მოწინავე შეფუთვა ჩიპების წარმოების ეტაპია, რომლის დროსაც რამდენიმე ცალ-ცალკე დამზადებული სილიციუმის ბირთვი (დაი) — მაგალითად, პროცესორი და მისი მეხსიერების ჩიპები — ერთ, საბოლოო ჩიპში ერთიანდება, იმის ნაცვლად, რომ ყველაფერი ერთ მთლიან სილიციუმის ბლოკად აეწყოს. თანამედროვე AI ჩიპებისთვის ეს პროცესი თითქმის ისეთივე მნიშვნელოვანია, როგორც თავად ტრანზისტორები — სწორედ მან განსაზღვრავს, რამდენად სწრაფად გადაადგილდება მონაცემები გამომთვლელ ლოგიკასა და მეხსიერებას შორის. ამავე დროს, ის ინდუსტრიის ყველაზე მკაცრ „ბოთლის ყელადაც" იქცა — ჩიპების მწარმოებლები დღეს შეფუთვის სიმძლავრეზეც ისე იბრძვიან, როგორც თავად ჩიპებზე.
დავიწყებული ეტაპიდან ბოთლის ყელამდე
ათწლეულების განმავლობაში „შეფუთვა" ჩიპების წარმოების უბრალო და არც თუ ისე სახელოვანი ბოლო საფეხური იყო: მზა ბირთვს ფირფიტიდან იღებდნენ, პლასტმასში ან კერამიკაში აფარებდნენ და უკეთებდნენ ფეხებს, რომლებითაც ის დაფაზე ჩაერთვებოდა. რეალური ინჟინერია ადრე, ნახევარგამტარულ ქარხანაში ხდებოდა, სადაც სილიციუმის ფირფიტაზე ტრანზისტორებს ამოკვეთდნენ.
დღეს ეს გამიჯვნა აღარ არსებობს. თანამედროვე AI ჩიპები იმდენად დიდი, ენერგოტევადი და ძვირი გახდა, რომ ერთ გიგანტურ ბირთვად მათი აწყობა შეუძლებელი გახდა — ამიტომ მწარმოებლებმა მოწინავე შეფუთვას მიმართეს: პროცესორის უფრო პატარა ნაწილებად — ე.წ. „ჩიპლეტებად" — დაშლას და მათ თავად შეფუთვის შიგნით ხელახლა შეკრებას. შეფუთვა აღარ არის მხოლოდ ყუთი, რომელშიც ჩიპი იგზავნება — ის თავად ჩიპის არქიტექტურის ნაწილი გახდა.
როგორ ეწყობა ეს ნაწილები ერთმანეთზე
ტიპურ AI ამაჩქარებელში რამდენიმე ბირთვი გვერდიგვერდ ან ერთმანეთზეა დაწყობილი, საბაზისო ფენაზე, რომელსაც ინტერპოზერი ეწოდება — სილიციუმის თხელი ფენა, რომელზეც ათასობით მიკროსკოპული გამტარი არხია ამოკვეთილი. ჩიპლეტები — მაგალითად, ცალკეული გამომთვლელი და შეყვანა-გამოტანის ბირთვები — ინტერპოზერს პატარა სპილენძის შეერთებებით უკავშირდება, თავად ინტერპოზერი კი შეფუთვის ქვედა ფენებთან სილიციუმგამჭოლი არხებით (TSV) — პირდაპირ სილიციუმში გაყვანილი ვერტიკალური არხებით — არის დაკავშირებული.
გამომთვლელი ბირთვის გვერდით მაღალგამტარუნარიანი მეხსიერების (HBM) ბლოკებია განთავსებული — მეხსიერების ჩიპები, რომლებიც DRAM-ის რამდენიმე ფენის ერთმანეთზე დაწყობით არის აწყობილი. რადგან ეს ბლოკები გამომთვლელი ლოგიკიდან მილიმეტრებით არის დაშორებული და არა დედაპლატის მასშტაბით, მათ შორის კავშირს შეიძლება ჰქონდეს ათასობით გამტარი, რაც წამში გაცილებით მეტი მონაცემის გადაცემის საშუალებას იძლევა, ვიდრე დედაპლატაზე მიდუღებულ მეხსიერებას შეუძლია. ეს მოკლე და მკვრივი კავშირი მთელი საქმის არსია: თანამედროვე AI მოდელების შესაძლებლობებს ხშირად არა იმდენად გამოთვლების რაოდენობა ზღუდავს, რამდენადაც ის, თუ რა სიჩქარით შეიძლება მათი მონაცემებით „კვება" — ინჟინრები ამ შეზღუდვას მეხსიერების გამტარუნარიანობის კედელს (memory bandwidth wall) უწოდებენ.
