🔷144核Arm v9.3-A + SVE2全面升級
🔷3D Chiplet突破AI資料中心性能與功耗瓶頸

這兩年，AI算力的競爭正在從“單純拼GPU”走向整個資料中心架構的全面升級。隨著Agentic AI、HPC以及大規模推理負載快速增長，CPU不僅沒有被邊緣化，反而承擔起任務調度、RAG、資料庫、程式碼執行以及高精度計算等越來越重要的角色。

富士通公佈的下一代Arm CPU——FUJITSU-MONAKA，正是瞄準這一趨勢而來。它採用2nm Core Die + 5nm SRAM/IO Die的3D Chiplet架構，並引入Hybrid Bonding、144核、SVE2、超低電壓以及DDR5/CXL等關鍵技術。

今天小編就帶大家一起看看，富士通如何通過這顆MONAKA，在AI資料中心的性能、功耗與成本之間尋找新的平衡。

一、這份材料真正想說明什麼？

介紹面向 AI 資料中心與 HPC 的下一代 Arm CPU——FUJITSU-MONAKA。它並不是單純追求 CPU 峰值性能，而是試圖通過 2nm + 3D Chiplet + Hybrid Bonding + 超低電壓 + 自研 Arm 核心 + 高頻寬記憶體體系，同時解決 AI 資料中心的算力、功耗、成本和安全問題。

二、為什麼 AI 時代仍然需要高性能 CPU？

富士通首先提出一個很重要的判斷：GPU 並不能包攬 AI 資料中心的全部計算任務，CPU 仍然是 AI/HPC 系統的基礎。

隨著 Agentic AI、多智能體系統發展，GPU 更適合承擔 LLM、語音、視訊、視覺等大規模平行計算，而 CPU 需要承擔 Orchestration、RAG、資料庫、程式碼執行以及大量通用計算任務。與此同時，在 HPC 場景中，CPU仍然在高精度計算和大量“小任務”處理中發揮關鍵作用。

因此 MONAKA 的定位不是替代 GPU，而是成為下一代 AI/HPC 異構計算系統中的高性能、高能效 CPU 底座。

三、FUJITSU-MONAKA的核心：2nm + 5nm 3D Chiplet

整篇報告最值得關注的技術路線，是富士通沒有選擇簡單的 2nm Monolithic SoC。

富士通認為，把所有模組全部遷移到 2nm 並不是兼顧 Power、Performance、Cost 的最佳方案，因為先進節點雖然繼續改善性能與功耗，但 SRAM 縮放收益降低，同時製造成本快速增加。

因此 MONAKA採用了 3D Many-Core Chiplet Architecture：

Core Die：TSMC N2P（2nm），負責真正需要先進製程的 CPU Core；SRAM Die：TSMC N5（5nm），承擔全部 LLC，並通過 Hybrid Bonding 與 Core Die緊密連接；IO Die：TSMC N5（5nm），承擔 I/O，通過 Silicon Interposer 與 SRAM Die連接。

非常關鍵的一點是：2nm Die面積佔整個晶片矽面積不到30%。

也就是說，富士通並沒有“為了2nm而2nm”，而是只把真正需要性能與能效提升的 CPU Core放在2nm，把 SRAM、I/O、模擬電路等繼續留在成熟的5nm節點，從而降低成本、改善PPA並加快2nm產品上市。

四、Hybrid Bonding成為MONAKA 3D架構的關鍵

報告的3D堆疊結構尤其值得關注。

MONAKA把最熱的 Core Die放在頂部、靠近散熱側，下方是 SRAM Die，再通過 Silicon Interposer連接封裝。Core Die與SRAM Die之間採用 F2F / Hybrid Bonding，同時承擔訊號和供電連接。

這樣實際上同時解決三個問題：

散熱——Core Die靠近Cooling Side，縮短熱傳導路徑；

延遲——Hybrid Bonding縮短Core Die與SRAM Die之間的互連距離；

供電——通過Package → Interposer → SRAM Die → TSV → LDO → Hybrid Bonding → Core Die形成3D供電路徑。

因此，這裡的 Hybrid Bonding不僅是先進封裝技術，更直接參與CPU快取、供電和性能體系的建構。

五、超低電壓：MONAKA降低AI資料中心功耗的核心武器

MONAKA另一個重點是 Ultra-Low Voltage（超低電壓運行）。

富士通指出，CPU動態功耗大致遵循P ∝ C × V² × f，所以降低電壓能夠非常顯著地降低功耗。報告給出的目標是CPU工作電壓降低約30% → 功耗降低約50%。

