月之暗面开始向 Kimi Code CLI 全量推送 Kimi K2.8 Preview。用户不用切换 Model ID，原来的 kimi-for-coding 会直接指向新模型。 Kimi 称，K2.8 Preview 综合性能已经接近 K3，但 thinking 效率更高。它还支持和 K3 一样的思考强度调节，并把上下文扩到 1M token。 上一代 K2.7 Code 只有 256K 上下文，而且只能开启 thinking。K2.8 这次基本把 K3 上的两项核心能力下放到了默认代码模型。

华为的τ芯片量产后会熔化？当然不会！ 华为的τ定律出来之后，笔者担心过散热，也写了一系列的文章，一些传播还比较广。昨天，华为的半导体业务部总裁何庭波女士有发了一篇论文，链接： 何老师在论文里面明确地说：我们的麒麟实测结果将散热这一质疑完全翻转（Our Kirin measurements turned that objection upside down）。何老师在开头就举了一个简单的例子：每个通勤者（Commuter）都知道的一件事，在芯片上，就像每个打工人的日常工作日一样，消耗大部分能量的不是工作本身，而是往返路途（芯片的功耗大部分由搬运数据产生，而不是计算单元的本身的功耗）。 同样，对真实的量产成品Wafer和Die进行的测量显示，这里的Die也就是计划于9月份出货的麒麟2026，结果恰恰相反：在每平方毫米晶体管数量增加55%的同时，该芯片比前代更凉，在某些关键任务上的功耗降低幅度最高达到66%。 这是一个令人震惊的表现，一起跟着笔者来学习一下这篇论文。 所以，华为（包括大部分中国客户）在受限的国际环境里面，制程被限制在最高5nm的区间，那怎么用不一样的方式来获得更快的开关速度，更短的响应时间和更高的时钟频率？这就是LogicFolding提出的背景。 LogicFolding通过3D混合键合实现，它更接近焊接，而不是封装。两片晶圆，当然也可以是一片晶圆与一颗芯片，经过精密对准、压合并缓慢加热。在退火过程中，两侧氧化物表面之间形成共价键，合并为一层连续的介电层；与此同时，两侧铜焊盘向彼此膨胀并熔合为连续金属。最终，堆叠芯片之间形成了一片垂直连接的森林。 那么，单位面积内需要多少垂直连接，才能使折叠真正降低RC（也就是拖慢并消耗每个信号的电阻和电容）？华为的探索表明：1.5μm已经足以支持良好的LogicFolding，1μm会更好，而720nm（典型逻辑工艺的顶层金属间距为720nm）将进一步扩大收益。未来，华为还打算把键合间距缩小到480nm。 何老师接着披露：华为在40nm设备基础上，在麒麟2026芯片上实现了1.5μm混合键合间距：5000万个垂直互连中，10%至15%用于传输信号。麒麟2027硅片已经达到1μm，并拥有超过1亿个垂直互连。之后华为将达到720nm的顶层金属间距，实现一比一的齿轮比，并拥有超过2亿个垂直互连。 在此的工艺水平上，华为工程师开始了真正的LogicFolding，他们检查了麒麟SoC中工作最繁重的模块：NPU、CPU、GPU和DSP，找出其中最长、最慢、最耗电的水平路径。随后，每个模块都被重新设计为同时占据两层硅片，把长距离水平连接变成在两颗芯片之间短距离跳转的垂直连接。 在采用LogicFolding的第一款移动SoC麒麟2026上，晶体管密度在一代之内从约每平方毫米1.55亿个增加到2.38亿个，提升55%。 到这里，反直觉的来了，因为。。。功率密度也下降了。。。 与华为前代平面布置的芯片相比，在性能相同的条件下，麒麟2026的NPU功耗降低66%，GPU降低58%，CPU性能核降低41%（测试采用真实世界基准）。 至此，华为在每平方毫米内放入了明显更多的晶体管，但芯片每完成单位工作所产生的热量反而更少，而不是更多。这个结果值得大量的解释，因为它看起来像违反了质疑者援引的物理规律。其实并没有，它真正揭示了芯片功率究竟消耗在哪里，而答案并不是大多数人以为的地方。 智能手机芯片的动态功耗大约占90%，而动态功耗里面有两种消耗，1是门电路的开关；2是移动信号，也就是把信号从芯片的一部分送到另一部分的长金属线充放电，导线就像沿距离摊开的电容，信号走得越远，需要充电的电容就越大，能量也随之增加。 这正是包括笔者在内的小伙伴们的直觉容易出错的地方：在现代SoC模块中，导线，也就是信号的移动，通常比逻辑门，也就是计算要消耗更多能量。处理器的大部分功率，不是花在思考上，而是花在通勤上。 回到何老师举的例子上，想象一名普通办公室职员每天的能量预算。人们很容易以为，大部分能量花在实际工作上：会议、电子表格和思考。