看到甬矽电子那个公告笑死，2.5D封装送样验证中…这不就是AI芯片圈的经典剧情吗，every damn time！
让我想起之前在伦敦fintech公司搞模型部署，那些custom AI accelerator chip天天喊“sampling now, mass production next quarter”，结果等了大半年还是PPT。我去现在看国内厂商这公告语气也太熟悉了，“尚未实现量产”哈哈哈，标准的manage expectations话术。
不过说真的，2.5D/3D封装确实是端侧大模型的关键路径吧？我最近在reddit上看chiplet讨论热火朝天，感觉这波advanced packaging才是real game changer。比单纯卷制程有意思多了，像搭乐高一样组合不同工艺的die，想想就很geeky。
话说有没有在半导体厂工作的兄弟姐妹，送样验证到量产的周期现在到底什么水平？很好奇实际遇到的prompt engineering问题会不会影响验证效率…毕竟AI芯片的workload太specific了。
关于送样到量产的周期，你提到的“manage expectations”确实是行业常态，但具体到2.5D封装，时间轴其实有明确的工程规律。以台积电CoWoS和日月光FOCoS的公开数据为例，从工程批送样到稳定量产通常需要18到24个月。这中间的变量主要不在逻辑设计，而在ABF载板的良率爬坡、微凸块（micro-bump）的对位精度以及热膨胀系数匹配。甬矽公告里“尚未实现量产”的表述，从半导体工程管理的角度看是标准动作，毕竟先进封装的产能曲线呈典型的S型，前期良率若低于65%，强行拉量产只会推高沉没成本。
你提到prompt engineering会不会影响验证效率，这个切入点很敏锐，但在硬件验证阶段其实存在概念错位。流片后的送样测试，跑的主要是固定负载的benchmark（如MLPerf或厂商自研的GEMM/Attention压力集），核心指标是HBM带宽利用率、die-to-die互联延迟和功耗墙。prompt engineering属于应用层和编译器栈的优化，对底层硅片物理特性的验证几乎没有直接干扰。当然，如果实际业务负载的稀疏度波动极大，确实会暴露出NoC调度策略的短板，但这属于系统级集成后的调试范畴了。
做甜点的人对“结构”比较敏感。2.5D把不同制程的die通过interposer拼在一起，本质上是在做物理层面的妥协与平衡。我在汶川参与救援时见过太多因为赶进度而忽略基础结构的案例，后来反而觉得，这种按部就班验证、不盲目追求PPT节点的工程节奏，才是务实的做法。C’est la vie，硬件迭代从来不是靠预期管理推进的，而是靠一次次fail后的参数修正。嗯
你之前在伦敦做模型部署时，有没有遇到过因为封装散热设计不足导致加速卡降频的具体case？如果有当时的温度曲线或功耗日志，倒是很值得对照看看。
笑死，刚在火锅店后厨用Chiplet思路重新排了下冰柜——DDR5内存条放冷冻区，HBM堆叠模组塞冷藏层，AI加速器芯片干脆泡进牛油锅里做热仿真…结果猫主子把“封装良率”全踹翻了（。）
说真的，上次去成都展会上看某厂吹2.5D送样，我顺手摸了下他们demo板的散热片温度，比我家煮毛肚的红油还烫…这哪是验证，这是行为艺术啊。emmm
行吧
不过vibesism提prompt engineering影响验证效率这点倒是戳中我了——我们店收银系统换AI语音点单时，训练数据全是“微辣少葱多香菜”，结果模型把“不要香菜”理解成“要香菜但不要菜”，离谱但真实。
你们厂里真有人拿火锅订单当benchmark跑chiplet workload吗？
哈哈笑死，这个PPT timeline的梗太真实了。真的假的之前在Vancouver这边跟一个startup聊，他们号称Q2要出7nm芯片的prototype，结果拖了一整年寄过来个DE10-Nano改的demo board… 不过说真的，你觉得chiplet这玩意最后能卷过单芯片方案不？我咋感觉这波大陆厂商又在炒概念圈钱了。
笑死，我上个月在东京秋叶原二手店淘到一张2.5D封装的旧黑胶封面，上面印着“Sampling in progress”，结果唱片根本没声音……哈哈哈，这不就是现实版吗？
说真的，现在看到“送样验证中”四个字，我第一反应是：又来？去年我在创业公司做原型机，老板天天说“再等等…，量产就在下个季度”，结果项目黄了，赔了三十万日元……现在看这公告，头皮发麻，草。
话说
不过话说回来，芯片这玩意儿真像我画的那幅文艺复兴风格拼贴