為此富士通通過自研CAD以及定製SRAM電路，使CPU能夠在超低電壓條件下穩定工作，並聲稱其節能效果可以達到相當於“比2nm再領先一代”的水平。

這實際上是 MONAKA區別於單純依賴製程微縮路線的重要地方：不僅依賴2nm，而是通過架構、電路與電壓協同進一步壓低功耗。

六、自研Arm核心：SVE2瞄準AI + HPC

MONAKA基於 Arm v9.3-A，但CPU微架構由富士通進行深度最佳化。

核心配置包括 2×256-bit SVE2執行單元、2×256-bit Load/Store單元，並增加 FP8、INT8MM 等AI推理資料類型支援；同時加入高級TAGE分支預測、6個ALU以及Mainframe級RAS機制。

因此它並不是普通伺服器Arm CPU，而是明顯繼承了富士通在 Fugaku / A64FX HPC處理器上的技術積累，然後進一步向 AI Data Center 擴展。

富士通還專門展示了 FPR Cache、Predicate Register最佳化以及NEON窄資料訪問最佳化等微架構節能技術，本質上都是減少不必要的暫存器和資料路徑訪問，從核心內部進一步降低功耗。

七、144核、DDR5 12通道、PCIe 6.0：面向伺服器級平台

MONAKA單Socket達到 144 Cores，雙路伺服器可以達到 288 Cores / Node。

同時支援 DDR5 12通道，8000+ MT/s；PCIe 6.0 / CXL 3.0，96 lanes；Arm SVE2 256-bit；液冷/風冷；Confidential Computing。

富士通給出的產品規劃是：評估樣品已經開始出貨，正式產品計畫2027年出貨。

其高能效版本為 144核 / 350W / 2.1GHz，高性能版本則達到 144核 / 500W / 2.9GHz；富士通給出的估算性能最高約為 6013 GFLOPS DGEMM、96.2 TOPS INT8。

八、記憶體架構也針對AI/HPC重新設計

MONAKA支援靈活的NUMA配置，可以按照軟體負載選擇 18 Core × 8 NUMA、36 Core × 4 NUMA，或者144 Core × 1 NUMA。

不同模式分別偏向LLC延遲/吞吐、記憶體延遲/吞吐平衡以及大記憶體應用。

同時整個資料路徑進行了統一粒度設計 Core：32Byte × 2 SVE2 → Cache：64Byte Cache Line → Fabric：32Byte × 2 → DDR5：64Byte Burst。

這說明富士通不僅是在做一顆144核CPU，而是在圍繞 Core—Cache—Fabric—Memory 對整個資料通路進行系統級最佳化。

九、安全與“主權AI”也是MONAKA的重要定位

MONAKA支援 Arm Confidential Compute Architecture（CCA），通過Realm VM、硬體遠端認證、記憶體資料加密以及Hardware Root of Trust等機制保護 Data-in-use。

富士通把這一能力直接與 Sovereignty Requirements（主權需求）聯絡起來，希望MONAKA成為面向主權AI、政府以及企業資料中心的安全計算平台。

報告最後給出了非常清晰的CPU路線圖 2020：7nm A64FX → 2027：2nm FUJITSU-MONAKA → 2029：1.4nm FUJITSU-MONAKA-X。

下一代MONAKA-X還計畫加入 SME2 for AI、NVLink Fusion for AI/HPC，並被選入 FugakuNEXT。

這意味著富士通正在把過去圍繞“超級電腦CPU”積累的技術，逐漸擴展為面向 AI資料中心 + HPC + 主權計算 的通用高性能處理器平台。

富士通試圖通過FUJITSU-MONAKA重新定義AI資料中心CPU：不再單純依賴先進製程堆性能，而是利用“2nm Core Die + 5nm SRAM/IO Die + 3D Chiplet + Hybrid Bonding + 超低電壓 + SVE2 + 144核 + DDR5/CXL + Confidential Computing”的系統級協同，在AI算力快速增長、資料中心電力受限的背景下，同時突破性能、功耗、成本和安全四大瓶頸。 (芯聯匯)

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