【IC顶刊洞察】ISSCC-2025.09有哪些热门论文

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本月核心发现

ISSCC 2025年9月的热门论文显示，AI计算加速仍是绝对主流，其中存内计算(CIM)技术持续深化发展，特别是在全数字化、多精度支持和能效优化方面取得显著进展。同时，大语言模型(LLM)和生成式AI专用处理器成为新的研究热点，高速互连技术支撑着大规模AI系统的数据通信需求。

本月特别关注

本月热门论文中，大语言模型(LLM)和生成式AI相关的处理器设计成为突出亮点，多篇论文专注于解决LLM推理中的外部内存访问(EMA)瓶颈问题。同时，针对扩散模型(DMs)的专用加速器也受到重点关注，显示出生成式AI硬件加速的迫切需求。

本月热门论文领域分布

本月核心发现

ISSCC 2025年9月的热门论文显示，AI计算加速仍是绝对主流，其中存内计算(CIM)技术持续深化发展，特别是在全数字化、多精度支持和能效优化方面取得显著进展。同时，大语言模型(LLM)和生成式AI专用处理器成为新的研究热点，高速互连技术支撑着大规模AI系统的数据通信需求。

本月特别关注

本月热门论文中，大语言模型(LLM)和生成式AI相关的处理器设计成为突出亮点，多篇论文专注于解决LLM推理中的外部内存访问(EMA)瓶颈问题。同时，针对扩散模型(DMs)的专用加速器也受到重点关注，显示出生成式AI硬件加速的迫切需求。

本月热门论文领域分布

本月重点领域深度分析

1. 存内计算：持续深化与多样化发展本月存内计算领域呈现多样化发展态势：

• 全数字化趋势明显：多篇论文强调"All-Digital" CIM架构，利用先进工艺节点优势实现更好的可靠性和可移植性。

• 精度与灵活性并重：支持INT12、BF16、FP16等多种精度，满足不同AI工作负载需求。

• 能效指标持续突破：出现>6000 TOPS/W/b的惊人能效指标，体现对极致算力的追求。

• 新型存储器探索：除SRAM外，基于STT-MRAM和增益单元的CIM方案也在探索中。

  
  

2. AI处理器：聚焦大语言模型与生成式AI本月AI处理器设计明显转向大模型和生成式AI：

• LLM专用加速器涌现：多篇论文直接针对Llama、Transformer等大模型优化，设计目标从TOPS/W转变为"每Token能耗"。

• EMA瓶颈成为焦点：外部内存访问(EMA)被识别为LLM推理的主要能耗来源，多篇论文专注于减少EMA。

• 扩散模型加速器兴起：针对扩散模型(DMs)的专用加速器开始出现，利用去噪相似性等特性优化。

• 混合精度计算普及：INT-FP混合精度成为处理大模型的常用策略。

  
  

3. 高速互连：支撑AI系统数据血脉随着AI系统规模扩大，高速互连技术持续演进：

• 200Gb/s+成为新标准：多篇论文展示212.5Gb/s、224Gb/s的收发器设计。

• Chiplet互连标准化：UCIe、NVLink-C2C等标准推动chiplet生态系统发展。

• PAM-4调制主导：在高速SerDes中，PAM-4调制成为主流选择。

• 能效持续优化：目标能效向1pJ/b以下推进。

  
  

4. 数据转换器：追求速度与精度的平衡ADC作为系统前端，性能要求持续提升：

• 超高采样率实现：72GS/s的TI ADC展示了在极高采样率下保持性能的能力。

• 架构创新活跃：Pipeline-SAR混合架构、噪声整形SAR等新型架构不断涌现。

• 后台校准技术成熟：基于LMS滤波器的后台校准技术广泛应用。

• 宽带应用驱动：针对毫米波等宽带应用的前端设计受到关注。

  
  

