发布时间:2025-11-13 阅读量:540 来源: 发布人: suii
安森美此次发布的垂直结构GaN器件,通过将电极布局从水平改为垂直,实现了电流的纵向导通。这一设计带来两大核心优势:
1.更高的功率密度:垂直结构允许器件在更小面积内承载更大电流,功率密度可达平面GaN的2倍以上,特别适合空间受限的AI服务器电源、车载充电系统等场景。
2.更优的热管理性能:热量可直接通过衬底向下传导,而非在表面横向扩散,显著降低热阻,提升系统可靠性。
•主驱逆变器:提升功率密度,延长续航里程;
•车载充电机(OBC):实现超快充并减小体积;
•DC-DC转换器:提高辅助系统效率。
同时,在光伏逆变器、储能系统等可再生能源领域,其高频特性有助于缩小无源元件体积,降低系统成本。
三、挑战与竞争格局
•成本压力:GaN-on-GaN(自支撑衬底)方案成本仍高于硅基GaN,需通过规模效应降价;
•供应链成熟度:全球具备垂直GaN量产能力的供应商有限,上下游生态尚在建设中;
•竞品追赶:Wolfspeed、英飞凌等厂商也在积极布局垂直结构技术,技术迭代窗口期短暂。
四、对行业的影响与未来展望
1.推动AI硬件能效标准提升:下一代GPU与加速器的供电系统设计或将基于垂直GaN重新优化。
2.加速电气化系统轻量化:电动汽车与充电设施有望进一步缩小体积、提高功率。
3.深化第三代半导体技术路线竞争:碳化硅(SiC)、GaN、氧化镓(Ga₂O₃)等材料的技术路径选择将更趋多元化。
结语
在英伟达GPU与CUDA生态长期主导AI训练与科学仿真的背景下,国产LineShine(灵晟)纯CPU超算以2.198 EFlops持续双精度性能登顶TOP500,印证了“矩阵增强型CPU”正在重构HPC底层硬件标准。 近日,Jack Dongarra、Satoshi Matsuoka、Torsten Hoefler三位HPC权威联合发表《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》,系统拆解了无GPU同构超算的四层技术体系:处理器指令集硬件加速、统一HBM高带宽内存架构、全精度混合运算单元、原生高速互联网络。
回顾AI今年的发展轨迹,我们能察觉到一种质的变化:AI不再只是被展示、被调用的“展品”,而是拥有了更明确的“行动感”。从代码编写到机器人奔跑,从算力基建到未来接口,行业正集体从“回答问题”走向“完成任务”。 我们试图透过五个数字,捕捉这一轮产业变革中的关键切片。
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