Сдвиг парадигмы: переход к Nanostack
В четверг IBM представила новый микропроцессор. Он крошечный — размером с ноготь. Но внутри этого кусочка кремния помещается почти 100 миллиардов транзисторов. Это не опечатка. Именно такая плотность компоновки — при сохранении тех же или меньших габаритов — является единственным путем развития. Нам нужна скорость. Нам нужна эффективность. Этот продукт стал первым плодом новейших полупроводниковых технологий компании.
Его техпроцесс составляет всего 0,7 нанометра.
Забудьте о чипе на 2 нм, которым они хвастались еще в 2021 году: тогда транзисторы были расположены горизонтально. То, что IBM называла «нанопластинами». Новая модель использует вертикальное складирование — архитектуру Nanostack.
Вертикальная мощь
IBM утверждает, что вертикальное складирование работает. И работает намного лучше предыдущих решений. Тесты показали прирост производительности до 50%. Энергоэффективность выросла на 70%. Это не incremental улучшения — это качественный скачок.
Здесь есть специфическое преимущество и для SRAM (статической оперативной памяти). В отличие от DRAM, SRAM не требует постоянного обновления для хранения данных, она быстрее, а искусственный интеллект жаждет именно такой памяти. Благодаря новой архитектуре площадь кристалла SRAM уменьшилась на 40%. Больше памяти, меньше занимаемого места. Именно этого сейчас требует рынок.
«Все требуют большей производительности, но никто не хочет оплачивать счета за электричество» — Хуэймин Бу
Бу руководит разработкой полупроводниковых технологий в IBM. И он прав. Индустрия хочет бесконечных вычислительных мощностей. Но не бесконечных счетов за электроэнергию. Это противоречие и определяет текущую ситуацию.
Пятилетнее ожидание
Аппаратное решение уже существует. Фабрики — пока нет. Для реального производства IBM объединяется с Rapidus, японским контрактным производителем. По их словам, запуск производства может начаться через пять лет. В технологических масштабах времени это целая вечность.
Пять лет.
В чем причина ожидания? Спрос на энергоэффективные вычисления взрывообразно растет. Nvidia, AMD и IBM создают основу для ИИ. Пока OpenAI и Google гонятся за все более сложными моделями, они сжигают ресурсы. Электричество, воду, землю. Дата-центры голодны.
Джей Гамбета, возглавляющий IBM Research, видит картину в целом. Дело не только в скорости. Речь идет о том, чтобы каждый транзистор работал эффективнее.
«Можем ли мы сделать транзисторы более эффективными? Эта платформа… влияет на все: от логики до SRAM»
Дефицит процессоров и памяти уже душит цепочки поставок даже для обычных устройств. Этот прототип — надежда. Возможно, обещание. Он намекает на то, что будущие ИИ-ускорители наконец смогут предложить лучшую эффективность, не съедая энергосети планеты.
Сможет ли Rapidus удержать этот темп — покажет время. Технологии уже есть. Остальное — дело инженерии.
