AI-সংশ্লিষ্ট ইলেকট্রনিক্সের উপর কাজ করছেন? এই বিশেষভাবে ডিজাইন করা IC চিপগুলি দেখুন।

এআই-চালিত আইসি ডিজাইন এআই-ইলেকট্রনিক্সকে পরিবর্তন করছে

এআই ওয়ার্কলোডের জন্য স্বয়ংক্রিয় লেআউট অপ্টিমাইজেশন

AI যখন শিল্পগুলিকে পুনর্গঠিত করে চলেছে, তখন স্বয়ংক্রিয় লেআউট টুলগুলি এখন মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে অর্ধপরিবাহী উত্পাদনের মধ্যে IC ডিজাইন দক্ষতা বাড়াচ্ছে। এই উন্নত সিস্টেমগুলি সিলিকন ওয়েফারে উপাদানগুলি অটোমেটিকভাবে সঠিকভাবে স্থাপন করে এবং নিত্যনৈমিত্তিক কাজগুলি পরিচালনা করে উন্নয়নের সময়সীমা অনেক কমিয়ে দিচ্ছে। অনেক কোম্পানি এখন এমন গল্পই বলছে - কোম্পানিগুলি প্রায় 30 শতাংশ বা তার বেশি ডিজাইন সময় কমানোর কথা জানিয়েছে, এবং স্মার্ট লেআউট কৌশলের মাধ্যমে উৎপাদন প্রত্যাশার উন্নতি ঘটছে। মাইক্রোকন্ট্রোলার সার্কিট ডিজাইনের কথাই ধরুন। এই ক্ষেত্রে কাজ করা অসংখ্য ফার্মগুলি সুস্পষ্ট সুবিধা পেয়েছে, যার মধ্যে প্রোটোটাইপিং পর্যায়ে কম ত্রুটি এবং ডিজাইন চূড়ান্তকরণে অনেক বেশি নির্ভুলতা অন্যতম। AI প্রসেসিংয়ের জন্য বিশেষ হার্ডওয়্যার প্রয়োজন এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এই প্রভাব বিশেষভাবে লক্ষণীয়, যেখানে লেআউটের ক্ষুদ্রতম সামান্য সামঞ্জস্যও পারফরম্যান্সে বড় ধরনের উন্নতি আনতে পারে।

অসাধারণ চিপ আর্কিটেকচারের জন্য জেনারেটিভ এআই

জেনারেটিভ এআই বিপ্লব আজকাল চিপ ডিজাইনকে খুব সম্পৃক্ত করে তুলছে, কারণ প্রকৌশলীরা নির্দিষ্ট পারফরম্যান্সের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী নতুন সব আর্কিটেকচার তৈরির জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার শুরু করেছেন। এই প্রযুক্তি যে চিপ ডিজাইন তৈরি করে তা পারম্পরিক পদ্ধতির চেয়ে অনেক এগিয়ে, যা হার্ডওয়্যারের পারফরম্যান্স আরও ভালো করার জন্য নতুন সম্ভাবনা খুলে দিচ্ছে। গুগল এবং ইন্টেলের মতো কোম্পানি ইতিমধ্যেই জেনারেটিভ এআইয়ের সাহায্যে অস্বাভাবিক সার্কিট লেআউট সহ অদ্ভুত দেখতে চিপ তৈরিতে সাফল্য পেয়েছে, যা ম্যানুয়ালি কখনো ভাবা হত না। এই অদ্ভুত কিন্তু কার্যকর ডিজাইনগুলো এআই ওয়ার্কলোডের জন্য পারফরম্যান্স বাড়িয়ে দিচ্ছে কারণ এগুলো সিমেট্রি এবং কনকারেন্সি অপটিমাইজ করে যেভাবে আগে সম্ভব ছিল না। ফলাফল হলো: দ্রুত ডেটা প্রক্রিয়াকরণের গতি এবং অনেক ভালো সামগ্রিক দক্ষতা। ভবিষ্যতের দিকে তাকালে, বিশেষজ্ঞদের মতে চিপগুলোর ডিজাইনের ক্ষেত্রে একটি সম্পূর্ণ রূপান্তর ঘটবে, যা আমাদের ডিভাইসগুলোর গতি এবং ক্ষমতায় ব্যাপক উন্নতি আনতে পারে।

