Системни платки, памети, чипсети

[hristoslav2]

Първият в света диамант с диаметър 200 мм за микроелектроника е отгледан в САЩ.⁠
Удвояването на размера на един кристал решава проблема с разсейването на топлината в процесорите с изкуствен интелект, но търговското внедряване ще изисква нови производствени линии.

Diamond Foundry обяви, че е създал първия в света монокристален диамант с диаметър 200 мм. Това е двойно по-голям размер от предишния образец на компанията и е кулминацията на 25 години работа за създаване на големи, непрекъснати кристали. Материалът е произведен в САЩ чрез химическо отлагане от пари, при което въглеродсъдържащ газ се разлага в контролирана плазма и се отлага върху субстрат, поддържайки прецизен атомен ред. Този подход доближава един от най-термопроводимите природни материали до стандартите за производство на полупроводници.

Полученият диск е единична структура без граници между зърната, което обикновено намалява ефективността на преноса на топлина и електрически заряд. Чистият монокристален диамант провежда топлина с приблизително 2000 вата на метър келвин при стайна температура, няколко пъти повече от медта. Тази характеристика е критична за съвременните системи с изкуствен интелект и изчислителни комплекси, където високата плътност на мощността води до локализирано прегряване, ограничавайки производителността и ускорявайки деградацията на компонентите. Диамантът може да действа като топлопроводим субстрат, пренасяйки топлина от горещи точки директно извън корпуса на чипа.

В момента пробата се представя в сурово, неполирано състояние, веднага след процеса на растеж. Производителността, цената и пригодността на материала за масово производство на чипове остават неизвестни. За да се постигне пълномащабно производство на пластини, е необходимо да се осигури равномерна дебелина, минимална грапавост на повърхността и стабилни електрически свойства по целия диск. Интегрирането на диаманта със съществуващите силициеви технологии изисква също решаване на сложния проблем с контролираното легиране, т.е. модифициране на електрическата проводимост на материала чрез целенасочено въвеждане на примеси.

Компанията смята достигането на 200 мм мащаб за предвидима стъпка към създаването на 300 мм дискове, въпреки че точният срок и технически подробности за следващия етап не се разкриват.

Успоредно с развитието на местното производство, Diamond Foundry планира да построи завод в Испания на стойност 2,77 милиарда долара с подкрепата на Европейския закон за чиповете. Проектът има за цел да трансформира монокристалния диамант от високоспециализиран продукт в масово произвеждан микроелектронен материал, способен да замени силиция във високоволтови и високочестотни приложения.

https://interestingengineering.com/i...-diamond-chips

---

1 терават изчислителна мощност и 1 милион силициеви пластини на месец: суперфабриката Terafab на Мъск планира да произвежда толкова чипове памет, колкото Samsung произвежда в момента.⁠
Общо Terafab иска да произвежда милион пластини на месец.

Съвместното предприятие на Tesla и SpaceX за производство на чипове, Terafab, си е поставило за цел да достигне месечен капацитет от приблизително 1 милион силициеви пластини до 2032 г. Компанията е обявила това на доставчиците на оборудване, съобщава Nikkei. От този обем 700 000 пластини са планирани за производство на чипове памет, а други 300 000 за логически процесори.

1 терават изчислителна мощност и 1 милион силициеви пластини на месец: суперфабриката Terafab на Мъск планира да произвежда толкова чипове памет, колкото Samsung произвежда в момента.
Източник на изображението: Terafab
За сравнение, настоящият производствен капацитет на Samsung за DRAM памети се оценява на приблизително 650 000–700 000 пластини на месец. Следователно, ако плановете на Илон Мъск се осъществят, новият производител би могъл да достигне обеми на производство на памети, сравними с тези на най-големия играч на пазара, само за шест години.

Terafab е мащабен проект между Tesla и SpaceX, към който се присъединява и Intel. Целта му е да се създаде вътрешно производствено съоръжение за процесорите и паметта, необходими за хуманоидните роботи Optimus и космическите центрове за данни. Мъск се надява в крайна сметка да увеличи годишната производителност на системата до 1 терават изчислителна мощност за изкуствен интелект.

