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　　异构集成技术的核心在于，能够通过各种集成方式（如2D、2.5D和3D架构）来实现芯片间的高带宽互连。相比传统的单片集成，异构集成可以更好地满足当今AI模型训练庞大的计算需求。例如，当前许多大型语言模型（LLM）要求的每秒万亿次操作（TOPS）和能效（TOPS/W）使得芯片设计必须不断创新。通过将高带宽内存（HBM）、中央处理器（CPU）和图形处理单元（GPU）等核心组件集成在同一封装内，AI系统的性能获得了显著提升。