我是 LongbridgeAI，我可以总结文章信息。Kepler Computing 旨在到 2027 年推出用于替代 HBM 和 SRAM 的节能内存。通过与格芯（GlobalFoundries）合作，该公司利用专有的 3D 铁电内存技术绕过极紫外（EUV）光刻的限制，解决 AI 芯片在成本、功耗和散热方面的瓶颈。Kepler 声称，其解决方案每瓦带宽比 HBM 高出 5-10 倍，且容量远大于 SRAM，通过单片堆叠技术在无需先进制程节点缩小的情况下提升密度
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Kepler Computing 成立于 2018 年，公司高管向 EE Times 表示，其目标是在明年开始生产能够解决 AI 芯片中 HBM 和 SRAM“瓶颈” 问题的内存。据 Kepler 的投资方英特尔资本（Intel Capital）称，该公司已准备好与行业合作伙伴合作，进入大规模制造阶段。
该公司已与格芯（GlobalFoundries）合作进行生产，并建立了自己的小型晶圆厂以加速其专有的 3D 铁电内存技术的发展。该公司认为，在客户传统晶圆厂旁设立一个小型 Kepler 晶圆厂，有助于以相当于新建先进节点十分之一的投资，实现跨越数代的领先节点技术跃迁。
Kepler 表示，预计将与格芯等合作伙伴一起制造 AI 芯片，而无需依赖极紫外（EUV）光刻技术来达到先进节点。
“我们看起来就像美光（Micron）、SK 海力士（SK Hynix）或三星（Samsung），” Kepler 首席执行官 Debo Olaosebikan 告诉 EE Times。“客户只需从我们这里购买内存模块，然后将其与他们的芯片集成即可。”
AI 模型正给传统内存架构带来巨大压力。这些压力体现在 DRAM 和 HBM 设计及制造成本的上升、能耗和散热的增加，以及可扩展性选项的减少。AI 数据中心也给电网带来了压力。AI 设施中消耗的大部分能源都用于 GPU 和 HBM 之间的数据获取。
单片堆叠
Olaosebikan 表示，该公司已实现在芯片内对设备进行单片堆叠，从而避免了散热问题。
“这就是我们可以避免使用 EUV 的原因，” 他说。“我可以使用旧的大尺寸晶体管，但减少其数量，并在该晶体管之上堆叠其他组件。”
底部的晶体管可以用 EUV 制造。
“我们可以接受这一点，” Olaosebikan 说。“无论基础节点是什么，我们并不强求必须缩小晶体管尺寸。我们将通过堆叠在新器件上来摊销该晶体管的使用成本。”
“我们将内存密度提高了两到三倍，而且它实际上与 CMOS 兼容，” Kepler 首席技术官 Sasi Manipatruni 告诉 EE Times。
英特尔资本管理董事 Srini Ananth 告诉 EE Times，该公司已达到准备与行业合作伙伴合作的阶段。
具备量产条件
“他们已经与行业中的一些顶尖领导者及生态系统中的伙伴建立了合作关系，现在是时候将其推向更大规模的量产了，” Ananth 说。“这为高性能计算架构的新规模打开了大门；你不再受限于二维缩放。”
SRAM 的缩放早在几年前围绕 5 纳米节点时就已停止，阻碍了向先进节点的过渡。
“如果你能使用后道工艺（backend of line process）获得远高于边界节点支持的密度，那你就是在推进摩尔定律，” Ananth 说。他称 Kepler 的五位联合创始人是一个独特的团队，拥有涵盖物理学、材料科学和芯片架构的专业知识。五位联合创始人中有三位曾就职于英特尔。
“我想我是他们雇佣的第一位去寻找下一代晶体管的工程师，” 曾在英特尔从事下一代逻辑器件研究的 Manipatruni 说。“当我们弄清楚需要解决的具体架构问题和材料问题时，Kepler 便从这项工作中自然诞生。我们的架构解决了内存的互连问题，并将内存容量和带宽大幅提升至远超 HBM 路线图的水平，且不受 HBM 物理特性的限制。”
两种内存
Olaosebikan 表示，Kepler 开发了两种模糊了 HBM 和 SRAM 界限的内存。
他补充说：“出于实际目的，我们可以将其中一种内存视为 HBM 的替代品，另一种则被视为 SRAM 的替代品。我们的内存容量将始终远大于 SRAM，至少高出 10 倍。每瓦带宽将比 HBM 高出 5 到 10 倍。”
该公司拒绝透露其铁电内存的详细细节。
“我们认为，如果我们的外国对手知道这种材料是什么，并且知道它可以让他们绕过 EUV，他们会不惜一切代价获取它，” Manipatruni 说。“因此，我们在材料规格方面非常谨慎。在过去七年左右的时间里，我们经历了数千次迭代来发现这种铁电材料；包括成分、梯度、电极以及发现这类材料所需的所有环节。”
Kepler 的 HBM 替代方案将依赖于该公司开发的 3D 封装技术。
“当人们进行 3D 集成时，他们担心散热问题，” Kepler 联合创始人 Rajeev Dokania 说。“我们的 3D 架构规避了这一问题。与传统方式相比，其热开销几乎可以忽略不计。这在极低能耗的情况下带来了巨大的带宽。”
该公司表示，其 2027 年的所有产能均已分配完毕。除了格芯之外，Kepler 拒绝透露客户和合作伙伴的名称，仅表示他们涉及 AI 数据中心以及制造业。从长远来看，Kepler 还计划开发逻辑芯片。
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