რატომ არის შეფუთვა, და არა წარმოება, მთავარი ბოთლის ყელი
დღეს არსებული თითქმის ყველა AI GPU — მათ შორის Nvidia-ს H100, H200, B200 და GB200, ასევე AMD-ის MI300 და MI400 — სწორედ ასეა აწყობილი, ისევე როგორც Google-ის, Amazon-ისა და Microsoft-ის მიერ საკუთარი მონაცემთა ცენტრებისთვის შექმნილი მორგებული AI ჩიპები. ამ მოთხოვნამ მოწინავე შეფუთვა დეფიციტურ და მკაცრად დაჯავშნილ სიმძლავრედ აქცია. ტაივანურმა TSMC-მ, რომელმაც წამყვანი პროცესი — CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) — შექმნა, გავრცელებული ცნობებით, ეს სიმძლავრე წელიწადში დაახლოებით 80%-ით გაზარდა, თუმცა კვლავ ვერ ასწრებს შეკვეთებს დაფაროს; ინდუსტრიის მონაცემებით, მხოლოდ Nvidia-ს დაჯავშნილი აქვს TSMC-ის CoWoS სიმძლავრის ნახევარზე მეტი 2027 წლამდე პერიოდისთვის.
პრაქტიკულად ეს ნიშნავს, რომ ჩიპის მწარმოებელს შეიძლება საწყობში უამრავი მზა პროცესორის ბირთვი ჰქონდეს და მაინც ვერ შეძლოს მზა AI ამაჩქარებლის გამოშვება, სანამ შეფუთვის სიმძლავრე არ გათავისუფლდება. ფირფიტების წარმოება, რომელიც ოდესღაც ინდუსტრიის მთავარ შემზღუდველ ფაქტორს წარმოადგენდა, პრინციპში ახალი ქარხნების აშენებით შეიძლება გაფართოვდეს; მოწინავე შეფუთვის ხაზების აშენებას იმდენივე დრო სჭირდება, მაგრამ ისინი მხოლოდ რამდენიმე მომწოდებელთანაა თავმოყრილი — ამიტომ ამ სფეროში დეფიციტი მთელ AI აპარატურის ბაზარზე აისახება და ერთ-ერთი მიზეზია იმისა, რომ მაღალკლასის AI ამაჩქარებლები დეფიციტური და ძვირი რჩება მაშინაც კი, როცა სხვა ქარხნები სრული სიმძლავრით მუშაობენ. სწორედ ამიტომ არიან კონკურენტები ალტერნატივების შექმნის რბოლაში ჩართული: Samsung — თავისი Cube-სერიის შეფუთვის ხაზებით, ხოლო Intel — EMIB და Foveros ტექნოლოგიებით.
სიახლეებში
სწორედ ეს კონკურენცია დგას Samsung-ისა და Broadcom-ის ახალი, $200-მილიარდიანი მიწოდების შეთანხმების მიღმა, რომელიც ცალსახად მოიცავს მეხსიერებას, ჩიპების წარმოებას და შეფუთვას ერთდროულად — და არა მხოლოდ ერთ-ერთს ამათგან. ეს გარიგება Broadcom-ის მორგებულ AI ჩიპებს — იმ ტიპისას, რომლებსაც კომპანია Google-ისა და სხვა მსხვილი კლიენტებისთვის შეიმუშავებს — TSMC-ის გარდა მოწინავე შეფუთვის სიმძლავრის მეორე წყაროს აძლევს, პარალელურად ახალი თაობის HBM4E და HBM5 მეხსიერებასთან და 2 ნანომეტრზე დაბალი პროცესის წარმოებასთან ერთად.
წყაროები: CNBC და Fortune — Samsung-Broadcom გარიგებაზე; DigiTimes — TSMC-ის CoWoS სიმძლავრის ზრდაზე; Samsung Foundry-ის საკუთარი დოკუმენტაცია Cube-სერიის შეფუთვის შესახებ.