থার্মাল ম্যানেজমেন্টে প্রেডিকটিভ অ্যানালিটিক্স

প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স চিপ অপারেশনে সম্ভাব্য তাপ সমস্যাগুলি সম্পর্কে সতর্ক করে দেয় এবং প্রয়োজনে ডিজাইনে পরিবর্তনের প্রস্তাব দেয়। পরিসংখ্যান মডেল ব্যবহার করে, এই প্রযুক্তি আসলেই ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে কখন ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট অতিরিক্ত উত্তপ্ত হয়ে যাবে, প্রকৃত ক্ষতি হওয়ার আগে প্রকৌশলীদের সময় দিয়ে জিনিসগুলি ঠিক করতে। আইসি-তে তাপীয় ব্যর্থতার সংখ্যাগুলির দিকে তাকান এবং বিভিন্ন শিল্পে ওভারহিটিংয়ের কারণে কতবার প্রধান সিস্টেম ব্যর্থতা ঘটে তা পরিষ্কার হয়ে যায়। যখন কোম্পানিগুলো বুদ্ধিমান অ্যালগরিদমের সাথে প্রেডিক্টিভ পদ্ধতি মিলিত করে, তখন এই ধরনের ঘটনাগুলির পরিমাণে বড় ধরনের হ্রাস ঘটে। কম্পিউটার চিপগুলো দীর্ঘতর স্থায়ী হয় এবং ভালো কাজ করে, সেই একই বাইপোলার জংশনগুলোর ক্ষেত্রেও ট্রানজিস্টর সবাই নির্ভর করে। আরও বেশি প্রস্তুতকারকরা আজকাল ইলেকট্রনিক ডিভাইসগুলোতে তাপ পরিচালনার জন্য তাদের প্রমিত অনুশীলনের অংশ হিসেবে এই এগিয়ে যাওয়ার দৃষ্টিভঙ্গি গ্রহণ করছে।

মাইক্রোকন্ট্রোলারস পাওয়ারিং ইন্টেলিজেন্ট এজ ডিভাইসেস

নিউরোমরফিক কম্পিউটিং আর্কিটেকচার

নিউরোমরফিক কম্পিউটিংয়ের ক্ষেত্রটি প্রান্ত ডিভাইসগুলির তথ্য প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে খেলাটি পরিবর্তন করছে। আমাদের মস্তিষ্কের কার্যকারী দিকগুলি অনুকরণ করে এমন সিস্টেমগুলি সেন্সরি ইনপুট পরিচালনা এবং সংঘটিত হওয়ার সময় ডেটা বিশ্লেষণের আরও ভাল উপায়ে পৌঁছায়। উদাহরণস্বরূপ, স্মার্ট সেন্সরগুলি এখন দূরবর্তী সার্ভার বা কেন্দ্রীয় কম্পিউটারগুলি থেকে নিয়মিত আপডেটের প্রয়োজন ছাড়াই তাদের চারপাশে ঘটছে তার উপর ভিত্তি করে নিজেদের সামঞ্জস্য করতে পারে। গবেষণা দেখিয়েছে যে এই মস্তিষ্ক-অনুপ্রাণিত সিস্টেমগুলি শক্তি ব্যবহার কমিয়ে দেয়, কিছু পরীক্ষায় 90 শতাংশ হ্রাস পাওয়া গেছে, পাশাপাশি বিষয়গুলি উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত হয়ে ওঠে। নেটওয়ার্ক প্রান্তে অবিচ্ছিন্নভাবে চলতে হবে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য এটি সমস্ত পার্থক্য তৈরি করে। আমরা দেখছি যে ইন্টারনেট অফ থিংস বাস্তবায়নের বিভিন্ন ক্ষেত্রে এটি বিশেষভাবে মূল্যবান হয়ে উঠছে যেখানে দ্রুত প্রতিক্রিয়ার সময় এবং ন্যূনতম বিদ্যুৎ টানার প্রয়োজন প্রয়োগের জন্য অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ।

