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搜尋「3D NAND」,共 456

AI晶片供應鏈的在地化,正從GPU與伺服器進一步延伸至高頻寬記憶體(HBM)。SK hynix於美國印第安納州West Lafayette正式啟動先進封裝基地,投資逾40億美元,規畫2029年下半年開始量產下一代HBM,並且明確將HBM4E

imec的量測專家在本文帶領讀者探索深耕40年的晶圓廠量測與檢測技術,瞭解圖形化和元件創新歷史的四大時期,提供imec前瞻量測發展藍圖,其發展動力與多項重大挑戰相關,包含尺寸微縮和3D技術的興起,還有成本和永續發展需求。

AI PC的競爭常被濃縮成一個數字:NPU有多少TOPS。然而,一部真正可用的AI PC,從來不是把一顆NPU放進既有筆電就完成。

AI、高效能運算(HPC)與先進製程持續推升電子級化學品需求,台塑進一步將石化原料優勢延伸至半導體關鍵材料。台塑宣布與日本大賽璐(Daicel Corporation)合資成立「台塑大賽璐精密化學」,鎖定半導體製程使用的電子級光阻稀釋劑,預

imec的量測專家將在本文帶領讀者探索深耕40年的晶圓廠量測與檢測技術,瞭解圖形化和元件創新歷史的四大時期,同時提供imec的前瞻量測發展藍圖,其發展動力與多項重大挑戰相關,包含尺寸微縮和3D技術的興起,還有成本和永續發展的需求。

隨著半導體邁向更小製程節點、3D堆疊與先進封裝設計,晶圓幾何形貌的微小差異,已成為影響良率與性能的關鍵變因。晶片設計愈複雜,材料疊層愈多,製程整合挑戰也隨之放大,在混合接合、晶背供電與高堆疊NAND等先進技術導入下,僅有奈米級的翹曲或高度偏

迎接全球AI基礎建設熱潮,美商應用材料公司近日也發表最新半導體製造系統,將專注在3大關鍵領域,分別是環繞式閘極(GAA)、電晶體在內的前瞻邏輯製程、高頻寬記憶體(HBM)在內的高效能DRAM等。進而提升AI運算所需的先進邏輯與記憶體晶片效能

隨著AI技術快速演進,資料中心儲存系統的需求正進入前所未見的高峰。從大型語言模型(LLM)訓練到即時推論應用,海量資料的生成、處理與存取對儲存基礎架構提出前所未有的挑戰。 首先,AI應用特別是在推論階段,對高吞吐量與低延遲的依賴極為強烈。企

3D NAND快閃記憶體的產品目前配有超過300層堆疊氧化層和字元線層,以滿足位元儲存能力方面的需求。imec正在開發兩項可在不犧牲記憶體運作和可靠度的情況下實現垂直間距微縮的關鍵技術:氣隙整合與電荷捕捉層分離。

全球新興記憶體與儲存技術市場正快速擴張,而台積電、三星、美光、英特爾等半導體巨頭正與專業IP供應商合作,積極推動先進非揮發性記憶體解決方案的商業化。 過去兩年,相變記憶體 (PCM)、電阻式隨機存取記憶體 (RRAM) 和 自旋轉移矩磁阻式

建興儲存科技推出SSSTC CVD系列SATA SSD,專為高頻率、長時間連續寫入應用打造,適用於影像錄影、電視錄影、監控系統、視訊製作、影音串流、車載影像、邊緣感測、工業數據紀錄等對寫入效能穩定性與耐用性有高度需求的場景。 當未經優化的S

電子束成像一直是重要的檢測工具,可看到光學技術無法看到的微小缺陷。應用材料公司推出新的缺陷複檢系統,幫助半導體製造商持續突破晶片微縮的極限。應材的SEMVision H20系統將電子束(eBeam)技術結合先進的AI影像辨識,能夠提供更精準

Lam Research科林研發推出先進的導體蝕刻機台 Akara ─ 突破創新電漿蝕刻領域的效能。Akara 具備新穎的電漿處理技術,可實現 3D 晶片製造所需的卓越蝕刻精度和效能,助力晶片製造商克服面臨的關鍵微縮挑戰。 新型 Akara

根據國際半導體產業協會(SEMI)最新發布的「全球晶圓廠預測報告」,預計 2025 年全球半導體產業將啟動 18 座新晶圓廠建設項目,其中包括3座200mm晶圓廠和15座300mm晶圓廠,大部分預計將於 2026年至2027年投產。 202

隨著生成式人工智慧(Generative AI, GenAI)與邊緣運算的快速發展,全球對高效能、高容量儲存技術的需求急速攀升。雖然GPU與DRAM常被視為推動AI發展的核心,3D NAND技術憑藉其優異的儲存密度、可靠性與能源效率,成為支

HBM技術將在高效能運算和AI應用中發揮越來越重要的作用。 儘管HBM在性能上具有顯著優勢,但在設計和測試階段也面臨諸多挑戰。 TSV技術是HBM實現高密度互連的關鍵,但也帶來了測試的複雜性。