Winbond Electronics, penyedia solusi memori semikonduktor global terkemuka, mengumumkan teknologi canggih yang memungkinkan komputasi edge AI yang hemat biaya dalam aplikasi arus utama. Customized Ultra-Bandwidth Element (CUBE) yang baru diperkenalkan oleh perusahaan memungkinkan pengguna menyempurnakan teknologi memori untuk kinerja sempurna ketika menjalankan AI generatif dalam aplikasi hybrid edge/cloud. CUBE tidak hanya meningkatkan kinerja struktur 3D front-end seperti chip-on-wafer (CoW) dan wafer-on-wafer (WoW), tetapi juga chip 2.5D/3D back-end dan solusi fan-out pada interposer Si pada substrat. Dirancang untuk memenuhi permintaan yang terus meningkat akan perangkat komputasi edge AI, perangkat ini mendukung kepadatan memori dari 256Mb hingga 8Gb dalam satu die. Mereka juga dapat ditumpuk secara 3D untuk meningkatkan bandwidth sekaligus meminimalkan konsumsi daya untuk transfer data. Fitur utama CUBE mencakup efisiensi daya yang sangat baik dengan konsumsi daya kurang dari 1pJ/bit, memastikan pengoperasian jangka panjang dan penggunaan energi yang optimal. Dengan kemampuan bandwidth 32GB/s hingga 256GB/s per die, CUBE memastikan kinerja kecepatan tinggi yang melebihi standar industri. CUBE menawarkan kapasitas memori mulai dari 256Mb hingga 8Gb per die berdasarkan spesifikasi 20nm saat ini dan 16nm pada tahun 2025. Hal ini memungkinkan CUBE berintegrasi secara mulus ke dalam faktor bentuk yang lebih kecil. CUBE memberikan efisiensi biaya yang luar biasa dan memberikan kecepatan data yang mengesankan hingga 2Gbps dengan total IO 1K. Ketika dikombinasikan dengan proses pengecoran lama seperti SoC 28nm/22nm, CUBE membuka kemampuan bandwidth ultra-tinggi dan memberikan kecepatan luar biasa yang setara dengan memanfaatkan kekuatan bandwidth IO 4 hingga 32*LP-DDR4x 4266Mbps x16 32GB hingga 256GB/s. Dengan menumpuk SoC di atas CUBE, ukuran dadu SoC dapat diminimalkan dan area penalti TSV dapat dihilangkan. Hal ini tidak hanya meningkatkan keunggulan biaya, namun juga berkontribusi terhadap efisiensi secara keseluruhan, termasuk faktor bentuk perangkat edge AI yang lebih kecil.