本月关键洞察： ISSCC 2025年9月的热门论文显示，AI硬件加速已进入"大模型时代"，研究重点从通用的AI加速转向专门针对LLM、扩散模型等大模型的优化。同时，存内计算技术持续成熟，从概念验证走向实际应用。高速互连和数据转换器作为支撑技术，也在不断突破性能边界。

本月趋势总结与展望

通过对ISSCC 2025年9月50篇热门论文的分析，可以看出半导体行业当前的技术热点主要集中在AI大模型硬件加速、存内计算架构优化、以及支撑大规模AI系统的高速互连技术。

未来展望： 随着大语言模型和生成式AI应用的普及，针对特定AI模型的专用硬件优化将成为重要研究方向。同时，存内计算技术的商业化应用将加速，特别是在边缘AI设备中。3D集成和先进封装技术将继续推动系统级性能提升。

本月重点领域深度分析

1. 存内计算：持续深化与多样化发展本月存内计算领域呈现多样化发展态势：

• 全数字化趋势明显：多篇论文强调"All-Digital" CIM架构，利用先进工艺节点优势实现更好的可靠性和可移植性。

• 精度与灵活性并重：支持INT12、BF16、FP16等多种精度，满足不同AI工作负载需求。

• 能效指标持续突破：出现>6000 TOPS/W/b的惊人能效指标，体现对极致算力的追求。

• 新型存储器探索：除SRAM外，基于STT-MRAM和增益单元的CIM方案也在探索中。

  
  

2. AI处理器：聚焦大语言模型与生成式AI本月AI处理器设计明显转向大模型和生成式AI：

• LLM专用加速器涌现：多篇论文直接针对Llama、Transformer等大模型优化，设计目标从TOPS/W转变为"每Token能耗"。

• EMA瓶颈成为焦点：外部内存访问(EMA)被识别为LLM推理的主要能耗来源，多篇论文专注于减少EMA。

• 扩散模型加速器兴起：针对扩散模型(DMs)的专用加速器开始出现，利用去噪相似性等特性优化。

• 混合精度计算普及：INT-FP混合精度成为处理大模型的常用策略。

  
  

3. 高速互连：支撑AI系统数据血脉随着AI系统规模扩大，高速互连技术持续演进：

• 200Gb/s+成为新标准：多篇论文展示212.5Gb/s、224Gb/s的收发器设计。

• Chiplet互连标准化：UCIe、NVLink-C2C等标准推动chiplet生态系统发展。

• PAM-4调制主导：在高速SerDes中，PAM-4调制成为主流选择。

• 能效持续优化：目标能效向1pJ/b以下推进。

  
  

4. 数据转换器：追求速度与精度的平衡ADC作为系统前端，性能要求持续提升：

• 超高采样率实现：72GS/s的TI ADC展示了在极高采样率下保持性能的能力。

• 架构创新活跃：Pipeline-SAR混合架构、噪声整形SAR等新型架构不断涌现。

• 后台校准技术成熟：基于LMS滤波器的后台校准技术广泛应用。

• 宽带应用驱动：针对毫米波等宽带应用的前端设计受到关注。

  
  

本月关键洞察： ISSCC 2025年9月的热门论文显示，AI硬件加速已进入"大模型时代"，研究重点从通用的AI加速转向专门针对LLM、扩散模型等大模型的优化。同时，存内计算技术持续成熟，从概念验证走向实际应用。高速互连和数据转换器作为支撑技术，也在不断突破性能边界。

本月趋势总结与展望

通过对ISSCC 2025年9月50篇热门论文的分析，可以看出半导体行业当前的技术热点主要集中在AI大模型硬件加速、存内计算架构优化、以及支撑大规模AI系统的高速互连技术。

未来展望： 随着大语言模型和生成式AI应用的普及，针对特定AI模型的专用硬件优化将成为重要研究方向。同时，存内计算技术的商业化应用将加速，特别是在边缘AI设备中。3D集成和先进封装技术将继续推动系统级性能提升。

注：资料表格整理后投喂deepseek生成。

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