Първоначалната инвестиция в изграждането на комплекса в окръг Граймс, Тексас, се оценява на 16,8 милиарда долара. Площта на съоръжението може евентуално да достигне приблизително 9,3 милиона квадратни метра. Terafab има за цел да консолидира практически целия цикъл на производство на чипове под един покрив: от производството на маски и литографията до опаковането и тестването на чиплети. Според разработчиците това ще намали цикъла на разработка на нови чипове от сегашните 6-9 месеца до само няколко седмици.

https://wccftech.com/terafab-is-now-...dram-capacity/

---

Най-лошото със сигурност тепърва предстои: паметта скоро ще стане още по-трудна за закупуване, според производителя на памети Team Group.⁠
Производители на DRAM памети като SK Hynix, Samsung и Micron вече са разпродали целия си производствен капацитет за 2027 г.

Най-лошото от глобалния недостиг на памет все още не е настъпило, според доклад на Team Group, в който се казва, че пиковото търсене на памет може да се случи между четвъртото тримесечие на 2026 г. и второто тримесечие на 2027 г.

Производители на DRAM памети като SK Hynix, Samsung и Micron вече са разпродали целия си производствен капацитет до 2027 г. Основните клиенти имат дългосрочни споразумения за доставка с тези производители, което прави все по-трудно снабдяването с памет от пазари на трети страни.

Team Group заяви, че дори с достатъчно средства, може да не успеят да закупят модули памет. Въпреки че все още са налични, цените им вече са изключително високи. Скоро потребителите може вече да не могат да ги купуват.

Въпреки факта, че продуктите на Changxin Memory и Yangtze Memory заедно представляват близо 10% от пазара на памети, те все още не могат да задоволят пазарното търсене. Балансът между търсенето и предлагането може да не се възстанови до втората половина на 2028 г. или дори по-късно.

В момента Team Group продава по-голямата част от своите складови помещения на корпоративни клиенти. Структурно, B2B сегментът представлява 64,6%, докато B2C (директно до потребителя) представлява 35,4%. Тези цифри контрастират рязко с третото тримесечие на 2025 г., когато B2B и B2C бизнесите представляваха съответно 24,6% и 75,4%.

https://www.ithome.com/1/021/842.htm

[hristoslav2]

Ускорителят с изкуствен интелект на DeepX обещава да изпълнява модели със 100 милиарда параметъра, консумирайки при това 5W мощност.⁠
Южнокорейската компания е подготвила DX-M2 за производство и работи със Samsung за тестване на паметта LPDDR5x-PIM, която в симулации увеличава скоростта на генериране на токени с 6,7 пъти.

Южнокорейската компания DeepX завърши разработката на ускорителя за изкуствен интелект DX-M2 от второ поколение, предназначен за изпълнение на големи езикови модели директно върху устройства - от роботи и дронове до лаптопи. Чипът ще може да обработва модели с 20–100 милиарда параметъра (с 3–20 милиарда активни параметъра във всеки един момент) с пропускателна способност от 10–30 токена в секунда, в зависимост от модела. Очаква се консумацията на енергия да остане само 5 вата. Компанията вече е представила дизайна на чипа за производство, като се очакват проби през март 2027 г. Масовото производство е планирано за есента на 2027 г.

В сравнение с оригиналния ускорител DX-M1, пропускателната способност на паметта се е утроила – от 50 на 150 GB/s. DeepX успя да удвои енергийната ефективност на своя невронно-процесорен блок (NPU, специализиран блок за изпълнение на задачи с изкуствен интелект) благодарение на архитектурни промени, а преходът към 2-nm технологичен процес допълнително подобри производителността с коефициент два. Производителността достигна 80 TOPS (трилиона операции в секунда). Междувременно DX-M2 поддържа същия енергиен бюджет от 5 вата като предшественика си, който беше фокусиран предимно върху обработката на изображения.

Отделна област на развитие е сътрудничеството на DeepX и Samsung върху паметта LPDDR5x-PIM. Processing-in-Memory (PIM) позволява някои изчисления да се извършват директно в чиповете на паметта, вместо постоянно да се прехвърлят данни между паметта и процесора. Това е от съществено значение за GEMV (матрично-векторно умножение), изчисление, използвано в езикови модели, което изисква множество достъпи до паметта. Прехвърлянето на такива изчисления към паметта увеличава ефективната пропускателна способност и намалява латентността при пренос на данни. DeepX си сътрудничи със Samsung Memory по тази технология от 1,5 години, получил е мостри на LPDDR5x-PIM и провежда вътрешни тестове.

