整体系统技术协同优化（STCO）方法是降低AI工作负载下GPU和HBM峰值温度的关键，同时可提升未来基于GPU架构的性能密度

比利时鲁汶2025年12月10日 /美通社/ -- 

• Imec首次采用系统技术协同优化（STCO）方法，对基于GPU的3D HBM集成方案开展了全面的热分析研究。
• 该研究能够识别并缓解在AI应用领域前景广阔的新一代计算系统架构中的热瓶颈问题。
• 在实际AI训练工作负载下，GPU峰值温度可从140.7°C降至70.8°C。
• “这也是我们首次展示Imec全新跨技术协同优化（XTCO）项目在开发具备更高热稳定性的先进计算系统方面的能力。” ——Julien Ryckaert，imec。
   
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  Imec的先进研究为各行各业的突破提供支持，包括计算机、健康、汽车、能源、信息娱乐、工业、农业食品生产和安全。 通过IC-Link平台，imec为企业提供芯片研发全流程指导——从初始概念到大规模量产，从而打造定制化解决方案，精准满足最前沿的设计与生产需求。
  
  Imec与半导体产业价值链的全球领先企业以及佛兰德斯地区和全球的科技企业、初创企业、学术界和研究机构开展合作。 Imec总部位于比利时鲁汶，在比利时、欧洲各地和美国设有研究设施，并在三大洲设有代表处。 2024年，imec报告营收10.34亿欧元。 如需了解更多信息，请访问www.imec-int.com

完整新闻稿：https://www.imec-int.com/en/press/imec-mitigates-thermal-bottleneck-3d-hbm-gpu-architectures-using-system-technology-co