Le changement Nanostack
IBM a lancé une nouvelle puce jeudi. C’est petit. De la taille de votre ongle. Mais à l’intérieur de cette tache de silicium vivent près de 100 milliards de transisters. Ce numéro n’est pas une faute de frappe. Intégrer cette densité dans un encombrement identique ou inférieur est la seule voie à suivre. Nous avons besoin de vitesse. Nous avons besoin d’efficacité. Il s’agit du premier produit issu de leur dernière technologie de semi-conducteurs.
Il mesure 0,7 nanomètre.
Oubliez la puce de 2 nm qu’ils ont présentée en 2021, cette ancienne version posait les transistors à plat. Ce qu’IBM appelait des nanofeuilles. Ce nouveau modèle ? Il les empile verticalement. Une architecture nanostack.
Puissance verticale
IBM affirme que cet empilement vertical fonctionne. Bien mieux qu’avant. Leurs tests ont montré des performances allant jusqu’à 50 %. L’efficacité énergétique a bondi de 70 %. Ce ne sont pas des ajustements progressifs. C’est un saut.
Il y a ici aussi une victoire spécifique pour SRAM. RAM statique. Il n’a pas besoin d’électricité constante pour conserver les données, plus rapidement que la DRAM, et l’IA en a besoin. Avec cette nouvelle architecture, la puce SRAM rétrécit de 40 %. Plus de mémoire, moins d’espace. C’est exactement ce que réclame le marché.
“Tout le monde exige plus de performances, mais personne ne veut payer la facture d’électricité.” —Huiming Bu
Bu dirige la R&D sur les semi-conducteurs chez IBM. Il n’a pas tort. L’industrie veut un calcul infini. Mais pas des factures d’électricité infinies. Cette tension définit le paysage actuel.
L’attente de cinq ans
Le matériel existe. L’usine ne le fait pas encore. IBM s’associe à Rapidus, une fonderie japonaise, pour fabriquer ces objets. Ils disent que la production pourrait démarrer dans cinq ans. Cela ressemble à une éternité à l’heure de la technologie.
Cinq ans.
Pourquoi attendre ? Parce que la demande de calcul efficace explose. Nvidia, AMD, IBM : ils constituent tous l’épine dorsale de l’IA. Alors qu’OpenAI et Google se précipitent vers des modèles plus complexes, ils consomment des ressources. Électricité, eau, terrain. Les centres de données ont faim.
Jay Gambetta, qui dirige IBM Research, a une vision d’ensemble. Ce n’est pas seulement une question de vitesse. Il s’agit de faire en sorte que les transistors comptent davantage.
“Pouvons-nous fabriquer des transistors plus efficacement ? Cette plateforme… a un impact sur tout, de la logique à la SRAM.”
Les pénuries de processeurs et de mémoire étouffent déjà également la chaîne d’approvisionnement des gadgets classiques. Ce prototype est un espoir. Peut-être une promesse. Cela suggère que les futurs accélérateurs d’IA pourraient enfin offrir une meilleure efficacité sans consommer le réseau électrique de la planète.
Reste à savoir si Rapidus pourra suivre le rythme. La technologie est là. Le reste est de l’ingénierie.
