顧晶片成本與功耗，否則會成為沉重負擔。

🛠️ 六、EDA 隱形冠軍：芯測（iSTART）如何解決 SRAM 的良率黑洞？

當晶片內建高達 230MB SRAM 或更多時，良率（Yield）成為設計者的主要痛點。SRAM任一單元故障，整顆昂貴的AI晶片可能報廢。

芯測科技解決方案：

自動修復（BISR, Built-In Self Repair）：設計階段加入冗餘區域，當測試發現瑕疵SRAM，系統自動切換至備用區域。
測試覆蓋率（Test Coverage）優化：透過EDA工具精準定位SRAM缺陷，提高晶片出貨良率。
設計與製程協同：支援台積電、三星等晶圓代工的高密度SRAM製程，減少報廢率。

市場地位與影響：

SRAM內建比重從10%提升至40%以上，EDA工具成為產業不可或缺的良率守門員。
隨著AI晶片規模擴張，EDA工具業務將迎來顯著增長。

建議：晶片設計公司應與EDA供應商緊密合作，提前在設計階段導入BISR與冗餘區域策略，以降低高容量SRAM晶片的報廢風險。

💡 七、專家觀點：2026 年多架構並行下的半導體投資邏輯

2026 年將是 AI 晶片的「戰國時代」。投資與產業觀察應聚焦以下三個方向：

「專用」勝過「通用」： 過去通用 GPU 通吃天下，未來針對 LLM 優化的 LPU 或針對邊緣圖像優化的 ASIC 將分割市場。
存算一體（CIM）的普及： 關注具備 CIM 專利儲備的公司，這項技術將從旗艦手機下沉到中低階手機與物聯網裝置。
封裝技術的延伸： 雖然 SRAM 在崛起，但 3D IC（如 TSMC 的 SoIC）技術能讓 SRAM 晶圓與邏輯晶圓垂直堆疊，這將解決面積佔用的難題。

🏁 八、結論：從「運算為中心」轉向「資料為中心」的典範轉移

半導體產業的重心正在發生質變。從過去盲目追求 GHz 時脈，轉向追求更短的資料搬運路徑。SRAM 取代部分 DRAM 配置，不僅是硬體參數的改變，更是對馮·諾伊曼架構的一場深刻革命。

輝達的 200 億美元投資、聯發科的存算一體實踐、以及芯測等 EDA 業者的崛起，共同交織成一幅 2026 年半導體版圖。 在 AI 時代，最珍貴的資源不再是電晶體，而是那些能夠讓資料「瞬時即達」的高速緩衝。

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