谷歌自研芯片战略升级，摆脱对台积电封装的依赖

7月28日消息，据摩根士丹利报告，谷歌正在设计一款名为Frozen V2的新一代TPU芯片，目标是将SRAM直接集成到硅片上，从而摆脱对台积电CoWoS封装技术的依赖。

SRAM是目前AI芯片中速度最快的缓存，负责存储AI模型运行时频繁调用的数据，传统做法是把SRAM做成独立芯片，再通过CoWoS封装技术与计算单元连接在一起，但CoWoS封装工艺复杂、成本高，而且封装环节会增加数据传输的延迟。

Frozen V2的思路是把SRAM直接做在计算单元的硅片上，省去封装环节。

这样一来，数据不需要在芯片之间传输，速度更快，延迟更低，谷歌希望通过这种方式为Gemini模型量身定制芯片，专门优化AI推理性能。

不过这种方式也有代价，每次AI模型有重大升级时，都需要重新设计芯片，芯片制造商也要为每一轮生产调整设备。

AI芯片制造商Taalas今年早些时候也采用了类似方法，将神经网络权重直接集成到硅片上。

摩根士丹利预计，Frozen V2可在2027年进入早期生产，2028年量产，合作伙伴方面，Marvell可能是候选之一，但目前尚未确认。