Chiplet封装选2.5D还是3D，先算清互连密度与良率这笔账
2.5D与3D封装的分界不在"先不先进"，而在互连密度需求与已知良品率的乘积。本文给出一个可操作的判断框架，帮设计与部署岗位在Chiplet方案上少走弯路。
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端侧推理能效复盘：为什么算力利用率比峰值TOPS更值得关注
本文复盘端侧AI推理芯片的能效表现，指出算力利用率与内存访问模式才是决定实际能效的关键，拆解量化部署、批处理与动态电压频率调节的配合方式，供算法部署岗位参考。
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复盘Chiplet封装这一年：从显存带宽瓶颈看芯粒互联的取舍
本文复盘Chiplet封装在提升显存带宽利用率上的实际表现，拆解裸片间互联拓扑、基板走线与封装成本的三角关系，并给出面向推理部署的选型观察清单，适合芯片设计与算法部署岗位参考。
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端侧推理能效怎么算：从显存带宽到Chiplet封装的数据拆解
端侧AI能效瓶颈常被误读为算力不足。本文用可核验的公开参数拆解显存带宽、互联拓扑与Chiplet封装对每瓦推理吞吐的影响，并给出算法部署岗位可复用的估算口径，帮助球帝读者建立能效评估框架。
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追忆一位存储架构师：从显存带宽到先进封装的技术判断
借一位存储架构师的职业片段，拆解显存带宽、Chiplet 封装与端侧能效之间的取舍逻辑，给芯片设计与算法部署岗位一份可复用的判断清单。
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数据解读：先进封装产能爬坡期，Chiplet方案的良率与成本怎么估
先进封装进入产能爬坡阶段，Chiplet方案的良率与成本估算成为选型焦点。本文用公开的封装工艺参数与面积模型拆解良率折算、KGD策略与成本结构，为芯片设计与算法部署岗位提供可复用的数据解读框架。
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HBM4堆叠到16层之后，AI芯片的显存墙究竟被推倒了多少
HBM4把单堆栈位宽推到2048位、层数拉到16层，但显存墙并未消失，只是从容量与引脚数转移到封装良率、散热与成本结构。本文拆解堆叠层数背后的真实收益边界。
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一位验证工程师的三年：端侧推理能效评估为何总在流片后翻车
以验证工程师的三年项目经历为线索，拆解端侧推理能效评估在流片前后出现偏差的常见原因，并给出可落地的对齐方法，供芯片设计与算法部署岗位参考。
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