但事实并非如此。对许多办公室职员而言，一天中最大的一笔能量支出是通勤：每天往返于家和办公室之间的驾车或乘车。相较之下，坐在办公桌前工作所需的能量要低得多；交通才是主导项。 何老师类比了一下，芯片也一样：逻辑门负责思考，导线负责通勤。在大型AI集群中，这一点同样成立：超过80%的能量花在移动数据，而不是对数据进行计算。只是程度较轻的同样失衡，也存在于每一颗智能手机SoC中。 所以，LogicFolding做了什么？何老师说，LogicFolding把每个人的家都搬到了办公室附近。 何老师举了个例子：芯片里面，时钟网络是最繁忙、最耗电的导线之一；华为团队通过LogicFolding把它缩短到相当的程度，足以把时钟缓冲器数量削减一半以上。仅在一个处理模块上，LogicFolding就使时钟走线缩短28%，并将缓冲器（Buffer）数量从43,600个降至19,000个。 麒麟2026的实际功耗：逐模块观察 华为让折叠芯片与其平面前代麒麟9030 Pro进行对比，并采用等性能条件：相同的AI吞吐量、帧率或基准分数。 NPU是华为τ定律批评者最担心堆叠的模块，因为它既是密度最高的模块之一，也是最热的模块之一。然而，它实现了最大的降幅：在相同的29 TOPS下，时钟频率可以降低63%，从1.2GHz降至0.442GHz；电压可以从0.85V降至0.55V。这使功耗降低66%，功率密度惊人地下降73%。GPU紧随其后：以与麒麟9030 Pro相同的61 FPS运行，但电压降低200mV，功耗下降58%。 收益梯度恰好沿着“通勤”展开：一个模块越并行、越耗数据，折叠给它的回报就越大。 DSP是一个例外，并且说明了一个重要教训：使用LogicFolding时，面积可能比功耗缩小得更快。第一代LogicFolding芯片麒麟2026在完成相同工作的情况下功耗降低25%，但功率密度，每平方毫米消耗的功率，反而上升24%；而真正决定热控制的是功率密度。原因很直接：LogicFolding使DSP占地面积缩小40%，所以即便功耗下降，功率密度仍会上升。第二代折叠芯片麒麟2027解决了这一问题：华为已经完成了流片，并完成了实际Die的测量，其功率密度低于原平面版本，功耗下降47%。 按照何老师的话说：功率密度是设计结果，而不是命运。 华为还让麒麟2026的模块跑在了全速模式，以观察它们相对于9030 Pro能达到什么水平。 在全负荷下，折叠NPU达到70 TOPS，比前代高141%；GPU帧数提高42%；CPU在HNX基准上的分数提高18%。在这些模式下，它们的功率密度都高于平面前代芯片。 因此，LogicFolding为华为的手机系统提供了一个平面芯片没有的控制旋钮：同一模块可以根据场景选择节俭运行，也可以成为性能猛兽。 华为还通过LogicFolding获得了更多的性能空间，比如，前代NPU由一个大核和两个能效核组成，而LogicFolding之后带来的晶体管余量使其能够配置四个大核。这组更宽的阵列以0.7V提供70 TOPS，远低于前代以0.85V提供不到一半性能所需的电压。 设计性消除热点 消除热点也是一个很大的话题，何老师直接点到了有意识的热密度控制是核心。第一，LogicFolding从热源处降低了热密度；第二，主动的热管理。 西西弗斯，但这座山通向某处 何老师支出：LogicFolding后的NPU可以用三分之一的功耗完成前代的工作，也可以反过来超过前代141%，同时超过前代的功率密度。物理学允许这两种设置；选择凉爽运行还是极限运行，取决于华为的设计纪律（取舍）。 LogicFolding后的CPU有意保持保守，只针对关键路径。但仅2026年，它就已经把性能核频率恢复到3.1GHz。要在未来三至五年释放LogicFolding的全部潜力，需要全行业积极创新，包括扩大设计空间、缩小混合键合间距、集成更低层金属的TSV以及垂直堆叠更多层等。 华为的方向比较乐观，LogicFolding将为麒麟CPU核心频率达到并超过5GHz铺平道路。这一路线图是可行且具有经济性的。 何老师提到西西弗斯的神话：西西弗斯被判把巨石推上山，却只能看着巨石滚下去，然后重新开始。在τ缩放定律下进行工程工作也有同样节奏：折叠芯片，获得时间裕量，再把裕量用于降低功耗；下一代芯片到来，巨石又要重新开始。 这个故事与神话不同的地方在于：这座山确实通向某处。每一轮循环都会留下计算能力更强、功耗更低的芯片，而不断累积的距离，就是产业所称的进步。 回应笔者的主题：那颗本来被认为会熔化的τ芯片，最终反而运行得更凉！ 太酷了，华为的工程师们！！！