随着近年来高性能计算、无极4总代理 人工智能、5G、汽车、云端等新兴市场的蓬勃发展， 对于算力的需求持续攀升，仅靠单一类型的架构和处理器无法处理更复杂的海量 数据，“异构 ”正在成为解决算力瓶颈关键技术方向。Chip let 技术目前主要聚 焦于 HPC 高性能计算与 AI 人工智能领域，随着算力、存储等需求升级，Chip let有望在未来市场上得到更加广泛的应用。
在高性能计算领域，Chip let是满足当下对算力需求的关键技术。运用 Chip let 技术，一方面通过 Die to Die 连接和 Fabric 互联网络，能够将更多算力单元高密度、高效率、低功耗地连接在一起，从而实现超大规模计算;另一方面，通过将 CPU、GPU 和 NPU 高速连接在同一个 Chip let 中，实现芯片级异构系统，可以极大提高异构核之间的传输速率，降低数据访问功耗，从而实现高速预处理和数据调度;同时，其采用非先进制程构建 Cache(位于 CPU 与内存之间的临时存储器)，提高片上 Cache 的容量和性价比，并通过 3D 近存技术，降低存储访问功耗，从而满足大模型参数需求。
以 ChatGPT 为代表的的 AI 应用蓬勃发展，无极4总代理收益 对上游 AI 芯片算力提出了更高的要求，而运用 Chip let 模式的异构集成方案，可以通过将通用需求与专用需求解耦，无极4总代理培训 大幅降低芯片设计投入门槛及风险，有效解决下游客户在算法适配、迭代周期、算力利用率、算力成本等各方面难以平衡的核心痛点。将支持人工智能的不同功能的芯片，如 GPU、CPU、加速器等，通过 Chip let 的方式进行组合，可以构建出更高效的 AI 加速器系统。
英伟达使运用 Chip let 技术制作 AI 芯片的领先企业，其于 2022 年发布的 H100 GPU 芯片就是台积电 4nm 工艺和 Chip let 技术融合的创新之作。英伟达通过 Chip let 技术将 HBM3 显存子系统集成到芯片里，可提供 3TB/s 的超高显存带宽，是上一代产品带宽的近两倍。同时借助 4nm 先进制程，H100 GPU 芯片在 814 平方毫米的芯片面积里容纳 800 亿个晶体管，无论是性能还是延迟，相较于上一代 A100 GPU 芯片都有巨大的提升。
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