Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Huawei намерена за пять лет догнать 1,4-нм чипы конкурентов с помощью «закона тау» и нового принципа проектирования
25.05.2026 [06:43],
Алексей Разин
На мероприятии ISCAS 2026, которое проходит в Шанхае, представители Huawei Technologies предложили использовать для масштабирования производительности полупроводниковых компонентов не изменение геометрии, которое определялось «законом Мура», а оптимизацию времени передачи сигнала.  Соответствующий принцип в компании назвали «законом масштабирования τ (тау)», а ещё он получил неофициальное обозначение «закон Хэ» в честь президента полупроводникового подразделения компании Хэ Тинбо (He Tingbo, на фото выше), которая и выступила на конференции с докладом на эту тему. Она поступила на работу в Huawei в 1996 году, и в последние годы способствовала успеху в разработке передовых чипов в условиях серьёзнейших западных санкций. Поскольку масштабировать производительность чипов при помощи одного лишь увеличения плотности размещения транзисторов по «закону Мура» Huawei в силу отсутствия доступа к западному литографическому оборудованию не может, пришлось искать другие способы движения вперёд. Уже осенью этого года, как ожидается, Huawei представит чипы Kirin для флагманских смартфонов, разработанные в соответствии с новым принципом масштабирования LogicFolding. Он подразумевает сокращение путей передачи сигнала при проектировании чипов на уровне отдельных контуров, снижении резистивной и ёмкостной нагрузки при распространении сигнала. С другой стороны, отдельные элементы нового подхода к дизайну применялись компанией уже на протяжении предыдущих шести лет, за это время был запущен в производство 381 чип, разработанный по принципу «масштабирования тау». 
Источник изображения: Huawei Technologies На уровне устройства Huawei оптимизирует сопротивление и паразитную ёмкость транзисторов и межсоединений, чтобы сократить время передачи сигнала. Наборы команд и архитектура на уровне чипа должны также применяться с учётом данного принципа, чтобы повысить его быстродействие. На уровне системы должны применяться более эффективные протоколы передачи информации, которые снижают задержки. Сопутствующие принципы будут применяться Huawei при проектировании чипов, устройств и готовых систем, в совокупности они позволят компании к 2031 году создать решения, которые догонят по плотности размещения транзисторов зарубежные образцы, выпускаемые при помощи 1,4-нм техпроцесса. Если учесть, что Intel, Samsung и TSMC свои чипы такого класса начнут выпускать примерно с 2028 года, отставание Huawei номинально сократится до трёх лет. При этом компания призывает разработчиков и партнёров по всему миру присоединяться к этой инициативе, которая должна, по её мнению, снять физические ограничения на масштабирование производительности чипов, которые присущи классическому «закону Мура». «Закон Мура» хоронят десятилетиями — ASML уверена, что он продержится ещё 15 лет
20.11.2025 [13:48],
Алексей Разин
Одним из главных хранителей «закона Мура» до сих являлась корпорация Intel, один из основателей которой Гордон Мур (Gordon Moore) и сформулировал данный эмпирический принцип, определяющий темпы развития полупроводниковой отрасли. Многие эксперты уже давно высказывались, что вот-вот это правило утратит актуальность. Представители ASML недавно выразили надежду, что закон Мура сохранит свою актуальность на протяжении 15 ближайших лет. 
Источник изображения: ASML Глава по маркетингу ASML на Тайване и в ЮВА Куань-Чэн Сю (Kuan-Cheng Hsu), как сообщает TrendForce со ссылкой на Commercial Times, выразил уверенность, что выручка мировой полупроводниковой отрасли к концу десятилетия достигнет $1 трлн в год, и главным локомотивом её роста в ближайшие годы продолжит оставаться сегмент искусственного интеллекта. Литографические системы ASML, включая версии с высоким значением числовой апертуры (High-NA), будут играть важную роль в развитии сегмента компонентов для инфраструктуры ИИ, по мнению представителя компании. К 2030 году, как он считает, сегмент ЦОД и высокопроизводительных вычислений в целом будет обеспечивать более 40 % мирового спроса на чипы, поскольку последние будут стремительно осваивать передовые технологии