GPU、小处理器众核并行、NP、Graphcore IPU等都属于这个级别。今年3月，苹果自研的M1 Ultra让Chiplet再次风头正劲。用Chiplet设计的M1芯片取得了巨大成功，彻底改变了个人电脑行业。根据研究公司Omdia 的报告，2024 年使用Chiplet 的处理器芯片的全球市场规模将达到58 亿美元，到2035 年将达到570 亿美元。

第四，Chiplet封装集成模式还允许用户自主选择Die的数量和类型。可以说，超异构为chiplet实现了更大的价值，使chiplet解决方案得以更广泛的落地，推动了chiplet技术的成熟和市场的繁荣。此后，云服务制造商、芯片代工厂、系统原始设备制造商、芯片IP供应商和芯片设计公司纷纷加入UCIe联盟。不难看出计算行业对于Chiplet标准建设和生态建设的期待。

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目前Chiplet的价值挖掘主要集中在降低成本和扩大设计规模上。也就是说Chiplet有两个明显的好处。随着摩尔定律达到极限，chiplet被业界普遍认为是未来五年提升算力的主要技术。此外，我国产业中短期内还无法解决EUV光刻机的瓶颈。 7nm以下工艺实现难度较大，也被寄予厚望，是我国突破半导体技术卡壳的重要途径。

设计方面，核心处理模块与其他模块之间的高速互连主要通过BaseDie/IODie/DietoDie设计来实现。直观上，chiplet实际上是多个chiplet采用先进封装技术形成的SiP。传统的冯诺依曼架构已经无法适应当今AI计算对算力和低功耗的需求。存储与计算一体化芯片、类脑芯片（AI模仿人脑）、硅光子芯片（用光代替电）更是以摩尔以上的代表开始受到关注。

在算力需求方面，训练ChatGPT消耗的算力约为每天3640 PetaFLOPs，这意味着每秒千万亿次运算的算力训练模型需要3640天。第三，UCIe白皮书中给出的Chiplet封装集成的价值在于满足日益增长的性能需求。芯片面积增大。有些设计甚至可能超出掩模面积限制。改用多个小芯片也更有利于提升。屈服。

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