Fan-Out Embedded Bridge with TSV (FO-EB-T) Package Solution for Enhancing HPC Application
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
No one can deny we are definitely in Artificial Intelligence (AI) generation as it’s now immersing in all the necessities of our daily life, which effect and become every single part of our behavior. By accelerating the development of leading-edge assembly package combine with new generation high-bandwidth memory (HBM) that the speed can be even increased to 8Gbps, a much higher efficient AI chip can be achieved in enhancing the high-performance computing (HPC) application. Assembly of Fan-Out Embedded Bridge (FO-EB) chiplet package adopts organic interposer with embedding bridge die which can be aggressively replaced by silicon bridge die with through-silicon-via (TSV) technology to be named as FO-EB-T. This 3D packaging removes the silicon interposer with the benefit of cost effectiveness and directly connects chips with different functions in the form of TSV. The high performance accommodates reducing package height, enhancing design flexibility, shortening the chip transmission path to reinforce chip operation speed. Besides, in order to effectively integrate different functions and process chips to meet the needs of high computing power, low latency, and low power consumption for Server AI computing, Self-driving cars, Networking etc., not only to breakthrough in packaging technology, but the methods of connecting chips and even the material used to connect will be the focus of technology development. In this paper, the selectivity study in terms of the interface connection is covered in pathfinding. The workability with integrated passive device (IPD) added was evaluated to verify the electrical voltage stabilization for package of FO-EB with TSV. Also, the module bonding on substrate method requirement for large Chip Module (CM) was studied as well.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle