HemNyheterHalvledareNvidias AI-accelerator "Feynman" omfamnar fotonik för dataöverföring

Nvidias AI-accelerator ”Feynman” omfamnar fotonik för dataöverföring

Till slutet av 2028 går Nvidia in i produktion med AI-acceleratorerna "Feynman", som tar ett stort tillverkningstekniskt kliv och introducerar fotonik på substratnivå.

Nvidia har ännu inte lanserat nästa generations AI-acceleratorer ”Rubin”, men är redan på god väg med utvecklingen av nästkommande generation – kodnamn ”Feynman”. Nu rapporterar branschtidningen Digitimes om att Nvidia säkrat kapacitet hos TSMC för tillverkning om 1,6 nanometer (A16), och avser gå in i storskalig produktion under 2028 års andra hälft.

Då stundande Rubin tillverkas på 3 nanometer (N3) innebär steget till Feynman att Nvidia hoppar över en generation, det vill säga 2 nanometer (N2), vilket borgar för stora prestandaförbättringar. Där 2 nanometer är en helt ny nod med högre transistordensitet än föregångaren är 1,6 nanometer en vidareutveckling, med smärre förbättringar i densitet men desto större inom såväl prestanda som energieffektivitet. Detta grundar sig främst i användningen av Backside Power Delivery (BSPD), som flyttar strömförsörjningen till baksidan av kiselskivan.

Jämte ett stort teknikkliv för logiktillverkning väntas Nvidia ta nya grepp inom paketering, där skräddarsytt High-Bandwidth Memory (HBM) kombineras med Co-Packaged Optics (CPO) via 3D-staplingstekniken System-on-Integrated Chip (SoIC). Tekniken CPO placerar fiberanslutningar och fotonik på samma substrat som beräkningskretsen. Genom att använda ljus istället för elektroner (ström) över koppartrådar för dataöverföring är det möjligt att drastiskt kapa energiförbrukningen och samtidigt öka prestandan.

Ett växande problem för datacenter är hög energiförbrukning, något som i växande utsträckning tillskrivs överföring av de enorma mängder data AI-laster medför snarare än själva beräkningskretsarna. Att använda fotonik istället för traditionella kopparkablar har därför blivit allt vanligare, men dessa anslutningar görs mellan färdiga system. Det Nvidia planerar med Feynman är således att ta konceptet vidare från kommunikation system emellan, till kommunikation mellan enskilda AI-acceleratorer.

I konkreta tal har NVL72-serverrack med nuvarande generation ”Blackwell” en bandbredd om 130 TB/s mellan AI-acceleratorer, vilket är ett värde Rubin dubblerar till 260 TB/s och nästa iterations ”Rubin Ultra” skruvar upp till 520 TB/s. Med Feynamn ses SoIC och optik som en direkt nödvändighet för att möjliggöra för nästa kliv, som väntas nå ”över 1 000 TB/s”.

KällaDigitimes
Jacob Hugosson
Jacob Hugosson
Chefredaktör och medgrundare av Semi14. Datornörd som med åren utvecklat en fallenhet för halvledarbranschen. Har sedan år 2008 skrivit för tidningar i print och online, hos vilka han verkat som alltifrån chefredaktör till community manager.
Relaterade artiklar
Annons

Nyhetsbrev

Prenumerera på vårt nyhetsbrev – våra nyheter i din inkorg cirka en gång i veckan.

Läs också