IBM prezentuje technologię chipów poniżej 1 nanometra, zwiększając wydajność AI
IBM ogłosił przełom w technologii chipów, wprowadzając architekturę nanostack, która umożliwia integrację niemal 100 miliardów tranzystorów na powierzchni paznokcia, otwierając drogę do znaczącego wzrostu wydajności i ef

IBM ogłosił opracowanie nowej architektury chipów, która, jak twierdzi firma, jest pierwszą na świecie technologią poniżej 1 nanometra. Rozwiązanie to ma umożliwić integrację niemal 100 miliardów tranzystorów na chipie wielkości ludzkiego paznokcia, co stanowi prawie dwukrotne zwiększenie gęstości tranzystorów w porównaniu do poprzedniej generacji technologii IBM. Ten postęp ma przełożyć się na znaczną poprawę wydajności obliczeniowej i efektywności energetycznej, szczególnie w zastosowaniach centrów danych AI.
Przełom w architekturze nanostack
Jay Gambetta, dyrektor IBM Research i IBM Fellow, określił nową technologię jako „znaczący skok naprzód”, który „wskazuje na przyszłość, w której moc obliczeniowa staje się znacznie większa bez proporcjonalnego wzrostu zużycia energii”. Warto jednak wyjaśnić termin „sub-1 nanometra”. Ze względu na fizyczne ograniczenia, budowa niezawodnych chipów z elementami fizycznymi mniejszymi niż 1 nanometr jest niepraktyczna. IBM twierdzi, że jego nowa architektura nanostack zapewnia wzrost wydajności obliczeniowej, jaki byłby oczekiwany od teoretycznego chipa z cechami fizycznymi mniejszymi niż 1 nanometr.
IBM opisuje swoją nową technologię jako zbudowaną w węźle 0.7 nanometra, który nazwano 7 angstremów (1 nanometr to 10 angstremów). Należy pamiętać, że te liczby węzłów nie odzwierciedlają rzeczywistych wymiarów fizycznych elementów chipa. W przeciwieństwie do starszych generacji chipów z lat 70. i 80., gdzie nazwa węzła odpowiadała fizycznym wymiarom, dziś tak nie jest, zwłaszcza w przypadku najnowszych technologii 3-nanometrowych czy 2-nanometrowych.
Pionowe układanie tranzystorów i poprawa pamięci SRAM
Aby pokonać ograniczenia skalowania, z którymi borykają się współcześni projektanci chipów, architektura nanostack firmy IBM pionowo układa tranzystory w rozłożonym układzie, co pozwala na upakowanie większej liczby tranzystorów na tej samej powierzchni chipa. Architektura ta bazuje na wcześniejszym rozwoju tranzystorów nanosheet, które utorowały drogę dla 2-nanometrowego węzła chipów IBM wprowadzonego w 2021 roku.
Podstawową jednostką architektury nanostack są dwa tranzystory ułożone i połączone ze sobą. Każdy tranzystor składa się z trzech nanosheetów o grubości 5 nanometrów każdy (co odpowiada około 15 rzędom atomów krzemu). Odległość między nanosheetami wynosi około 9 nanometrów.
Według prognoz z raportów technicznych firmy, architektura nanostack może zapewnić 50-procentowy wzrost wydajności obliczeniowej lub 70-procentową poprawę efektywności energetycznej w porównaniu do poprzedniej generacji chipów IBM z węzłem 2 nanometry. Firma zaprezentowała swoją architekturę tranzystorów nanostack na sympozjum IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits 2025 w Kioto w Japonii.
Badacze IBM zademonstrowali również, jak architektura nanostack może zapewnić 40-procentową poprawę skalowania dla pamięci SRAM (statycznej pamięci o dostępie swobodnym) podczas sympozjum VLSI 2026. Pamięć SRAM umożliwia szybkie, ale energochłonne operacje odczytu i zapisu, które są kluczowe w wielu zastosowaniach AI. Poprawa pamięci jest możliwa dzięki konstrukcji kanałów o rozłożonym układzie dla komórek bitowych SRAM (jednostek pamięci składających się z sześciu tranzystorów), co zmniejsza ogólną wysokość komórki o 40 procent i pozwala na upakowanie większej ilości SRAM na tej samej powierzchni chipa. Jest to szczególnie istotne, biorąc pod uwagę, że skalowanie SRAM drastycznie spadło w ostatnich generacjach technologii chipów; na przykład, między generacją 3-nanometrową a 2-nanometrową, skalowanie SRAM poprawiło się zaledwie o kilka procent. Gambetta podkreślił, że „to osiągnięcie 40 procent ostatecznie znajdzie zastosowanie w procesach AI, które wymagają wyższej przepustowości i wysokiej wydajności”.
Komercjalizacja i przyszłość technologii
IBM, jako firma zajmująca się badaniami nad technologiami chipów, nie produkuje komercyjnych chipów do centrów danych AI czy urządzeń konsumenckich. Zamiast tego, firma współpracuje z producentami półprzewodników, takimi jak japońska Rapidus, w celu masowej produkcji poprzedniej generacji chipów z węzłem 2 nanometry opartych na architekturze nanosheet, lub z Samsungiem w Korei Południowej w celu komercjalizacji pokrewnych technologii. Inne firmy, takie jak tajwański TSMC, niezależnie opracowały tranzystory nanosheet dla własnej technologii węzła 2 nanometry, co potwierdza pionierską rolę IBM w tej dziedzinie.
Huiming Bu, wiceprezes IBM Semiconductors Global R&D i IBM Research, zauważył, że „nanosheet stał się podstawą następnej generacji skalowania tranzystorów” i jest obecnie „przyjęty przez wszystkie wiodące odlewnie dla większości chipów 3-nanometrowych i wszystkich chipów 2-nanometrowych”. IBM nie ujawnił konkretnych firm, z którymi może współpracować w celu komercjalizacji najnowszej technologii sub-1 nanometra. Jednak Bu przewiduje, że komercyjne chipy wykonane w węźle sub-1 nanometra i wykorzystujące architekturę nanostack mogą wejść do produkcji już w ciągu najbliższych pięciu lat, a najprawdopodobniej w ciągu dekady. „Zastąpi to nanosheet jako dzisiejszy mainstream w wiodących odlewniach, niezależnie od tego, czy chodzi o procesory CPU czy GPU” – powiedział Bu, dodając, że „w ciągu dekady stanie się to kolejnym mainstreamem, który wynaleźliśmy i pomogliśmy przemysłowi przekształcić”.
Rozwój technologii sub-1 nanometra przez IBM stanowi istotny krok w ewolucji mikroelektroniki, obiecując znaczne zwiększenie mocy obliczeniowej i efektywności energetycznej, co jest kluczowe dla dalszego rozwoju sztucznej inteligencji i centrów danych. Wprowadzenie tej innowacji na rynek, choć wymaga współpracy z partnerami produkcyjnymi, może zrewolucjonizować branżę półprzewodników i wyznaczyć nowe standardy w projektowaniu chipów na nadchodzące lata.
Źródło: arstechnica.com
Komentarze
Zaloguj się, aby dołączyć do dyskusji.
Nikt jeszcze nie skomentował. Bądź pierwszy!
Czytaj dalej

