臺積電量產特斯拉Dojo AI訓練模塊，目標到2027年將算力提高40倍

　　據 DigiTimes，臺積電宣布開始利用其 InFO_SoW 技術生產特斯拉 Dojo AI 訓練模塊，目標是到 2027 年通過更復雜的晶圓級系統將計算能力提高 40 倍。

　　InFO_SoW(整合型扇出晶圓級系統封裝)是“InFO”技術應用于高性能計算機的一種改良模式，也是一種晶圓級(Wafer Scale)的超大型封裝技術，主要包括晶圓狀的放熱模組(Plate)、硅芯片(Silicon Die)群、InFO RDL、電源模組、連接器等部分。

　　InFO_SoW 在模組(尺寸和晶圓大小相近)上橫向排列多個硅芯片(Silicon Die，或者 Chip)，再通過“InFO”結構使芯片和輸入 / 輸出端子相互連接，從而區別于堆疊了兩個“InFO”的“InFO_SoIS(System on Integrated Substrate)”技術。

　　一般來說，InFO_SoW 技術生產的芯片面積較大，它可以將大規模系統(由大量的硅芯片組成)集成于直徑為 300mm 左右的圓板狀模組(晶圓狀的模組)上;而通過采用 InFO 技術，它又可以獲得相比傳統的模組相更小型、更高密度的集成系統。

　　在臺積電之前公布的資料中，InFO_SoW 相比于采用倒裝芯片(Flip Chip)技術的 Multi-chip-module(MCM)和“InFO_SoW”更有優勢。IT之家查詢發現，與 MCM 相比，其相互連接的排線寬度、間隔縮短了二分之一，排線密度提高了兩倍。此外，其單位面積的數據傳輸速度也提高了兩倍;電源供給網絡(PDN)的阻抗(Impedance)明顯低于 MCM，僅為 MCM 的 3%。