Закон масштабирования Деннарда, также известный как закон масштабирования MOSFET, основывается на докладе 1974 года, соавтором которого был Роберт Деннард, чье имя он и получил. Изначально сформулированный для MOSFET, он говорит, упрощенно, что при уменьшении размеров транзисторов их плотность остается постоянной, поэтому используемая энергия пропорциональна площади.
Уменьшение отдачи от закона Мура и закона масштабирования Деннарда показало, что полупроводниковая отрасль входит в зрелую стадию, в которой лишь немногие производители чипов могут позволить себе многомиллиардные инвестиции, необходимые для дальнейшего продвижения технологии. Сегодня только несколько разработчиков чипов имеют глубокие карманы, чтобы удвоить производство кремния на узлах 16nm и 14nm, правила разработки, где различия стали совсем размытыми.
Стагнация в прогрессе технологии также привела к быстрой консолидации отрасли за последние годы, что привело к массе многомиллиардных поглощений и слияний.
Несмотря на это, Хуанг предложил модус вивенди для полупроводниковой отрасли, который заключается в графических процессорах – продуктах, которые по ожиданиям Nvidia помогут продолжить продвижение на ближайшие годы. Глубинное обучение будет использовать процессинговую мощность ГПУ, которую Nvidia делает частью новой архитектуры, что выведет компанию в сферу искусственного интеллекта за рамки бизнеса компьютерных игр, где Nvidia доминирует, по словам Хуанга.
Полупроводниковая отрасль исследует ряд путей за рамками закона Мура. Некоторые крупный китайские производители чипов принимают участие в полностью обедненной структуре «кремний-на-диэлектрике» FD-SOI. Другие видят будущее в выходе за рамки планарного дизайна к трехмерным чипам.
По мнению Рэнди Абрамса (Randy Abrams), аналитика из Credit Suisse в Тайбэе, Nvidia делает ставку на искусственный интеллект для продвижения кремниевой отрасли вперед.
Nvidia объявила о Volta GPU на 12nm при размере кристалла 815mm, занимающее такую же площадь поверхности, как процессор 7 iPhone, и соединенное с 16GB памятью с высокой пропускной способностью с использованием технологии кремниевого интерпозера компании Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.’s (TSMC). Конфигурация из восьми этих чипов в Nvidia DGX-1 компьютере для глубинного обучения продается за $149,000.
По словам Абрамса, бизнес NVIDIA вырос на 186% за год до $1.7 миллиардов. Это направление бизнеса оценивается в $500 миллионов для TSMC или 1,5% общего оборота. AI потребуется много времени, чтобы сместить мобильные телефоны с лидирующей позиции в бизнесе, говорит Абрамс.
— Алан Паттерсон (Alan Patterson) освещает полупроводниковую отрасль для EE Times. Работает в Тайване.
Источник: www.eetimes.com/document.asp
