AI sistemlərinin sürəti təkcə güclü prosessorlardan asılı deyil — yaddaş da oyunun taleyini dəyişir. Koreyalı tədqiqatçılar indi bu sahədə ciddi sıçrayış vəd edən ultranazik çip yığma texnologiyası hazırlayıblar.
Söhbət insan saçının qalınlığının cəmi beşdə biri qədər olan yarımkeçirici çiplərin üst-üstə, sabit şəkildə yerləşdirilməsindən gedir. Bu yanaşma gələcək HBM yaddaşlarının daha kompakt, daha sürətli və daha tutumlu olmasına yol aça bilər.
HBM niyə AI dünyasında bu qədər vacibdir?
High-Bandwidth Memory, yəni HBM, süni intellekt çiplərinin böyük həcmdə məlumatı sürətlə emal etməsi üçün əsas komponentlərdən biridir. ChatGPT tipli modellərdən tutmuş data mərkəzlərindəki GPU klasterlərinə qədər hər yerdə yaddaş ötürmə sürəti kritik rol oynayır.
Problem ondadır ki, AI modelləri böyüdükcə yaddaşa tələbat da kəskin artır. Əgər yaddaş prosessorla ayaqlaşa bilmirsə, ən güclü çip belə tam potensialını göstərə bilmir.
10-dan çox ultranazik çip sabit şəkildə yığılıb
POSTECH və Korea Institute of Industrial Technology komandası 10-dan çox ultranazik yarımkeçirici çipi üst-üstə yığmağı bacarıb. Hər bir çip insan saçından təxminən 5 dəfə nazikdir.
Tədqiqatçılar bildirirlər ki, yeni proses kommersiya HBM yaddaşları ilə müqayisədə təxminən 4 dəfə daha yüksək inteqrasiya sıxlığı əldə etməyə imkan verib.
Bu nəticə təkcə daha çox yaddaş tutumu demək deyil. Eyni zamanda çiplər arasında məsafənin azalması məlumat ötürməsini sürətləndirə və enerji sərfiyyatını azalda bilər.
Sirli məqam: çip transferi və metal bağlantılar eyni anda yaradılır
Komandanın əsas yeniliyi çiplərin köçürülməsi və metal elektrik bağlantılarının formalaşdırılmasını eyni prosesdə birləşdirməsidir. Bu, çoxqatlı çip yığınlarında ən çətin problemlərdən biri olan sabit və etibarlı bağlantı məsələsini həll etməyə kömək edir.
Tədqiqata POSTECH-in Mexanika mühəndisliyi departamentindən professor Seok Kim və doktorant Uhyeon Kim, həmçinin KITECH-dən Dr. Hohyun Keum rəhbərlik edib. İşin nəticələri Results in Engineering jurnalında dərc olunub.
Bu texnologiya nəyi dəyişə bilər?
Əgər bu yanaşma sənaye miqyasında tətbiq olunsa, AI akseleratorları, serverlər, yüksək performanslı kompüterlər və hətta gələcək nəsil mobil cihazlar daha güclü yaddaş arxitekturası qazana bilər. Xüsusilə data mərkəzləri üçün daha sıx HBM dizaynı həm yerə, həm də enerjiyə qənaət deməkdir.
Hələlik bu, laboratoriya səviyyəsində mühüm elmi nailiyyətdir. Amma AI bazarında yaddaş çatışmazlığının getdikcə daha ciddi problemə çevrildiyini nəzərə alsaq, belə texnologiyalar yaxın illərdə böyük diqqət çəkəcək.
Nəticə: Koreyalı alimlərin ultranazik çip yığını AI yaddaş darboğazını zəiflədə və HBM texnologiyasının növbəti böyük mərhələsini başlada bilər.