英偉達下一代將面向數據中心和消費市場，分別推出基於Hopper架構和Ada Lovelace架構的GPU。有所不同的是，英偉達只在Hopper架構GPU上採用MCM多芯片封裝，Ada Lovelace架構GPU仍會保留傳統的設計，並不會像AMD基於RDNA 3架構的Navi 31那樣，將MCM多芯片封裝引入到消費級GPU。

近期，英偉達研究人員發表了一篇 文章 ，詳細介紹了英偉達正在探索如何為未來產品部署多芯片設計方案。隨着異架構計算的興起，英偉達正在尋找一種方法，增加其半導體設計的靈活性，以根據工作負載的不同，靈活匹配各種模塊，這也是MCM多芯片封裝的用武之地。

英偉達對多芯片設計的研究最早是在2017年被曝光，當時英偉達展示了通過四個小芯片構建的設計方案，不但提升了性能，還有助於提高產量（較小的芯片良品率會提高），而且還允許將更多的計算資源集合在一起。多芯片設計還有助於提高供電效率，以及有更好的散熱效果。

英偉達目前在MCM多芯片封裝GPU上的做法稱為“Composable On Package GPU”，或COPA。文章裏闡述了英偉達如何處理HPC和AI工作負載之間的差異，隨着兩者計算需求的變化，對計算的要求也漸行漸遠。英偉達擔心，過於單一的GPU架構，會逐漸失去HPC和AI工作負載中的計算優勢，而兩者的市場規模卻在日益增長。

為了更好地應對未來的計算需求，英偉達一直在模擬不同的多芯片設計和配置，確認不同工作負載所需要的硬件模塊情況。根據英偉達提供的數據，在HPC工作負載上，減少25%的顯存帶寬實際上只降低了4%的性能，如果再減少25%，性能損失則再增加10%。因此，減少50%的顯存帶寬並移除相關硬件模塊後，可以替換成更合適的硬件模塊，為對應的工作負載提供相應的性能，從而提高效率。由於並不是所有硬件模塊都是對等的，個別功能是不可或缺的，COPA是英偉達嘗試模擬多芯片設計的影響，以及與性能之間的關係。

英偉達目前優先考慮的是HPC和AI市場，除了高利潤的因素以外，不少企業通過定製解決方案的做法逐漸蠶食着英偉達的市場空間。當然，這種根據工作負載做針對性配置的做法也可以應用與英偉達其他GPU產品線，包括消費市場的GeForce顯卡。不過與專業市場不同，遊戲中的渲染工作方式有着本質上的區別，如果採用多芯片設計，則需要進一步提高小芯片之間的互聯速度。

此前AMD已 談及 了其3D堆棧技術的發展方向，表示封裝選擇和芯片架構取決於具體產品的性能、功率、面積和成本，AMD稱之為PPAC。如果將已經發布和即將推出的產品包括在內，AMD有14種多層小芯片設計的封裝架構正在進行中。AMD認為，未來屬於多芯片的模塊化設計和匹配協調的封裝。

AMD已通過X3D封裝的產品邁出了第一步，在CPU上展示了對成本、功耗和性能等方面的影響。在GPU上採用同樣的設計會更為困難，不過技術的發展最終會推動英偉達實現多芯片設計的目標，即由多個不同功能模塊的小芯片組成GPU，可以根據工作負載的計算需求做出更專業化的組合。