英特尔Nova Lake或将混用台积电2nm工艺，面积大增或致成本飙升
2月12日消息，Panther Lake平台主要面向移动笔记本市场，而Intel的下一代桌面处理器，最快也要等到今年年底才会迎来Nova Lake。值得注意的是，Nova Lake据传将首次引入大容量三级缓存(bLLC)，其设计目标直指AMD的X3D技术。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新！ 👉 点此立即查看 👈
有趣的是，Panther Lake将率先使用Intel自家的18A制程，但到了Nova Lake，路线图再次生变，有消息称它甚至会混合采用台积电的N2 2纳米工艺。
当然，这些都还停留在传闻阶段，不排除最终仍有变数。就像Arrow Lake最终放弃了自家研发的Intel 20A工艺，转而全面采用台积电的N3 3纳米一样。
根据最新爆料，采用台积电N2工艺的Nova Lake计算模块，其8个性能核心加16个能效核心的24核配置，面积预计在110平方毫米左右。若加上据传容量高达144MB的bLLC大缓存，整个模块的总面积将达到150平方毫米上下。
没错，与AMD X3D采用的堆叠式设计不同，Intel的bLLC是直接集成在芯片内部的，这自然会显著增加芯片的面积。
Intel还设计了双计算模块的版本，从而构成16个性能核心加32个能效核心的组合。如果再加上来自其他模块的4个低功耗能效核心，总核心数将达到52个，bLLC缓存容量也会翻倍至288MB，其面积自然也要倍增，达到惊人的300平方毫米左右。
作为对比，采用台积电N4工艺的AMD Zen5 CCD，面积仅为70.6平方毫米。而采用台积电N5、N7工艺的Zen4、Zen3 CCD，面积也分别只有大约72和83平方毫米。
更大的面积自然意味着更高的制造成本，更何况台积电N2工艺本身就不便宜，大容量缓存更是价格不菲。
至于采用Intel 18A工艺版本的Nova Lake，目前具体情况尚不明确。
眼下，只能寄希望于Intel 18A工艺的良率和产能能够快速提升，从而满足Nova Lake的需求。否则，若仍需依赖台积电N2工艺，局面确实会有些尴尬。
相关攻略
智能业务机器人：当RPA遇上AI，自动化迈入认知时代 在数字化转型的浪潮中，企业一直在寻找能解放人力、提升效率的利器。其中，智能业务机器人（Intelligent RPA，或称为IPA）正将自动化推向一个新的高度。简单来说，这是一种融合了RPA（机器人流程自动化）执行能力与AI（人工智能）认知能力的
Intel回应游戏性能争议：软件优化是关键，硬件已就位 最近，关于Intel混合架构CPU在游戏中的表现，讨论可不少。一个核心争议点是：关闭能效核（E核）真的能提升游戏帧率吗？对此，Intel高管最近给出了官方回应，并抛出了一个更值得玩味的观点。 五年磨一剑：Intel混合架构的成熟之路 时间拉回2
Intel超线程终于要回归！但得再等两年 也不是酷睿 4月26日消息，Intel的产品路线图又有了新动态。代号为Clearwater Forest的新一代至强6+ E能效核系列已经公开，基于Intel自家的18A工艺打造。这个系列的规格相当惊人：最多288个核心，支持12通道内存。按照计划，它将在今
快科技4月25日消息，Intel在Q1 2026财报电话会议上透露，由于AI推理和Agentic AI工作负载激增，数据中心CPU需求急剧攀升，公司已将晶圆产能从消费级芯片转向Xeon服务器处理器。 先看一个核心判断：AI的战场正在悄然转移。随着工作负载从训练转向推理，整个数据中心硬件的需求天平也随
马斯克：全球最大晶圆工厂定了！将采用Intel 14A工艺制造芯片 特斯拉的最新财报电话会，又扔下了一枚重磅冲击波。这次的主角，是备受关注的TERAFAB芯片工厂项目。马斯克不仅公布了核心的落地细节，更明确了与Intel的深度绑定——这家未来的“巨无霸”工厂，将采用Intel尚未完全开发完成的14A
热门专题
热门推荐
一、 宏观IT架构痛点：传统RPA CoE为何难以为继？ 走过数字化建设的初期阶段，很多企业都遇到过类似的瓶颈：自动化项目起初顺风顺水，一旦进入规模化阶段，却常常陷入“先易后难、最终停滞”的怪圈。复盘起来，这背后有几个根本性的IT架构痛点，几乎成了行业通病。 首当其冲的，是“脚本维护地狱”。传统RP
芝麻交易所（芝麻gate）官方登录指南：安全、高效访问全攻略 对于数字资产交易者而言，一个稳定、安全的平台入口是投资旅程的起点。本文将为您详细拆解芝麻交易所（芝麻gate）官方网站的登录与访问方法，助您一步到位，安全便捷地开启交易之旅。通过其官方网页版，您不仅能获得稳定高效的交易环境，还能实时掌握市
一、 传统自动化架构的脆性原理：从一行报错日志说起 聊到企业IT架构的演进，有一个成本黑洞常常被忽视，那就是自动化流程的运维。很多CIO都有同感：业务系统一旦SaaS化或进入敏捷迭代的快车道，原先那些设计精良的自动化脚本，失效就成了家常便饭。望着堆积如山的维护工单，一个核心课题浮出水面：如何打造一个
话说回来，当企业超自动化的浪潮进入深水区，聪明的 CIO 们早就意识到，单纯地采购一个个单点工具，已经很难撑起他们对 IT 资产投资回报率的严苛期待了。数字员工队伍在爆炸式增长，但如果缺乏一套系统化的、覆盖从诞生到退役的智能平台来管理，局面很快就会失控：运维成本飙升、代码资产变成谁也看不懂的黑盒、合
企业级IT自动化运维与业务流程重塑，有一个环节堪称“硬骨头”和“深水区”——那就是系统登录和高频数据交互。许多CIO和IT架构师都遇到过这样的窘境：业务系统的安全策略一升级，各种预料之外的动态校验，尤其是验证码，就冒了出来，结果直接导致自动化脚本中断。这不仅仅是一场影响流程服务等级的运维事故，更会让