Бум систем искусственного интеллекта поднимает актуальность снижения энергопотребления полупроводниковых компонентов, поскольку рост показателя становится одним из сдерживающих факторов технического прогресса. TSMC и её партнёры готовы работать над этой проблемой, предлагая более совершенные методы проектирования чипов.
Источник изображения: TSMC
По информации Reuters, вчера TSMC на тематическом мероприятии рассказала о своей стратегии по оптимизации уровня энергопотребления изготавливаемых ею чипов. Применение нескольких методов в совокупности позволит повысить энергоэффективность компонентов для инфраструктуры ИИ примерно в десять раз. Современные ускорители вычислений Nvidia способны в пике потреблять до 1200 Вт, а поскольку их в серверных системах сосредоточено достаточно много, это становится проблемой не только с точки зрения энергоснабжения, но и охлаждения.
Сама TSMC предлагает больше внимания уделять многокристальной компоновке чипов — использованию так называемых «чиплетов», которые будут выпускаться по различным литографическим технологиям. Разработчикам чипов следует брать на вооружение передовое профильное программное обеспечение, которое предусматривает оптимизацию энергопотребления как отдельных функциональных блоков, так и всего чипа в совокупности. В этой сфере Cadence и Synopsys плотно взаимодействуют с TSMC, которой приходится использовать цифровые проекты при изготовлении чипов.
Программные алгоритмы оптимизации дизайна чипов сейчас активно применяют технологии искусственного интеллекта, и находят оптимальную компоновку гораздо быстрее квалифицированных инженеров. В частности, по словам представителей TSMC, программное обеспечение делает это за пять минут, хотя даже опытный разработчик с использованием традиционных подходов потратил бы на оптимизацию дизайна чипа не менее двух дней.
На мероприятии выступили и представители Meta✴ Platforms, которые рассказали об имеющихся трудностях в поиске новых технологий передачи информации с высокой скоростью. Так, переход от металлических проводников к оптическому волокну в действительности является фундаментальной физической проблемой, а не столько инженерной сам по себе.
