Son Dakika
Donanım

IBM’in Çığır Açan Çipi, Tek Parmak Ucu Kadar Alanda 100 Milyar Transistör Barındırıyor

IBM, en yeni yarı iletken teknolojileriyle üretilen ilk çipi tanıttı; tek bir parmak ucu büyüklüğündeki devrede neredeyse 100 milyar transistör barındırıyor. Çip boyutunu aynı tutup daha çok transistör entegre etmek, enerji verimliliği ve hız açısından kritik bir adım.

Bu yeni çip 0.7 nm üretim sürecine sahip, bu da IBM’in 2021’de tanıttığı iki‑nanometre çipten daha küçük demek. Ancak yalnızca boyut avantajı söz konusu değil; mimaride de köklü bir değişiklik yapıldı. Önceki nesilde transistörler yatay nanosheet tabakalar halinde yerleştirilirken, 0.7 nm çip IBM’in yeni nanostack mimarisi sayesinde nanosheetleri dikey olarak katmanluyor.

IBM, bu mimarinin performansı %50’ye, enerji verimliliğini ise %70’e kadar artırdığını belirtiyor. Ayrıca nanostack sayesinde SRAM (statik RAM) alanı %40 daha küçük tasarlanabiliyor; statik RAM, DRAM’den daha hızlı olduğu için AI uygulamalarında büyük talep görüyor.

Çip hâlâ ticarileşme aşamasında değil; IBM, Japon üretim ortağı Rapidus’la birlikte üretim kapasitesini yükseltmeye çalışıyor ve beş yıl içinde seri üretime geçmeyi hedefliyor. Enerji‑verimli bilgi işlem donanımına olan talep giderek artarken, bu tür çipler AI ekosisteminin bel kemiğini oluşturuyor.

OpenAI, Google gibi AI geliştiricileri, daha büyük modelleri eğitmek için büyük enerji ve altyapı harcıyor; bu da elektrik, su ve arazi tüketimini artırıyor. IBM Yarı‑iletken Ar‑Ge Başkan Yardımcısı Huiming Bu, “Herkes daha fazla performans istiyor fakat enerji faturalarını ödemek istemiyor” diyerek yeni çipin AI için hayati bir verimlilik sunduğunu vurguladı.

Bu tür verimli donanımlar, AI‑odaklı geleceğin temel unsurları arasında yer alıyor. Bellek, işlemci ve diğer bileşenlerdeki üretim sıkıntıları, tüketicilerin cihaz temininde sorun yaratırken, IBM gibi firmaların prototipleri bu açığı kapatabilir. IBM Research Direktörü Jay Gambetta, “Transistörleri daha verimli hale getirebilirsek, mantık birimlerinden SRAM’e kadar her alanda etki yaratacak bir platform elde ederiz; ölçeklendikçe daha büyük ve daha verimli AI hızlandırıcıları göreceğiz” şeklinde bir vizyon çizdi.

0d3203

0d3203

Yorum Yap

Yapay Zeka Risk Analizi | AI Model Safety Database