A primeira fundição de sistemas projetada para a era da IA
Mudanças na paisagem de tecnologia e nas necessidades dos clientes de fundição exigem novas abordagens para a entrega de soluções. A Intel Foundry oferece recursos exclusivos para atender aos requisitos de sistemas mais desafiadores da atualidade.
A paisagem da tecnologia está mudando
Os chips de IA consomem mais energia do que 61% dos países.1
O crescimento projetado de computação para treinamento de ML é superior a 3 vezes ao ano na próxima década.2
A computação está superando a largura de banda de memória.3
O fornecimento geograficamente diversificado de semicondutores avançados é essencial para a resiliência da cadeia de suprimentos.
As necessidades dos clientes estão mudando
A receita de fundição de projetos de HPC/IA continua a aumentar.
Os chiplets estão na trilha para superar os chips monolíticos até 2028.4
As soluções de hoje e de amanhã exigem co-otimização de tecnologia de sistema (STCO).
Ofertas de fundição de nível internacional
Tecnologias de processo
Desenvolva sua próxima geração de produtos de liderança com nossas tecnologias revolucionárias Intel 18A, Intel 3 e Intel 16.
Empacotamento e teste avançados
O Intel Foundry oferece interconexões de ponta, liderança em empacotamento 2D, 2,5D e 3D e serviços abrangentes de montagem e teste.
Fabricação
Aproveite o fornecimento robusto, diversificado geograficamente, seguro e em expansão para wafers, montagem e testes. Nossa liderança em sustentabilidade ajuda os clientes a atender às suas metas e requisitos regulatórios.
Portal Intel Foundry
Informações de produto e desempenho
Fonte: AI GPU (https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/) Projected Power Consumption (https://worldpopulationreview.com/country-rankings/energy-consumption-by-country) projected against Energy Consumption by Country (https://www.tomshardware.com/news/nvidia-to-reportedly-triple-output-of-compute-gpus-in-2024-up-to-2-million-h100s).
Fonte: Bjorlin, Alexis, "Deploying AI at Meta Scale", https://www.kisacoresearch.com/sites/default/files/presentations/ai_hw_summit_keynote-distro-final.pdf.
Fonte: Gholami, et al., “AI and Memory Wall,” IEEE Micro Journal, 2024, https://arxiv.org/abs/2403.14123.
Yang, et al., “Challenges and Opportunities to Enable Large-Scale Computing via Heterogeneous Chiplets.” https://arxiv.org/pdf/2311.16417.