英伟达在AI芯片领域对3D堆叠技术的应用主要体现在以下几个方面：

英伟达采用3D垂直堆叠DRAM，通过垂直叠加内存模块提升数据传输效率。该设计还整合了 硅光子I/O器件 ，进一步优化芯片间的通信能力。

内存架构创新
通过垂直堆叠DRAM内存模块与GPU核心直接电气连接，实现了更高带宽和更低延迟的数据传输。这种设计类似于AMD 3D V-Cache技术，但规模更大，每个GPU模块可垂直连接六个DRAM内存模块，显著提升AI计算效率

芯片级集成优化
在下一代Rubin架构中，英伟达计划采用HBM4e内存（单卡容量达1TB）和NVLink 576光互联技术，通过3D堆叠实现算力5倍提升，为百万级GPU集群的AGI训练奠定基础

当前Blackwell Ultra芯片已应用3D堆叠技术和HBM3e内存，单卡内存容量达288GB，推理性能较前代提升40倍。

封装与能效突破
结合硅光子技术（SiPh）作为I/O器件，解决了传统铜互连的瓶颈。新架构通过垂直供电和多模块设计，在12个硅光子I/O器件的支持下，实现芯片间高速通信，同时集成冷板散热技术，进一步提升能效比

懂的自然懂，不懂也不要问

A股未来新王即将横空出世

光模块的下一个热点

划重点：

在下一代Rubin架构中，英伟达计划采用HBM4e内存（单卡容量达1TB）和NVLink 576光互联技术，通过3D堆叠实现算力5倍提升，为百万级GPU集群的AGI训练奠定基础
当前Blackwell Ultra芯片已应用3D堆叠技术和HBM3e内存，单卡内存容量达288GB，推理性能较前代提升40倍。

熬不动了睡觉了晚安！

HBM将拉动上游设备及材料用量需求提升。

（1）设备端：TSV和晶圆级封装需求增长。前道环节，HBM需要通过TSV来进行垂直方向连接，增加了TSV刻蚀设备需求；中段环节，HBM带来了更多的晶圆级封装设备需求；后道环节，HBM的多芯片堆叠带来diebond设备和测试设备需求增长。

（2）材料端：HBM的独特性主要体现在堆叠与互联上。对于制造材料：多层堆叠对于制造材料尤其是前驱体的用量成倍提升。。。。。

12层堆叠技术的MUF材料（液体封装材料LMC及GMC颗粒封装料），该材料是英伟达评估HBM内存堆叠技术的核心材料之一。。。。。

不是不睡功课没有做完，这次真的睡了