单颗 144 核、服务器功耗砍半！全球首款 2nm 3D堆叠CPU登场

电子发烧友网报道（文/莫婷婷）生成式AI的爆发正在重塑全球算力格局。过去两年，数据中心对算力的渴求呈指数级增长，GPU虽在AI训练领域占据主导，但AI推理市场的崛起让业界重新审视CPU的价值。在此背景下，日本IT巨头富士通推出首款2nm 3D堆叠CPU——Monaka，应对市场需求。

Monaka——富士通的2nm AI利器11月开售

据美银预测，全球服务器CPU市场规模将从2025年的352亿美元攀升至2030年的1701亿美元，年复合增长率超过35%。面对这一蓝海市场，亚马逊推出3nm制程的Graviton 5、谷歌推出基于 Neoverse 平台的定制 CPU，Google Axion，多家AI企业纷纷入局自研AI CPU赛道。

就在9月，日媒报道，富士通将推出自研的先进AI CPU“Monaka”，这也是全球首款完成开发与商用化的2nm 3D堆叠CPU，将于11月正式开售。与之配套的Monaka服务器也将同步上市，产品面向日欧企业、科研、HPC以及国防等领域。

根据介绍，此次推出的Monaka采用2nm制程，由富士通负责研发、台积电生产；2029年开始将推出1.4nm产品Monaka-X，预计由日本芯片制造商Rapidus生产。未来还将进一步迭代Monaka-XX产品。

根据之前富士通在Hot Chips2026大会上公布的消息，技术架构上，Monaka采用芯粒3D堆叠方案，计算芯粒基于Arm v9.3-A架构采用台积电N2P 2nm工艺，SRAM缓存与I/O单元采用5nm工艺。富士通处理器开发团队首席架构师Ryohei Okazaki指出，这种“混合制程” 策略在释放尖端性能的同时，也控制了成本，从而大幅缩短了产品从研发到上市的周期。

Monaka单颗芯片集成144个Arm核心，最高主频达3.8GHz，支持双路配置最高288核，配备12通道DDR5内存，速率可达到8800MT/s，还配备PCIe 6.0、CXL 3.0接口。针对AI推理场景，芯片内置矩阵运算硬件加速指令并结合SVE2向量运算指令集深度优化，在同等处理量下可将服务器台数和功耗缩减一半。

Monaka服务器分为1U/2U标准机架两种形态，其中1U机型支持先进CDI/CXL技术，这为其在大规模AI推理集群中的部署预留了充足的扩展空间，也为富士通在数据中心市场的布局带来显著的竞争优势。

在商业化推进方面，富士通已与美国服务器制造商美超微取得供应合约，未来将向美国大型云端服务业者推广。富士通为Monaka制定了清晰的商业化路线图：CPU对外销售累计营收目标锁定2500亿日元，同时计划出货6万台AI服务器。值得注意的是，富士通的野心并不止于硬件——公司还将配套提供覆盖AI开发与运维全生命周期的软件平台，以软硬协同的方式撬动更广阔的市场空间。

全球首款 2nm 3D 堆叠 CPU，为什么这么难

富士通此次推出的Monaka被称为“全球首款2nm 3D堆叠CPU”，但3D堆叠技术在半导体领域并非全新概念，已有多家国际巨头早已在这条赛道上布局多年。

例如英特尔的Foveros技术，2020年6月10日，英特尔推出代号为“Lakefield”的酷睿处理器采用“大小核心”架构并使用Foveros 3D芯片堆叠技术，将大核、小核与 I/O 晶粒堆叠在主动基底晶粒上。

此外还有AMD的3D垂直缓存（3D V-Cache）技术。AMD的《Balanced Latency Stacked Cache》论文显示，AMD将多层L3缓存通过TSV（硅通孔）技术垂直堆叠在处理器核心之上。目前，搭载 3D V-Cache 技术的锐龙（Ryzen）消费级处理器与顶级数据中心霄龙（EPYC）服务器 CPU 均已量产上市，Ryzen的游戏和高性能运算性能大幅提升。EPYC 9006X SP7系列处理器凭借 3D V-Cache 技术，最大 L3 缓存容量可达 1152MB。与此同时，AMD 正着手将 3D 堆叠延伸至 L2 缓存。

不过，此前的 3D 堆叠一般是把低功耗的缓存叠在计算核心之上，实现散热压力可控；或者是异构小芯片之间的混合堆叠；Monaka 则是首次把最先进的 2nm 制程用于 3D 堆叠计算核心并推向商用。

然而，3D堆叠技术之所以被公认为半导体行业最具挑战性的难题之一，原因在于其面临多重技术壁垒，例如热管理与散热难题、良率与成本压力、互连与信号完整性挑战、测试与故障隔离困难等挑战。

在热管理与散热方面，3D堆叠将器件集中在更小空间，且改变了热传输路径，当多个有源芯片垂直堆叠时，下层产生的热量必须先传导通过上层芯片才能到达散热片。每一层界面都引入额外的热阻，导致温度梯度急剧增大。数据显示热失效占3D堆叠芯片所有问题的55%。富士通Monaka采用将发热量最高的计算芯粒放置在最上层的散热布局，正是为了应对这一挑战。

良率与成本压力也是3D堆叠技术的难题之一。例如3D-IC堆叠整合包含了TSV制造、晶圆减薄/抛光(CMP)、亚微米对准、混合键合等多道高风险工艺。多层芯片堆叠后，整体良率遵循乘数效应——每一层的良率相互叠加，层数越多，最终良率衰减越严重。对于AI芯片而言，即便仅有一颗Chiplet存在缺陷，其余芯粒完好无损，整颗芯片也不得不报废。

正是因为这些技术壁垒的存在，尽管多家厂商早已布局3D堆叠，但真正将2nm先进制程与3D堆叠相结合并实现商用落地的案例寥寥无几。富士通Monaka以“2nm+3D 堆叠”的组合推出，意味着全球芯片赛道正式进入“制程+先进封装”新的技术阶段。

那么，富士通推出的Monaka为何选择Arm？这可以从企业发展来看，作为日本历史最悠久的综合 IT 企业之一，富士通业务横跨 IT 服务、通信设备、半导体与系统解决方案，曾打造出 “日本国宝级” 超级计算机富岳。此次它斥巨资自研 CPU，选择 Arm 架构打造 Monaka，正是要打好两张牌：一是用 Arm 的能效优势为AI 推理场景提供更具性价比的算力方案，二是用富岳积累的技术底座做 AI 推理专用优化，从而以差异化路线绕开与 x86 巨头的正面竞争。

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