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675 他怎么做得到（第1页）

675他怎么做得到

675

江南拿起激光笔，转身红色的光点精准地落在芯片模型的特定区域。

他没有使用任何夸张的辞藻，没有煽情的语言，从头到尾只有冷静到极致的专业阐述。

但偏偏抓住了在场每一个人的注意力。

“……传统的硅基材料在物理特性上已接近极限，这是我们面临成本高昂和性能瓶颈的核心原因之一。

而这次突破的关键，在于我们合成了一种新型的复合纳米材料。”

江南放大了一个材料结构图，那是由数种元素以奇异几何形态构成的晶格。

“它并非单一替代材料，而是一种协同作用的‘异质结’系统。

外层材料负责极高的电子迁移率，内层核心则专注于优异的散热和稳定性。

通过精确控制沉积过程中的原子排列和能带工程，我们实现了在近乎室温的条件下进行大面积、低缺陷率的生长，这直接将制造成本压低超过40%。”

最前排有个芯片行业教授忍不住上前一步，眼中精光爆射：“室温制备？低缺陷率？这……这简直是对现有半导体制造工艺的降维打击！

江南，你是如何解决不同材料界面处的晶格失配和应力问题的？”

“通过引入一种自组装的单分子层作为缓冲和过渡，”

江南利落得点头回应，随即当场调出一系列复杂的分子动力学模拟数据和电镜图像。

“它就像智能的‘粘合剂’和‘应力调节器’，不仅能完美适配不同晶格常数，还能主动‘修复’生长过程中产生的位错。

这部分的具体合成路径和模拟算法，我已经整理在论文附录里。”

那位教授震惊得低语：“光是这项材料技术，就足以单独开辟一个诺贝尔奖级别的领域了，这简直是奇迹……”

回答完这一小插曲，江南继续讲解：“材料是基础，但真正的性能飞跃来自于架构革命。”

他切换画面，展示出一个全新的芯片内部架构图，“我们彻底摒弃了传统架构，其存算分离的模式在AI计算中已成为最大的能效瓶颈和速度枷锁。”

屏幕上，内存单元和计算单元不再是泾渭分明，而是以一种极其复杂却又井然有序的方式紧密交融，如同大脑的神经元与突触。

“这是全新的‘异构融合存算一体’架构。”

江南的声音带上了一丝不易察觉的激昂，“我们不再将数据在存储器和处理器之间来回搬运，而是让计算直接在数据存储的位置发生。

每一个存储单元，本身就是一个微型的计算单元。”

他详细阐释了其工作原理：“通过模拟人脑的脉冲神经网络特性，我们设计了一种事件驱动的异步计算模式。

只有需要处理数据时，对应的计算单元才会被激活，极大降低了静态功耗。

同时我们采用了多核众核的极简化设计，每个核心专精于特定类型的计算操作，通过一种动态可重构的片上网络进行高效互联和任务调度，实现了前所未有的并行计算效率和能效比。”

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