電子發燒友網綜合報道 今年10月,歐洲芯片公司VSORA(總部位于法國巴黎)宣布開始生產其AI推理芯片Jotunn8,這也令VSORA成為歐洲唯一一家推出高性能AI推理芯片的公司。公司表示,Jotunn8預計將在2026年一季度實現全面量產。
近日,臺積電參股的GUC(Global Unichip Corp.)宣布與VSORA建立合作關系,共同提供一站式ASIC設計服務,以確保Jotunn8數據中心AI推理處理器的按時上市。通過此次合作,GUC展示了其在復雜芯片組架構設計以及利用2.5D先進封裝技術實現HBM3E集成方面的強大能力,進一步體現了該公司在幫助客戶提升產品性能與效率、加速技術創新方面的優勢。
GUC為Jotunn8項目提供了全面的設計服務,涵蓋了從網表生成到產品制造的整個流程。該解決方案整合了GUC的先進封裝技術IP庫,其中包括支持17.2 Gbps數據傳輸速率的GLink-2.5D芯片間互連技術,以及具備8.4 Gbps傳輸能力的HBM3E物理層芯片及控制器。
這些技術采用了3倍光刻尺度的2.5D先進封裝工藝及5納米制程技術。GUC的貢獻還包括復雜的芯片結構設計、芯片模塊的劃分與集成,以及信號傳輸、功耗控制與熱管理方面的協同優化。該團隊還實現了顯著的紅外輻射與功耗優化,從而顯著提升了產品的能效與整體系統性能。
VSORA官網顯示,Jotunn8定位為“世界上最高效的 AI 推理芯片”,核心目標是實現 “大規模 AI 部署的極速、低成本、無妥協可擴展性”,同時兼顧可持續性基礎設施建設,平衡高吞吐量、低延遲、優化功耗三大核心需求。
性能上,Jotunn8基于臺積電5nm制程,配備最高288 GB HBM3E,FP8精度稠密算力高達3200 TFLOPS,在 Llama3 405B模型上,輸出速度顯著超越市場同類產品,具體表現為實時任務響應效率提升;采用 VSORA 專屬架構,支持多算法平滑整合,實現 “接近理論性能”。
Jotunn8采用多算法整合架構,突破單一模型適配限制,實現推理模型、生成式 AI、智能體 AI 的平滑集成,無需額外硬件改造,降低復雜 AI 系統的部署門檻。通過架構優化實現“速度與成本的雙向提升”,核心邏輯是“降低單位推理成本的同時提升吞吐量”,而非單純追求算力堆砌。
另外,Jotunn8硬件設計兼顧能源效率與碳足跡控制,符合數據中心“綠色 AI”部署趨勢,官網明確將可持續基礎設施作為核心設計目標。
應用場景上,官方著重介紹了三類場景:實時交互類,比如聊天機器人(對話生成)、欺詐檢測(實時風險識別)、搜索引擎(精準結果返回);高并發服務類,包括推薦引擎(電商 / 內容平臺個性化推薦)、LLM API 服務(第三方開發者調用的生成式 AI 接口);復雜協同類,比如多模型融合系統等。
總體來看Jotunn8 的核心競爭力是面向真正的商業落地場景,3200 TFLOPS 的 FP8 算力為性能基石,超低延遲與超高吞吐量滿足實時/高并發場景需求,多模型整合架構提升硬件復用率,而成本與功耗的優化則解決了大規模部署的核心痛點。與此同時,作為歐洲本土為數不多的AI芯片產品,這也是歐洲算力本土化的重要一環。
近日,臺積電參股的GUC(Global Unichip Corp.)宣布與VSORA建立合作關系,共同提供一站式ASIC設計服務,以確保Jotunn8數據中心AI推理處理器的按時上市。通過此次合作,GUC展示了其在復雜芯片組架構設計以及利用2.5D先進封裝技術實現HBM3E集成方面的強大能力,進一步體現了該公司在幫助客戶提升產品性能與效率、加速技術創新方面的優勢。
GUC為Jotunn8項目提供了全面的設計服務,涵蓋了從網表生成到產品制造的整個流程。該解決方案整合了GUC的先進封裝技術IP庫,其中包括支持17.2 Gbps數據傳輸速率的GLink-2.5D芯片間互連技術,以及具備8.4 Gbps傳輸能力的HBM3E物理層芯片及控制器。
這些技術采用了3倍光刻尺度的2.5D先進封裝工藝及5納米制程技術。GUC的貢獻還包括復雜的芯片結構設計、芯片模塊的劃分與集成,以及信號傳輸、功耗控制與熱管理方面的協同優化。該團隊還實現了顯著的紅外輻射與功耗優化,從而顯著提升了產品的能效與整體系統性能。
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性能上,Jotunn8基于臺積電5nm制程,配備最高288 GB HBM3E,FP8精度稠密算力高達3200 TFLOPS,在 Llama3 405B模型上,輸出速度顯著超越市場同類產品,具體表現為實時任務響應效率提升;采用 VSORA 專屬架構,支持多算法平滑整合,實現 “接近理論性能”。
Jotunn8采用多算法整合架構,突破單一模型適配限制,實現推理模型、生成式 AI、智能體 AI 的平滑集成,無需額外硬件改造,降低復雜 AI 系統的部署門檻。通過架構優化實現“速度與成本的雙向提升”,核心邏輯是“降低單位推理成本的同時提升吞吐量”,而非單純追求算力堆砌。
另外,Jotunn8硬件設計兼顧能源效率與碳足跡控制,符合數據中心“綠色 AI”部署趨勢,官網明確將可持續基礎設施作為核心設計目標。
應用場景上,官方著重介紹了三類場景:實時交互類,比如聊天機器人(對話生成)、欺詐檢測(實時風險識別)、搜索引擎(精準結果返回);高并發服務類,包括推薦引擎(電商 / 內容平臺個性化推薦)、LLM API 服務(第三方開發者調用的生成式 AI 接口);復雜協同類,比如多模型融合系統等。
總體來看Jotunn8 的核心競爭力是面向真正的商業落地場景,3200 TFLOPS 的 FP8 算力為性能基石,超低延遲與超高吞吐量滿足實時/高并發場景需求,多模型整合架構提升硬件復用率,而成本與功耗的優化則解決了大規模部署的核心痛點。與此同時,作為歐洲本土為數不多的AI芯片產品,這也是歐洲算力本土化的重要一環。
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