Інженери Nvidia та TSMC опинилися перед серйозними технічними перешкодами при розробці нового графічного процесора Rubin Ultra, який має стати ключовим продуктом для ринку штучного інтелекту. Світ активно стежить за рекордами продуктивності, однак досягнення нового рівня складності вимагає не лише інвестицій, а й вирішення фундаментальних фізичних проблем.
Про це розповідає KURAZH
Надпотужна архітектура Rubin: виклики для індустрії
Серія графічних процесорів Rubin отримала свою назву на честь відомої астрономки Віри Рубін. Базова версія чипа вже має вражаючі характеристики: 336 мільярдів транзисторів, два чиплети та 288 ГБ найшвидшої пам’яті HBM4. Перші тестові зразки вже передано ключовим замовникам, а масове виробництво очікується влітку. Однак справжнім випробуванням став Rubin Ultra, який фактично подвоює обчислювальні можливості базової моделі.
Rubin Ultra — це графічний процесор з понад 700 мільярдами транзисторів і більш ніж 500 ГБ пам’яті, що розташовуються на одній підкладці. Масштаб конструкції вимагає новаторських підходів у виробництві, оскільки традиційні методи вже не справляються з такими обсягами та щільністю компонентів.
Деформація підкладки: головна загроза для запуску Rubin Ultra
Однією з головних технічних проблем стала деформація підкладки під час виробництва Rubin Ultra. Для збирання цього гігантського чипа використовується технологія TSMC CoWoS-L, яка дозволяє інтегрувати декілька кристалів на великій підкладці з високою швидкістю обміну даними. Проте величезні розміри Rubin Ultra призводять до того, що підкладка починає згинатися, а це створює ризик втрати контакту між кристалами та підкладкою.
“Повідомляється, що під час виробничого процесу корпус чипа згинається у кількох напрямках. Це призводить до того, що обчислювальні кристали не мають повного контакту з підкладкою, що робить пристрій непрацездатним”.
Фізичне напруження в матеріалах стає критичним фактором, який може призвести до затримки масового виробництва. Якщо існуюча технологія CoWoS-L не вирішить проблему деформації, TSMC може знадобитися впроваджувати принципово нові рішення.
Перспективи переходу на CoPoS
Як один із можливих шляхів вирішення проблеми розглядається перехід на технологію CoPoS (Chip-on-Panel-on-Substrate), що дозволяє працювати з ще більшими площами та мінімізувати ризик деформації. Втім, наразі немає впевненості, що ця технологія буде готова до промислового застосування вже наступного року — саме тоді планується реліз Rubin Ultra.
Вирішення цих питань вкрай важливе для ринку ШІ-прискорювачів. Будь-яка затримка у виробництві нових продуктів Nvidia може вплинути на темпи розвитку великих мовних моделей та загалом галузі штучного інтелекту. Попри складнощі, Nvidia зберігає лідерство, оскільки конкуренти також стикаються з лімітаціями фізики сучасних напівпровідників.
У той час як інженери шукають рішення для подолання технічних бар’єрів, інші підрозділи Nvidia та її партнери вже планують використання майбутніх потужностей. Зокрема, Tesla Optimus третього покоління ілюструє, як алгоритми штучного інтелекту переходять від обробки даних до виконання реальних завдань у фізичному світі.