изготовления. В сфере литографии ближайшие пятнадцать лет развития, по мнению представителя ASML, будут проходить при условии сохранения актуальности закона Мура, который определяет периодичность удвоения плотности размещения транзисторов на единице площади чипа. Исторически именно этот параметр определял производительность микрочипов. Помимо широко обсуждаемых литографических сканеров с высоким значением числовой апертуры (High-NA EUV), при освоении техпроцессов «тоньше» 2 нм будут востребованы и системы с низким значением числовой апертуры (Low-NA), как считают в ASML. За счёт повышения точности наложения фотошаблонов, они позволят получать необходимый результат за меньшее количество проходов. Стоимость одного прохода при экспозиции кремниевых пластин в литографии в течение пяти лет также сократится на 30 %, по прогнозам ASML. По мере освоения 2-нм и 1,4-нм техпроцессов вырастет количество слоёв чипа, изготавливаемых с использованием EUV-литографии. В рамках техпроцесса N2 оно достигнет от 21 до 24 штук, а с переходом на A14 увеличится до 26 слоёв. Тенденция будет способствовать развитию бизнеса изготовителей фотомасок на Тайване, как считают местные СМИ. Хотя крупнейшие производители чипов пока только экспериментируют с оборудованием ASML класса High-NA, с его помощью уже обработано около 350 000 кремниевых пластин. Это доказывает, что соответствующая технология формально готова к массовому внедрению. Она позволит дополнительно сократить количество экспозиций при обработке кремниевых пластин, повысив производительность оборудования. ASML также работает над созданием оборудования, адаптированного для изготовления чипов со сложной пространственной компоновкой. Недавно был отгружен клиенту первый экземпляр системы XT:260, которая позволяет повысить производительность до четырёх раз относительно имеющегося оборудования. Закону Мура исполнилось 60 лет
22.04.2025 [11:20],
Алексей Разин
В 1965 году один из основателей корпорации Intel Гордон Мур (Gordon Moore) в своей статье в одном из отраслевых изданий сделал предсказание о способности полупроводниковой промышленности удваивать количество транзисторов на кристалле фиксированной площади каждые два года. В этом году этому эмпирическому правилу исполнилось 60 лет, и отступать от него производители чипов не собираются. 
Источник изображения: ASML Компания ASML, которая снабжает производителей полупроводниковых компонентов литографическим оборудованием, о годовщине данного эмпирического правила напомнила на своём канале YouTube, опубликовав выдержку из архивного интервью с самим Гордоном Муром, который ушёл из жизни пару лет назад. На видео он вспоминает обстоятельства, при которых закон его имени был сформулирован в далёком 1965 году. Наблюдать за динамикой увеличения количества транзисторов в составе полупроводниковых компонентов Мур начал с 1959 года, и для своей статьи в журнале сформулировал предположение, что в период с 1965 по 1975 годы количество транзисторов в структуре чипов будет удваиваться каждые два года без существенного увеличения себестоимости. Последнее условие является важным, поскольку определяет экономические основы развития полупроводниковой отрасли. Как отметил Мур, в 1975 году он сверил хронику развития отрасли со своим предсказанием и был очень удивлён, насколько точным оно оказалось. Основанное на наблюдениях умозаключение, по его словам, в дальнейшем чудесным образом стало определять темпы развития полупроводниковой отрасли. Литографическое оборудование играет в этом процессе очень важную роль, поскольку позволяет уменьшать размеры полупроводниковых элементов, отодвигая физические барьеры миниатюризации всё дальше и дальше. В конце интервью Гордон Мур благодарит ASML за этот прогресс и желает компании удачи. Дженсен Хуанг похвалился, что Nvidia обогнала закон Мура
08.01.2025 [22:30],
Анжелла Марина
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что за последние 10 лет производительность чипов Nvidia увеличилась в 1000 раз, вступив в противоречие с законом Мура. И этот прогресс не замедлится в ближайшем будущем, а чипы компании обеспечат дальнейшее снижение стоимости и ускорение развития искусственного интеллекта (ИИ), рассказал Хуанг в интервью TechCrunch после выступления на CES 2025. 
