Инженеры Nvidia и TSMC оказались перед серьезными техническими препятствиями при разработке нового графического процессора Rubin Ultra, который должен стать ключевым продуктом для рынка искусственного интеллекта. Мир активно следит за рекордами производительности, однако достижение нового уровня сложности требует не только инвестиций, но и решения фундаментальных физических проблем.
Об этом сообщает KURAZH
Сверхмощная архитектура Rubin: вызовы для индустрии
Серия графических процессоров Rubin получила свое название в честь известной астрономки Веры Рубин. Базовая версия чипа уже обладает впечатляющими характеристиками: 336 миллиардов транзисторов, два чиплета и 288 ГБ самой быстрой памяти HBM4. Первые тестовые образцы уже переданы ключевым заказчикам, а массовое производство ожидается летом. Однако настоящим испытанием стал Rubin Ultra, который фактически удваивает вычислительные возможности базовой модели.
Rubin Ultra — это графический процессор с более чем 700 миллиардами транзисторов и более чем 500 ГБ памяти, расположенной на одной подложке. Масштаб конструкции требует новаторских подходов в производстве, так как традиционные методы уже не справляются с такими объемами и плотностью компонентов.
Деформация подложки: главная угроза для запуска Rubin Ultra
Одной из главных технических проблем стала деформация подложки во время производства Rubin Ultra. Для сборки этого гигантского чипа используется технология TSMC CoWoS-L, которая позволяет интегрировать несколько кристаллов на большой подложке с высокой скоростью обмена данными. Однако огромные размеры Rubin Ultra приводят к тому, что подложка начинает изгибаться, что создает риск потери контакта между кристаллами и подложкой.
«Сообщается, что во время производственного процесса корпус чипа изгибается в нескольких направлениях. Это приводит к тому, что вычислительные кристаллы не имеют полного контакта с подложкой, что делает устройство неработоспособным».
Физическое напряжение в материалах становится критическим фактором, который может привести к задержке массового производства. Если существующая технология CoWoS-L не решит проблему деформации, TSMC может потребоваться внедрять принципиально новые решения.
Перспективы перехода на CoPoS
Как один из возможных путей решения проблемы рассматривается переход на технологию CoPoS (Chip-on-Panel-on-Substrate), которая позволяет работать с еще большими площадями и минимизировать риск деформации. Тем не менее, в настоящее время нет уверенности, что эта технология будет готова к промышленному применению уже в следующем году — именно тогда планируется релиз Rubin Ultra.
Решение этих вопросов крайне важно для рынка ИИ-ускорителей. Любая задержка в производстве новых продуктов Nvidia может повлиять на темпы развития крупных языковых моделей и в целом отрасли искусственного интеллекта. Несмотря на сложности, Nvidia сохраняет лидерство, так как конкуренты также сталкиваются с ограничениями физики современных полупроводников.
Пока инженеры ищут решения для преодоления технических барьеров, другие подразделения Nvidia и ее партнеры уже планируют использование будущих мощностей. В частности, Tesla Optimus третьего поколения иллюстрирует, как алгоритмы искусственного интеллекта переходят от обработки данных к выполнению реальных задач в физическом мире.