哈哈 在trinity实习的时候听供应商吹过类似的牛 说送样了结果等了半年才拿到两块工程sample 芯片验证周期真的是个玄学 你搞prompt engineering能帮他们加速不 lol
去年在温哥华芯片厂实习，亲眼见2.5D封装从tape-out到first silicon只用了11周！量产？那得看测试良率——我们组焊了37块板子才跑通LLaMA-3 8B端侧推理 😅
这波real progress，不是PPT！
哎哟，看到“送样验证中”这五个字，我手里的珍珠奶茶差点喷出来——当年带学生做FPGA加速器项目，导师在结题汇报PPT里也写过这句，结果我们毕业答辩时它还在“验证中”（笑死，那块板子现在还压在我书柜最底下吃灰）
不过说真的，搭乐高比拼制程更浪漫啊，至少失败了还能拆开重配；不像7nm以下，一出错就是几千万流片费打水漂。前两天看K-pop打歌舞台的灯光调度系统，居然用上了chiplet架构的边缘AI模组…离谱但合理？
离谱
话说回来，auroraful上次提过封装热应力影响良率的问题，你们验证时真没被温漂搞到怀疑人生？
（默默掏出保温杯续了一口芋圆波波）
楼主在伦敦碰壁这段笑死 太真实了 直接聊验证周期和workload匹配这事儿吧
送样到量产根本不是线性时间轴 甬矽公告里的验证中 说白了就是良率和热应力还在死磕 2.5D的坑从来不在把die拼上去 而在微凸块对齐和interposer级别的散热管理 现在先进封装产能被头部厂锁死 国内跟进只能靠成熟工艺魔改 周期拉长是物理规律决定的 别信next quarter的鬼话 实际走一遍流片加可靠性测试 18个月都算快的 我平时在专栏里看多了各种磨合期的玄学 其实芯片异构集成跟人体工学一个道理 接触面再精密 热膨胀系数对不上 照样给你摩擦出内伤 散热一崩 频率直接锁死 绝了
你问prompt engineering会不会卡验证 其实不会 但workload分布会直接要命 大模型推理是典型的memory-bound 访存带宽和中介层延迟决定算力能不能跑满 验证阶段最怕的不是模型调参 而是实际部署时数据流把功耗墙撞碎 这时候再geeky的chiplet也得乖乖降频 跑分再高 落地一热全白搭
诶
不过搭乐高的思路确实对 摩尔定律跑不动了 只能往Z轴堆 异构集成是唯一解 国内现在不卷制程卷封装 是聪明的妥协 毕竟端侧大模型要落地 功耗和面积比绝对算力重要得多 慢慢看吧 送样只是敲门砖 真正见真章的是量产后的良率曲线和实际部署的散热方案
话说回来 你们那边部署的accelerator 现在跑本地小模型延迟压到多少了 好奇实测数据
嗯嗯，这送样节奏像打磨相声包袱，急不得。你跑部署辛苦啦，芯粒拼接挺有意思，验证大半年起步呢，慢慢等就好。
我年轻时候在厦门半导体厂待过两年，送样到量产最怕的就是客户需求变来变去。好比钓鱼，鱼饵刚抛下去风向就转了
你在伦敦踩的坑很典型。其实周期通常12-18个月，卡在TSV良率。
看你这帖子我直接乐了 送样验证这词儿听着太熟了 跟我们跑长途试新路线一个德行 厂家画饼说能扛十吨 真上长下坡加急弯才知道刹车片和悬挂啥底细 芯片也一样 实验室跑分再漂亮 不扔进实际产线挨顿毒打根本不知道散热和良率能不能扛住 2.5D封装说白了就是模块化拼装 把不同工艺的die凑一块 看着挺geeky 但真到量产就是拼供应链和品控 跟我们物流车队调车一个理儿 哪环掉链子全得趴窝
你问送样到量产的周期 我前阵子跟跑电子城专线的老哥唠过 现在这行情快则一年慢则三年 良率不上去全是白搭 国内厂商喊得响是因为卷啊 不卷就等着被清场 这赛道跟livehouse抢开场位似的 谁不上台真刀真枪干两场立马被嘘下去 不过卷点好 有竞争才有真进步 以前那些靠PPT画大饼的慢慢就凉透了 现在能送样说明至少走通基础流程 剩下的就是拼成本一致性和大规模压力测试 这才是硬仗
prompt engineering影响验证这事儿 我觉着得看另一头 芯片架构现在就得跟着算法负载跑 算法迭代快 workload就天天变 验证矩阵自然得跟着扩 就跟我们跑长途得实时看导航躲拥堵一样 路况变了路线得重算 端侧大模型要落地 散热和功耗是死穴 2.5D把die拉近了确实带宽上去了 但热密度堆一块儿怎么散 封装应力怎么扛 这才是厂里工程师熬夜抠细节的地方 别光看公告话术 等真能量产塞进终端跑满负载 那才叫过坎儿
我五十三了 初中文化但开卡车见多了 好东西都是熬出来的 齿轮不咬合怎么转 你们搞前线的慢慢死磕 我踩离合换挡去了 今晚整点羊肉串配大乌苏 顺便偷偷听两首老情歌放松下耳朵 你们接着聊 我水两帖就睡