近日，上海棣山科技有限公司（以下简称“棣山科技”）对外公布了其2nm高端AI GPU芯片的研发进展。据《新闻晨报》4月13日报道，这款芯片已达到国际前沿设计水平，目前正处于原型验证的关键阶段。行业专业人士分析认为，该芯片距离正式流片、量产及规模化商用预计还需1至2年时间。
作为一家专注于高端芯片研发的国内科技企业，棣山科技自成立以来，始终坚持“传感器芯片+高算力芯片”双轮驱动战略，重点攻克AI GPU领域的核心技术。2025年，公司宣布其首款自研2nm AI GPU原型芯片顺利完成设计第三阶段。这一成果标志着其在高端AI芯片设计领域取得突破性进展，跻身国内乃至国际先进行列。
该芯片采用FinFET/GAA混合制程与Chiplet异构集成架构，搭载自主研发的“棣山智核（DS-Core）”，核心晶体管数量达1700亿颗，芯片面积约800mm²。通过2.5D CoWoS-L先进封装技术，实现了高密度互连与高效散热的双重优化，契合当前先进封装成为“新摩尔定律”载体的行业趋势。
经多轮仿真测试验证，该芯片的算力表现突出。FP32单精度算力可达50 TFLOPS，FP16半精度算力达100 TFLOPS，FP4低精度算力高达400 TFLOPS，可灵活适配不同精度需求的人工智能大模型训练与推理场景。能效比较上一代产品提升40%，典型功耗控制在350W以内，每瓦算力可达142 GFLOPS，实现了性能与能效的平衡。
研发团队成功攻克了高带宽内存（HBM）封装互联、超低延迟片间通信（<0.25ns/mm）和微流道高效热管理三大核心技术瓶颈。搭载的HBM4内存单颗容量达48GB，引脚速率超11Gb/s，内存带宽可达3.2TB/s，相较上一代HBM3E带宽提升约2.5倍，可满足大模型训练时海量数据的高速传输需求。微流道热管理技术使芯片热失控风险降低68%，工作温度稳定控制在85℃以下，为芯片长期稳定运行提供了技术保障。
此外，该芯片支持NVLink 6兼容互连协议，单链路带宽达1.6TB/s，多芯片互联时可实现无瓶颈协同运算，进一步提升整体算力规模。同时，兼容主流CUDA软件生态，大幅降低下游客户技术迁移成本。
目前，棣山科技的研发工作已全面聚焦于原型验证阶段的核心攻坚任务，重点围绕芯片系统级验证、时序收敛优化、量产良率提前优化和软件生态同步适配四大领域有序推进。研发团队正全力以赴细化验证流程、优化技术方案，稳步推动原型验证阶段各项工作落地见效，为后续正式启动流片测试、加快量产进程筑牢技术根基。
