📌 阅读时间：3分钟
📌 适合人群：AI开发者、硬件爱好者、科普读者、采购决策者
现在的AI芯片早已不是一颗“芯”，而是一个“汉堡塔”，高能计算力就藏在它那一层层“夹心”之间。
🍔01｜什么是“千层汉堡封装”？
我们以英伟达 H100 为例，来看一个AI GPU芯片的结构：
👇 想象一颗高端AI芯片长这样：
🍞 顶层面包：硅中介层（Interposer）
🥩 第一层肉：GPU核心 Die（计算单元）
🧀 第二层芝士：高速缓存（SRAM）
🥬 生菜层：HBM（高带宽内存）
🍞 底层面包：基板 + 接口
每一层都不是装饰，而是为了算力“加料”：
GPU核心负责算力爆发
HBM负责海量参数高速读写
硅中介层让每一层高速对接、低延迟
基板负责热管理、电源接入、互联通讯
这就是“3D封装”，又叫“多芯封装”或“异构封装”。
🧠02｜HBM：AI芯片的“加速内存条”
什么是 HBM？
HBM = High Bandwidth Memory，高带宽内存
它就像汉堡里的“生菜”，包裹在核心周围，负责传输数据，速度比传统显存快10倍以上。
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带宽越高，喂给GPU的“数据流”越快，AI模型训练速度越快。
📦03｜为什么要用这种“千层结构”？
因为AI芯片越来越大、越来越热、越来越饿！
越来越大：H100封装尺寸比iPhone还大
越来越热：全功耗超700W
越来越饿：需要吞噬数百GB模型参数
传统单芯片 + 外置显存的方式，已经 满足不了巨型模型的“吞吐量”需求。
于是芯片厂商采用了“近内存计算”架构：
把内存搬到核心旁边甚至堆叠起来
用硅通孔（TSV）连接上下芯片
降低延迟、提升吞吐、节能高效
这就是封装技术的革命，让算力不是来自于“更快的核心”，而是“更聪明的结构”。
💡你必须知道的几个术语：
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🎯对你有什么用？
✅ 如果你是AI工程师
了解封装结构有助于理解为什么某些卡 内存带宽限制了模型吞吐
✅ 如果你是GPU采购者
明白一块GPU为何能卖出10万+价位——不是“芯贵”，是“层多”
✅ 如果你做硬件创业
封装就是护城河，未来中国厂商能不能追上，关键就在“先进封装能力”
🧠 总结一句话：
一块AI芯片，不是一颗芯片，而是一道精心叠加的“高能科技汉堡”。
吃透每一层，你才能真正理解未来算力的来源。
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