Cognition, twórca agenta AI Devin, dąży do wyceny 40 mld dolarów w nowej rundzie finansowania
Firma Cognition, znana z agenta AI do kodowania Devin, prowadzi rozmowy z inwestorami w sprawie kolejnej rundy finansowania, która może podnieść jej wycenę do co najmniej 40 miliardów dolarów.
Redakcja Aigest18 godz. temu

Trzech pionierów AI dyskutuje o otwartości modeli w obliczu obaw o bezpieczeństwo
Na konferencji Ai4 w Las Vegas, trzej wybitni badacze AI – Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li i Andrew Ng – debatowali nad przyszłością otwartych modeli sztucznej inteligencji.
Redakcja Aigest18 godz. temu

Google prezentuje serię Pixel 11, Pixel Watch 5 i lokalizator Pixel Tag z nowościami Gemini
Podczas wydarzenia Made by Google 2026 gigant technologiczny zaprezentował nową generację smartfonów Pixel 11, zegarek Pixel Watch 5, lokalizator Pixel Tag oraz szereg funkcji opartych na sztucznej inteligencji Gemini.
Redakcja Aigest22 godz. temu
Google DeepMind wprowadza AI do tłumaczenia języka migowego na tekst w produktach konsumenckich
Google DeepMind zaprezentowało model SL2T, który umożliwia tłumaczenie języka migowego na tekst w czasie rzeczywistym, integrując go z Gboard i Live Transcribe na urządzeniach Pixel 11. To przełomowe rozwiązanie ma na ce
Redakcja Aigest22 godz. temu


Tworzenie multimodalnych filmów MiniMax-H3 z ComfyUI jako bezgłowym backendem
Artykuł przedstawia kompleksowe podejście do implementacji potoku generowania wideo MiniMax-H3, wykorzystując ComfyUI jako bezgłowy backend do wnioskowania. Opisuje konfigurację środowiska, zarządzanie zasobami GPU i dys
Redakcja Aigest2 dni temu
Bądź na bieżąco ze światem AI
Najważniejsze newsy, recenzje i poradniki — raz w tygodniu, prosto na maila. Bez spamu.