Источник изображения: Nvidia Закон Мура, сформулированный в 1965 году соучредителем Intel Гордоном Муром, предсказывал удвоение числа транзисторов на кристалле каждые два года, что приводило к удвоению производительности чипов. Стоимость вычислений соответственно снижалась. В течение десятилетий это правило определяло развитие вычислительной техники. Однако в последние годы действие закона Мура начало замедляться. Однако Дженсен Хуанг с этим категорически не согласен, о чём неоднократно заявлял прежде. В ноябре Хуанг заявил, что мир ИИ находится на пороге «гиперзакона Мура». На этот раз основатель Nvidia отметил, что ИИ-чипы Nvidia развиваются с опережением и новый суперчип для дата-центров в 30 раз быстрее предыдущего поколения чипов при выполнении задач, связанных с искусственным интеллектом. «Наши системы прогрессируют гораздо быстрее, чем закон Мура», — сказал Хуанг в интервью TechCrunch во вторник. Заявление Хуанга прозвучало в момент, когда в индустрии стали появляться вопросы, касающиеся замедления прогресса в области искусственного интеллекта. Однако Nvidia, оставаясь ключевым игроком на рынке, который поставляет чипы таким ведущим ИИ-лабораториям, как Google, OpenAI и Anthropic, заявляет, что может двигаться быстрее закона Мура, потому что инновации происходят на всех уровнях — от архитектуры чипа до программных алгоритмов. «Мы можем создавать архитектуру, чип, систему, библиотеки и алгоритмы одновременно, — отметил Хуанг. — Если вы это сделаете, то сможете двигаться быстрее, чем по закону Мура, потому что вы сможете внедрять инновации по всему стеку». Глава Nvidia продемонстрировал на CES суперчип для центров обработки данных, лежащий в основе системы GB200 NVL72, который, по его словам, в 30–40 раз быстрее справляется с ИИ-вычислениями, чем предыдущий флагманский чип H100. Это значительное увеличение производительности, по мнению Хуанга, позволит снизить стоимость использования ИИ-моделей, требующих больших вычислительных мощностей, например, таких как модель o3 от OpenAI. Также подчёркивается, что в долгосрочной перспективе дорогостоящие модели рассуждения смогут использоваться для создания более качественных данных для последующего обучения ИИ-агентов, что приведёт к снижению затрат. Хуанг отвергает идею о замедлении прогресса ИИ и утверждает, что достижения в области аппаратного обеспечения могут непосредственно повлиять на дальнейшее развитие возможностей искусственного интеллекта. «Закон Мура был так важен в истории вычислительной техники, потому что он привел к снижению стоимости вычислений, — сказал Хуанг в интервью TechCrunch. — То же самое произойдет и с инференсом [запуском обученных нейросетей]: мы увеличим производительность, и в результате стоимость инференса станет меньше». Наращивание вычислительной мощности больше не делает ИИ умнее — чем это обернётся для Nvidia
28.11.2024 [12:40],
Алексей Разин
Способность графических процессоров хорошо масштабировать производительность в вычислениях в условиях замедления классического «закона Мура» долгое время представлялась руководством Nvidia в качестве спасительного круга для всего человечества. Когда бурный рост систем искусственного интеллекта стал замедляться, на горизонте замаячили новые проблемы с масштабированием производительности. 
Источник изображения: Nvidia Как отмечается в публикации Financial Times, для многих в Кремниевой долине «закон Мура» был вытеснен новой концепцией: «законом масштабирования» искусственного интеллекта. До недавних пор считалось, что масштабирование вычислительной инфраструктуры и насыщение её бόльшими объёмами данных приводит к качественным изменениям в системах искусственного интеллекта. По сути, ожидалось, что за счёт этого ИИ будет становиться «умнее». Все крупные компании технологического сектора в итоге уже несколько кварталов подряд сосредоточены на активном наращивании вычислительной мощности своих центров обработки данных. Ранее считалось, что существующие темпы роста производительности центров обработки данных будут сохраняться до тех пор, пока не будет создан «сверхинтеллект», способный превзойти человеческий, но при этом базирующийся на программных алгоритмах и зависимостях. Лишь в последние недели эксперты начали проявлять озабоченность тем, что новейшие большие языковые модели в исполнении OpenAI, Google и Anthropic не дают необходимого прогресса в соответствии с прежними тенденциями. Покинувший OpenAI один из основателей стартапа Илья Суцкевер недавно заявил: «2010-е годы были эпохой масштабирования, но теперь мы вернулись в эпоху открытий и изумления». Примечательно, но Суцкевер ещё год назад был уверен, что всю поверхность Земли нужно будет покрыть солнечными панелями, которые будут питать столь же многочисленные центры обработки данных. Многие участники рынка сходятся во мнении, что этап активного обучения языковых моделей подходит к концу, но для поддержания существующих темпов прогресса нужно заниматься следующим этапом. Глава Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) считает, что замедление обучения больших языковых моделей не особо ограничивает темпы прогресса, поскольку системы искусственного интеллекта обретают возможность рассуждать. По мнению основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), даже снижение потребности в вычислительных ресурсах для обучения языковых моделей не будет означать снижения спроса на её продукцию. Разработчики систем ИИ будут стремиться сократить время реакции системы на задаваемые пользователями вопросы. Данная гонка потребует ещё большего количества аппаратных ресурсов, по мнению бессменного руководителя Nvidia, и это хорошо для бизнеса компании. Президент Microsoft Брэд Смит (Brad Smith) убеждён, что потребности рынка в чипах для ускорителей будут расти ещё как минимум на протяжении года. Впрочем, переход систем ИИ на новый этап развития должен обеспечиваться появлением реальных сфер применения, которые полезны для бизнеса. С этим пока возникают проблемы, ведь любые инновации должны приносить материальную выгоду, а эффект от применения ИИ в его нынешнем виде во многих отраслях экономики пока не столь очевиден. Это не мешает технологическим гигантам вкладывать огромные суммы в расширение своих вычислительных ресурсов. В этом году совокупные капитальные затраты Microsoft, Amazon, Google и Meta✴✴ должны превысить $200 млрд, а в следующем они наверняка превзойдут $300 млрд, как считают представители Morgan Stanley. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
