产品描述：

基于Chiplet异构集成思路，将不同场景高性能计算芯片中的通用部分（CPU核、高速接口等）与专用部分（特定算法加速单元等）解耦，分别设计并流片生产为通用型芯粒Chiplet以及功能型芯粒Chiplet，并根据不同场景需求进行灵活搭配组合，采用先进封装及高速芯粒互联接口进行异构集成，可实现不同场景灵活应用，有效解决了下游客户在算法适配、迭代周期、算力利用率、算力成本等各方面难以平衡的核心痛点。

独特优势：

采用Chiplet（芯粒）架构设计的芯片在以下方面具有独特优势：

1. 满足差异化场景需求，缩短研发周期：基于Chiplet异构集成的模块化设计思路，可以通用型模块为基础，搭配不同功能型模块满足不同场景差异化的需求，并且缩短整体研发及量产周期；

2. 大幅降低量产成本：通过将大面积高性能芯片在架构上拆分为若干小面积芯粒生产，能够有效提升量产良率，大规模降低量产成本；

3. 大幅降低产品迭代边际成本：通用型芯粒可多次复用，产品迭代升级时仅需将部分功能型模块进行升级替换，可大幅降低产品迭代升级过程中的研发投入。

应用场景和未来前景：

Chiplet架构的商业价值随着制造工艺演进、芯片面积增大而显著提升，在面向AI加速、智能驾驶、机器人等云端及边端高性能计算领域需求显著。

在云端AI加速领域，随着视觉、自然语言、大模型等各类人工智能算法在各场景的训练逐步成熟，市场需求将逐步向AI推理等专用计算领域转化，人工智能服务器中专用算力加速芯片（FPGA、NPU、各类ASIC）的搭载率将逐步提高。

在智能驾驶领域，目前各主机厂及系统集成商面临差异化需求大、算法迭代快、量产规模有限、成本敏感度高、供应链保障需求高等特点，Chiplet方案以通用型Chiplet为基础，通过与不同数量/规格的NPU芯粒、多媒体芯粒灵活搭配，可快速形成面向不同档次/等级自动驾驶、智能座舱、舱驾融合等不同领域的解决方案。