Yorum Atalarının sularına dönen somon balığı gibi, Nvidia’nın GPU’ları çip fabrikalarına geri dönüyor.
TSMC, ASML ve Synopsys, hesaplamalı litografiyi hızlandırmak veya artırmak için Nvidia’nın hızlandırıcılarını kullanıyor. Bu arada, KLA Group, Applied Materials ve Hitachi artık e-ışın ve optik gofret denetimi için Nv’nin paralel işleme silikonu üzerinde çalışan derin öğrenme kodunu kullanıyor.
Tabii ki, fab’lar elektronikle doludur, bu nedenle her türden çip bir şekilde tüneklere geri döner. Ancak GPU’ların üretim sürecinin bu bölümünü hızlandırdığını görmek ilginç. Transistör kapılarını küçültüp işlemcilerimize daha fazlasını sığdırmamıza yardımcı olurken, kapıların giderek küçülen özelliklerini silikona işleyebilen fotomaskeler üretmek için – birkaç yıldır olduğu gibi – hesaplamalı litografiye ihtiyaç var.
Yakın zamana kadar bu iş yükleri büyük ölçüde CPU çekirdeklerinde çalışıyordu, ancak doğru ayarlamalar yapıldığında GPU’ların bu tür görevleri hızlandırmada oldukça iyi olduğu ortaya çıktı.
Hesaplamalı litografi için süreç oldukça basittir. Çiplerin çoğu, ışığın belirli dalga boylarını (genellikle spektrumun aşırı ultraviyole kısmında) bir fotomaske aracılığıyla yansıtarak silikona kazınır. Silikon kalıplar üzerinde gittikçe küçülen transistörler üretmek için mühendislerin, bir kere, bozulmanın özellikleri bulanıklaştırmasını önlemek için yaratıcı olmaları gerekiyordu. Bugün, bu fotoğraf maskeleri o kadar gösterişli ki, tamamlanması haftalar sürebilen büyük bilgi işlem kümelerinde üretiliyorlar.
Nvidia’nın CEO’su Jensen Huang, GPU hızlandırmayı kullanarak bu sürecin 50 kat hızlandırılabileceğini iddia ediyor. Bu hafta, “On binlerce CPU sunucusu birkaç yüz DGX sistemiyle değiştirilebilir, bu da güç ve maliyeti büyük ölçüde azaltır” dedi.
Daha iyi çipler oluşturmak için yapay zekayı kullanma
Son zamanlarda dikkat eden herkes, grafik işlemcilerin yüksek performanslı bilgi işlemden daha fazlası için iyi olduğunu bilecektir. Aynı zamanda günümüzün büyük ölçekli yapay zekasının dayandığı atan kalptirler. Ve Nvidia, yapay zekanın kendi içinde mevcut olduğunu iddia etmekten vazgeçti. Hiçbir şey Mart ayındaki yazılım yığını, Nvidia’nın ileri teknoloji grubunun Başkan Yardımcısı Vivek Singh, yapay zekanın hesaplamalı litografiye geniş çapta uygulanmasının an meselesi olduğunu açıkça belirtti.
ITF yarı iletkeninde konferans Bu hafta Salı günü, Nvidia’dan Huang, AI’nın Moore Yasasına yeni bir soluk getirme potansiyelini lanse etti. “Çip üretimi, Nvidia hızlandırılmış ve AI bilgi işlem için ideal bir uygulamadır” diye ısrar etti. Peki, bunu söyleyecekti.
Fabb’ler zaten yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş olsa da, Nvidia robotik, otonom araçlar ve sohbet robotları etrafında yaptığı işi çip üretimine uygulama ve işlemci tasarımcılarına, ekipman satıcılarına ve dökümhanelere GPU satarak milyonlar kazanma fırsatı görüyor.
Huang konuşması sırasında alay etti VIMAçok modlu bir “nesneleri bir sahneye uyacak şekilde yeniden düzenlemek gibi görsel metin istemlerine dayalı görevleri gerçekleştirmek için eğitilmiş somutlaşmış bir AI modeli.”
Huang, bunu çip tasarım yazılımına uygulamaktan açıkça bahsetmedi, ancak konferansın yarı iletken üretimine yaptığı vurgu göz önüne alındığında, bunun nasıl olabileceğini görmek kolay. “Çip yapımının geleceğini ilerletmeye yardımcı olan fizik-AI robotik ve Omniverse tabanlı dijital ikizleri dört gözle bekliyorum” diye ekledi.
zaman olgun
Nvidia’nın hızlandırılmış bilgi işlem konusunda yarı iletken endüstrisini satmaya yönelik ani ilgisi hiç de şaşırtıcı değil.
Takiben yıkılmak tüketici GPU pazarının ve devam eden kripto kışının, Nv’nin veri merkezi bölümü, şirket için ağır yüklerin çoğunu yaptı. Huang bile aldı kesinti şirketinin orta halli performansı nedeniyle geçtiğimiz çeyrekte.
Çip talebinde yakın zamanda görülen bir düşüşe rağmen – büyük ölçüde üst düzey – Samsung, TSMC, Intel, SK hynix ve diğerleri gibi dökümhane operatörleri yeni dökümhane projeleriyle ilerliyor. Bu genişleme, büyük ölçüde ABD, Avrupa ve Asya Pasifik bölgesinde toplam değeri 100 milyar doları aşan bir dizi hareketle körüklendi. vergi indirimleri ve sübvansiyonlar yarı iletken dünyası için. Nvidia, artan çip geliştirmeden yararlanmak için birinci sınıf bir konumda.
AI, beyaz yakalı çalışanları endişelendirebilir — kontrol ettiğinizden emin olun bu haftaki Su Isıtıcısı bununla ilgili daha fazlası için – ancak yarı iletken alanındaki vasıflı işçi eksikliğini giderebilir.
Geçen yılın başlarında Güvenlik ve Gelişen Teknoloji Merkezi uyardı ABD yarı iletken üretiminin “yeniden desteklenmesi”nin vasıflı işçi eksikliği nedeniyle engellenebileceğini. Tahminlerine göre Amerika’nın 27.000 ek işçiyi eğitmesi, işe alması veya ithal etmesi gerekecek.
TSMC’nin kurucusu Morris Chang defalarca işaret etti Tayvan’a kıyasla ABD’de yarı iletken üretiminin ne kadar pahalı olduğu.
Bu boşluğu doldurmak ve maliyetleri sınırlamak için, çip üreticilerinin AI/ML’den daha fazla yararlanarak üretim ve tasarım sürecini daha da fazla otomatikleştirmek için daha fazla çaba göstermeleri bizi şaşırtmaz. ®