据《新闻晨报》4月13日报道，近日，上海棣山科技有限公司（以下简称“棣山科技”）对外披露其2nm高端AI GPU芯片最新研发进展。据悉，该公司自主攻关的这款芯片已达到国际前沿设计水平，目前核心研发工作仍处于原型验证关键阶段。据行业专业人士分析，该芯片距离正式流片、量产及规模化商用，预计仍需1至2年时间。
作为国内专注于高端芯片研发的科技企业，棣山科技自成立以来，始终以“传感器芯片+高算力芯片”双轮驱动为核心战略，重点布局AI GPU领域核心技术攻坚。2025年，公司官方正式对外宣布，首款自研2nm AI GPU原型芯片顺利完成设计第三阶段，这一里程碑式成果，标志着其在高端AI芯片设计领域实现了突破性进展，跻身国内乃至国际先进行列。
据悉，该款2nm AI GPU原型芯片采用FinFET/GAA混合制程与Chiplet异构集成架构，搭载公司自主研发的“棣山智核（DS- Core）”，核心晶体管数量达1700亿颗，芯片面积约800mm²，采用2.5D CoWoS-L先进封装技术，实现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。
经多轮严谨仿真测试验证，该芯片算力表现突出，其中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、推理等高端算力场景；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，实现性能与能效的平衡。
同时，研发团队成功攻克高带宽内存（HBM）封装互联、超低延迟片间通信（<0.25ns/mm）、微流道高效热管理三大核心技术瓶颈，其中搭载的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；微流道热管理技术可使芯片热失控风险降低68%，芯片工作温度稳定控制在85℃以下，为后续芯片长期稳定运行提供了坚实的技术保障。
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，可大幅降低下游客户技术迁移成本。
报道称，当前，棣山科技的研发工作已全面聚焦于原型验证阶段的各项核心攻坚任务，重点围绕四大关键领域有序推进，即芯片系统级验证，时序收敛优化，量产良率提前优化，软件生态同步适配。研发团队正全力以赴推进各项攻坚任务，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。
