TSMC’nin üst düzey bir yöneticisi yaptığı açıklamada, yapay zekadan kaynaklanan artan elektrik talebinin, gelecekteki bilgisayar çip geliştirme süreçlerini şekillendiren ana kısıtlamanın işlem gücünden ziyade enerji verimliliği olduğunu söyledi.
Çip tasarımları enerji kullanımı nedeniyle incelenmeli
İş Geliştirme Kıdemli Başkan Yardımcısı Kevin Zhang, akıllı telefonlardan yapay zeka veri merkezlerine kadar müşterilerin, operatörler elektrik maliyeti ve bulunabilirliğiyle mücadele ederken, güç tüketimini artırmayan performans kazanımlarına giderek daha fazla öncelik verdiğini belirtti. Zhang, Amsterdam’daki bir konferansta gazetecilere yaptığı açıklamada: “Müşterilerin en çok iyileştirme istediği alan enerji verimliliğidir. Bu, uç nokta uzmanı, akıllı telefon, mobil, IoT uygulaması veya yüksek performanslı yapay zekâ veri merkezi olsun, her alanda geçerlidir” dedi.
Bu değişim, yarı iletken endüstrisi için daha geniş bir dönüm noktasının parçasıdır; burada, enerjiye aç yapay zekâ iş yükleri için performans kazanımlarını sürdürmek için çiplere daha fazla transistör yerleştirmek artık yeterli değildir. Dünyanın en büyük sözleşmeli çip üreticisi olan TSMC, Nvidia ve AMD için yapay zekâ çipleri ve Google, Amazon ve Microsoft dahil olmak üzere büyük bulut şirketleri için özel yapay zekâ işlemcileri üretmektedir.
Zhang, transistör yoğunluğundaki iyileştirmelerin TSMC’nin yol haritasının merkezinde yer aldığını, ancak gelişmiş paketleme, çip istifleme ve fotonik gibi diğer yaklaşımların da verimliliği artırmak için giderek daha önemli hale geldiğini söyledi.
TSMC’nin, mevcut N2 teknolojisi ile 2028 civarında piyasaya sürülecek A14 nesli arasında çiplerinin güç tüketimini %30’a kadar azaltmasını ve %20’den fazla daha yüksek işlem performansı sunmasını beklediğini belirtti. Bu açıklamalar, rakiplerin de çip performansını iyileştirmenin alternatif yollarını araştırdığı bir dönemde geldi.
Çinli rakip Huawei, bu hafta çipler içindeki veri hareketini hızlandırarak performansı artırmak için ‘Tau Ölçekleme Yasası’ planını açıkladı. Zhang: “Bu kavram bu sektörde yeterince uzun süredir var,” dedi. Bunun büyük ölçüde 3D istifleme gibi bileşenlerin daha yakından entegre edilmesine bağlı olduğunu belirtti.
