中國DFSX發表3D DRAM AI晶片DF1000 以14奈米製程、3.5D封裝降低HBM依賴
中國晶片業者DFSX近日發表AI加速器DF1000，主打以中國本土供應鏈打造，並導入3D DRAM、混合鍵合（Hybrid Bonding）及近記憶體運算技術。公司希望透過新型記憶體與封裝架構，降低中國AI產業對海外高頻寬記憶體（HBM）及先進製程的依賴。
中國晶片業者DFSX近日發表AI加速器DF1000，主打以中國本土供應鏈打造，並導入3D DRAM、混合鍵合（Hybrid Bonding）及近記憶體運算技術。公司希望透過新型記憶體與封裝架構，降低中國AI產業對海外高頻寬記憶體（HBM）及先進製程的依賴。
中國晶片業者DFSX近日發表AI加速器DF1000，主打以中國本土供應鏈打造，並導入3D DRAM、混合鍵合（Hybrid Bonding）及近記憶體運算技術。（圖／AI生成）
DFSX同時公布名為「Infinity Chiplet」的3.5D多晶片堆疊架構，以及後續DF2000、DF3000產品藍圖，鎖定大型AI模型訓練及推論市場。
DF1000採14奈米製程 導入3D DRAM
根據DFSX公布的資訊，DF1000採用14奈米製程，BF16運算效能為520 TFLOPs，定位為軟體定義、近記憶體運算（Near-Memory Computing）AI加速器。
DF1000最大的特色，是將3D DRAM與AI運算晶片整合。其記憶體透過晶圓級堆疊及混合鍵合技術連接，可提供最高6.4 TB/s記憶體存取頻寬，以及900 GB/s的Scale-Up晶片互連頻寬。
DFSX表示，混合鍵合可將晶片間互連間距由微米級縮小至次微米級，提高互連與頻寬密度，同時降低資料傳輸功耗。
公司也宣稱，3D堆疊可使矽穿孔（TSV）數量提高約10倍，並在相同記憶體容量下將頻寬提升約5倍，作為傳統HBM架構之外的另一種選擇。
以3D DRAM降低海外HBM依賴
報導指出，隨著美國持續限制中國取得先進AI晶片、HBM及相關製造技術，中國企業開始尋找以成熟製程及本土供應鏈發展AI運算平台的方法。
DFSX認為，3D DRAM可在不採用傳統HBM的情況下，提高記憶體容量、頻寬及整合密度，並降低對海外HBM供應鏈及高成本先進製程的依賴。
除硬體外，公司也規畫建立自有軟體堆疊、開發工具及伺服器平台，以支援主流深度學習框架、大型模型分散式訓練與推論。
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公司宣稱效能可比肩輝達Hopper
DFSX目前尚未公布完整的第三方效能測試，但公司內部估算顯示，DF1000部分工作負載表現可達到或超越輝達（NVIDIA）Hopper H200 GPU。
依公司提供的數據，DF1000記憶體頻寬約為H100的兩倍，並較H200高出約33%。在Llama 3 70B模型測試中，推論速度可達每秒500個Token；DeepSeek 3.2測試的每Token輸出時間（TPOT）則約為20毫秒。
不過，上述數據主要來自DFSX內部測試，目前仍缺乏獨立第三方驗證，實際效能與軟體相容性仍有待更多產品部署結果確認。
發表Infinity Chiplet 3.5D架構
DFSX也公布名為Infinity Chiplet的3.5D多晶片封裝架構。
公司表示，該設計透過多層晶片堆疊，將運算、記憶體及I/O功能整合於同一封裝中，希望在成熟製程下節省晶片面積、提高頻寬，並以3D DRAM取代傳統HBM。
報導指出，DFSX將此設計稱為「3.5D+」架構，主要方向包括以3.5D堆疊改善資料儲存與傳輸架構、減少HBM使用，以及重新配置I/O與供電設計。
DF2000、DF3000接續登場
依DFSX產品藍圖，下一代DF2000預計於2026年第四季投產，並於2027年初推出，持續採用14奈米製程。
DF2000預計提供1,000 TFLOPs BF16、2,000 TFLOPs FP8及4,000 TFLOPs FP4運算能力，搭配15 TB/s記憶體頻寬，以及1,600 GB/s Scale-Up互連頻寬。
DF3000則規畫於2027年第四季投產、2028年上市，運算效能預計提高至2,000 TFLOPs BF16、4,000 TFLOPs FP8及8,000 TFLOPs FP4，記憶體頻寬提升至20 TB/s，互連頻寬則達3,200 GB/s。
DFSX宣稱，DF2000效能目標為超越輝達Hopper並接近Blackwell平台，DF3000則將進一步與Blackwell產品競爭。
DF1000已導入大型機櫃平台
DF1000目前已開始出貨，並採用OAM 2.0介面部署於大型AI伺服器機櫃及運算叢集。
單一運算托盤最多可配置8顆DF1000加速器，DFSX也與兆芯合作，使其伺服器處理器可支援相關平台。
依公司資料，單一節點可提供4.16 PFLOPs FP16運算能力、51.2 TB/s記憶體頻寬及7,200 GB/s Scale-Up互連頻寬，整體功耗約12kW，並搭配120核心CPU。
相關機櫃可由64顆加速器向上擴充至512顆，鎖定大型AI模型及超大規模資料中心應用。
來源：wccftech
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- 記者：黃仁杰
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