بررسی محدودیت رتیکل و فناوری مقیاس ویفر برای پردازش پیشرفته هوش مصنوعی

تحلیل جامع محدودیت‌های فیزیکی ریزتراشه‌ها و بررسی فناوری‌های نوین مانند معماری مقیاس ویفر که با هدف عبور از موانع لیتوگرافی و ارائه پردازش بهینه داده‌های هوش مصنوعی در مراکز داده جدید شکل گرفته‌اند.

خلاصه و نکات کلیدی

• 🔹 محدودیت فیزیکی: صنعت نیمه‌هادی به محدودیت‌های فیزیکی، به‌ویژه «محدودیت رتیکل»، رسیده است که مانع از بزرگ‌تر شدن تراشه‌ها می‌شود.
• 🔹 نیاز فزاینده هوش مصنوعی: تقاضای انفجاری برای پردازش هوش مصنوعی، معماری‌های سنتی را به چالش کشیده است.
• 🔹 ظهور معماری مقیاس ویفر (wafer-scale): شرکت‌هایی مانند Cerebras با استفاده از کل ویفر سیلیکونی به‌عنوان یک تراشه یکپارچه، به‌دنبال عبور از این محدودیت‌ها هستند.
• 🔹 آینده پردازش: این تحولات ممکن است به پایان سلطه ریزتراشه‌ها و ظهور «مراکز داده در یک جعبه» منجر شود.

چرا انویدیا با ارزش ۵ تریلیون دلاری هم با چالش روبه‌روست؟

این تحول در شرکت انویدیا که قدرت پردازشی فوق‌العاده در پردازنده‌های پیشرفته خود دارد، بسیار نمایان است. هر واحد این پردازنده‌ها شامل بیش از ۲۰۸ میلیارد ترانزیستور در بسته‌بندی پیچیده است و می‌تواند در مراکز داده به‌صورت ابرمقیاس عمل کند.

محدودیت رتیکل چیست و چرا یک دیوار فیزیکی است؟

در فرآیند تولید، لیتوگرافی فرابنفش شدید (EUV) محدودیت‌های فیزیکی مهمی ایجاد می‌کند که به‌خصوص محدودیت رتیکل است؛ قانونی که اندازه هر تراشه را به حدود ۸۰۰ میلی‌متر مربع محدود می‌کند. بنابراین، برای افزایش قدرت محاسباتی، تراشه‌ها باید به صورت چندگانه و متصل شوند که پیچیدگی و سربارهای ارتباطی افزوده می‌شود.

راه‌حل موقت: چیپلت‌ها و پیچیدگی‌های آن

برای عبور از محدودیت رتیکل، استفاده از چیپلت‌ها به‌عنوان قطعات کوچک‌تر تراشه مرسوم شده است، اما این کار باعث افزایش پیچیدگی سیستم و نیاز به نوآوری در بسته‌بندی می‌شود.

گذر از ریزتراشه: معماری مقیاس ویفر و مراکز داده در یک جعبه

معماری مقیاس ویفر فناوری نوینی است که به جای طراحی تراشه‌های جداگانه، کل ویفر سیلیکونی را به یک واحد پردازشی بزرگ تبدیل می‌کند. مثلاً شرکت Cerebras با محصول WSE-3 موفق به ایجاد تراشه‌ای با بیش از چهار تریلیون ترانزیستور و پهنای باند حافظه چند هزار برابر تراشه‌های سنتی شد.

سایر شرکت‌ها همچون تسلا، DensityAI و Lam Research نیز با رویکردهای مشابه درحال توسعه معماری‌های مقیاس ویفر و بهبود روش‌های لیتوگرافی هستند. این نوآوری‌ها می‌تواند منجر به ظهور «مراکز داده در یک جعبه» و تغییر بنیادین در دنیای محاسبات شود.

آینده پردازش‌های پرمصرف و هوش مصنوعی، با استفاده از این فناوری‌های نوین و فراروی از محدودیت‌های ریزتراشه، مسیری نوین و تحول‌آفرین خواهد بود.