Според изчисленията на DeepX, преместването на GEMV операциите от DX-M2 към LPDDR5x-PIM памет може да увеличи скоростта на генериране на токени за модела Llama 3.1 8B с 6,7 пъти в сравнение с работата на един DX-M2. Това обаче все още е резултат от симулация, а не измерване на крайната система. Освен това, това повишаване на производителността изисква 2,7-кратно увеличение на общата консумация на енергия. DeepX очаква да постигне двукратно ускорение, дори при запазване на първоначалния енергиен бюджет. За да поддържа напълно PIM, компанията също трябва да усъвършенства своя компилатор - софтуерният инструмент, който разпределя изчисленията между процесора и паметта. Прототип вече работи, базиран на LPDDR5x-PIM симулации, но окончателната версия все още не е готова.

DX-M2 поддържа големи езикови модели с архитектура Mixture of Experts (MoE, където само подмножество от специализираните блокове на модела се използват за обработка на всяка заявка), както и спекулативно декодиране (ускоряване на генерирането на текст чрез предварително прогнозиране на множество токени) и TurboQuant (метод за компресиране на данни за намаляване на изискванията за памет). DeepX планира евентуално да мигрира към официалния стандарт LPDDR6-PIM, който се разработва за следващото поколение памет. Компанията очаква DX-M3 да постигне теоретично 5-8-кратно подобрение на производителността, използвайки тази технология.

Основните пазари на DX-M2 са роботиката, автомобилната електроника и персоналните компютри, задвижвани от изкуствен интелект. DeepX вече си сътрудничи с тайвански производители на компютри и лаптопи, както и с компании за роботика. Според Тим Парк, директор „Стратегически маркетинг“ на DeepX, разработчиците на роботика често започват с графични процесори Nvidia Thor, но след това търсят решения с по-ниска консумация на енергия, които могат да бъдат внедрени директно на борда на машината. DeepX предлага път за миграция от платформата Nvidia Isaac към собствената си платформа Newton: разработчиците просто трябва да променят API (софтуерния интерфейс, чрез който приложенията имат достъп до функциите на платформата), за да поддържат същия софтуерен конвейер. Компанията твърди, че разполага със 17 съвместими библиотеки и вече е демонстрирала роботи, задвижвани от DX-M1, използващи същия изходен код като машините, задвижвани от Nvidia Jetson. Основателят на DeepX Локуон Ким изчислява, че преминаването към нейната платформа може да увеличи живота на батерията на робота с 20 пъти, като същевременно намали цената на системата. Самият DX-M1 вече е в масово производство и компанията е получила над 100 поръчки за него от производители на дронове, роботи, системи за видеонаблюдение, промишлено оборудване и други устройства.

DeepX също така разширява своята софтуерна и хардуерна съвместимост. Компанията си сътрудничи със Samsung по ново поколение хъбове за интелигентен дом, свързвайки се с екосистемата на AWS IoT за отдалечени актуализации на модели чрез Greengrass и сътрудничейки с Intel за интегриране на OpenVINO в своя SDK. Това ще позволи на ускорителите на DeepX да се използват с процесори Intel Core Ultra и други периферни процесори на Intel, включително такива без интегриран NPU. Компанията е обсъдила и с AMD съвместното разработване на платформа за роботика, базирана на ускорителите DeepX и референтната платка AMD Kria. Други области на сътрудничество включват Raspberry Pi и софтуерната екосистема Baidu PaddlePaddle. DX-M1 вече се използва в платформата за роботика на лабораторията за роботика на Hyundai Motor Group. В ход са дискусии и тестове с потенциални клиенти в САЩ, Китай, Виетнам и Южна Корея, а повече от 10 големи японски компании също обмислят ускорители DeepX.

Следващата стъпка ще бъде DX-M3, чието пускане на пазара е планирано за 2028 г. Той ще разполага с чиплет архитектура (дизайн, състоящ се от няколко унифицирани изчислителни кристала), ще поддържа LPDDR6-PIM и ще има заявена производителност от 1 ePOPS във формат INT8 (изрази в секунда с 8-битова точност). Компанията вижда автомобилните производители и разработчиците на хуманоидни роботи, които изискват по-висока изчислителна мощност, като основни клиенти за този модел. Стратегията на DeepX е да прехвърля все по-голяма част от изчисленията с изкуствен интелект директно към устройства: според Локуон Ким, локалното изпълнение на модели със 100 милиарда параметъра би могло да намали трафика към центровете за данни с изкуствен интелект с повече от 80%. Въпреки че това е корпоративна оценка на потенциалното въздействие, DX-M2 би трябвало да бъде следващата стъпка към прилагането на тази стратегия.

https://www.eetimes.com/deepx-tapes-...h-lpddr5x-pim/