透過小晶片（Chiplet）、HBM等樣態利用先進封裝支援各種運算需求建構半導體跨域生態系
全球產業數位化，數位資料規模攀升，加上AI技術興起，全球對資料處理、大數據分析與AI應用的需求快速成長，間接提高對支援高效能運算（HPC）與AI運算的硬體裝置及晶片要求。以雲端資料中心伺服器來說，HPC與AI運算需求下，需要搭配升級的晶片包含作為運算核心的中央處理器（CPU）與圖形處理器（GPU）、伺服器基板管理晶片（BMC）、電源管理晶片（PMIC）、高速傳輸晶片，以及儲存等。
其中，儲存除用於長期儲存資料、屬於非揮發性儲存的NAND Flash固態硬碟（SSD），也包含用於即時高速運算暫存資料、屬於揮發性儲存的靜態隨機存取儲存（SRAM）與動態隨機存取儲存（DRAM）。
儲存在晶片運算過程中的主要作用，是暫存運算過程中的中間值或參數。傳統的暫存用儲存可區分為晶片內部的快閃（Cache）儲存與外部連接的DRAM。隨著運算效能持續提升，晶片對內部與外部儲存的容量與資料存取速率要求提高，特別是內部Cache儲存。在封裝的空間尺寸有限下，將小晶片（Chiplet）透過先進封裝在單一晶片內形成更高密度的堆疊整合，成為提高晶片內部儲存容量的重要選項。
