比利時美國研究推動AI記憶體技術新突破

研究人員正致力於推動記憶體技術的邊緣運算與人工智慧應用。來自比利時的 imec 與 KU Leuven 研究團隊，在《半導體 Engineering》報導中發表了關於 NOR 型 IGZO FeFETs 的研究，探討其在 3D 異質 AI 記憶體中的可行性，並從設計與技術協同最佳化（DTCO）的讀取中心視角進行評估。這項工作涵蓋了晶片內後段（BEOL）的 RAM 以及混合鍵合的記憶體晶片，並延伸至外部單片整合的記憶體。同時，亞利桑那州立大學與喬治亞理工學院的研究人員，也在《半導體 Engineering》上發表了關於邊緣運算平臺單片整合 IWO eDRAM 的熱與老化感知 Rowhammer 漏洞分析。

人工智慧的基礎設施需求已超越單純的運算能力。根據《半導體 Digest》的報導，晶片在出貨前必須經過嚴格測試，而針對 AI 晶片的半導體測試裝置面臨著複雜的挑戰。AI 晶片擁有極為密集的針腳佈局，以及 2.5D 和 3D 整合技術，例如高頻寬記憶體堆疊，這限制了探針的可及性，並要求測試電路能夠正常運作。此外，JEDEC 即將更新的 LPDDR6 標準，將整合多項新功能，以因應記憶體在 AI 資料中心日益增長的重要性。過去，LPDDR 主要與智慧手機、平板電腦等行動裝置連結，如今其應用範圍已擴展至資料中心。

在 3D 積體電路（3D ICs）的物理驗證方面，《半導體 Engineering》指出，3D ICs 正在重塑半導體開發的格局。儘管這些架構在效能、功耗和整合度上帶來顯著提升，但也引入了電氣、熱學和機械等領域的驗證新挑戰。Siemens Calibre 提供了1個全面的 3D IC 物理驗證平臺，整合了設計規則檢查（DRC）、電路驗證（LVS）以及先進的熱模擬和機械模擬功能。另一方面，2026 電機電子工程師學會 電子元件與技術會議（ECTC 2026）則展示了先進封裝技術如何重新定義人工智慧（AI）和高效能運算（HPC）的可擴展性極限。英特爾晶圓代工的工程師及其合作夥伴，透過 20 篇技術論文，展示了從嵌入式多晶片互連橋接（EMIB）到其他創新技術的突破。