IoT সেন্সর নেটওয়ার্কের জন্য কম-শক্তি খরচের ডিজাইন

লো পাওয়ার মাইক্রোকন্ট্রোলারগুলি আইওটি সেন্সর নেটওয়ার্কগুলি চালু রাখতে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে কারণ এগুলি অনেক শক্তি সাশ্রয় করে এবং ব্যাটারি দীর্ঘস্থায়ী করে তোলে। এই চিপগুলির অধিকাংশের মধ্যে স্লিপ মোড অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং সঠিকভাবে কাজ করতে খুব বেশি শক্তির প্রয়োজন হয় না। বাস্তব পরিস্থিতিতে পরীক্ষা করে দেখা গেছে যে এই কার্যকর ডিজাইনগুলি ব্যবহার করলে শক্তি খরচ প্রায় অর্ধেক কমে যায়। আইওটি অ্যানালিটিক্সের প্রতিবেদন অনুযায়ী বর্তমানে বাজারে কী পরিস্থিতি চলছে তা একবার দেখে নিন। তাদের মতে আইওটি ডিভাইসগুলিতে ব্যবহৃত অর্ধপরিবাহীগুলির জন্য বাজারে প্রচুর পরিমাণে বৃদ্ধি হবে এবং বাজারের আকার 2020 সালে প্রায় 33 বিলিয়ন ডলার থেকে 2025 সালের মধ্যে প্রায় 80 বিলিয়ন ডলারে পৌঁছানোর সম্ভাবনা রয়েছে এবং এতে প্রতি বছর প্রায় 19% হারে বৃদ্ধি হবে। এখানে সুবিধাটি স্পষ্ট যে ব্যাটারি পরিবর্তনের মধ্যবর্তী সময়ে সিস্টেমগুলি মাস বা এমনকি বছরের পর বছর ধরে চলতে পারে, যা বিভিন্ন খাতে আইওটি সমাধানগুলি বাস্তবায়নকে দীর্ঘমেয়াদে আরও ব্যবহারযোগ্য এবং খরচ কার্যকর করে তোলে।

AI-Optimized Memory Hierarchies

মাইক্রোকন্ট্রোলারের মধ্যে মেমরি হায়ারার্কি থেকে সর্বোচ্চ কাজ আদায় করা এজেন্ট এআই-এর কার্যকারিতা বাড়াতে খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এখানে আমরা যে বিষয়টি নিয়ে কথা বলছি তা হল মেমরি ব্যবস্থাপনা এমনভাবে করা যাতে ডেটা দ্রুত স্থানান্তরিত হয় এবং তাড়াতাড়ি প্রক্রিয়া হয়। কিছু গবেষণায় দেখা গেছে যে যখন প্রস্তুতকারকরা এই মেমরি সিস্টেমগুলি সঠিকভাবে সাজান, তখন তারা অপেক্ষা করার সময় 30 শতাংশ পর্যন্ত কমাতে পারেন এবং মোট গতিও বাড়াতে পারেন। যখন মাইক্রোকন্ট্রোলারগুলি এআই ওয়ার্কলোডের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা মেমরি নিয়ে আসে, তখন গুরুত্বপূর্ণ তথ্য অনেক দ্রুত ব্যবহারযোগ্য হয়ে ওঠে। রাস্তার পরিস্থিতির প্রতিক্রিয়ায় স্ব-চালিত গাড়ি বা অস্বাভাবিক ক্রিয়াকলাপ শনাক্তকরণে নিরাপত্তা ক্যামেরা দ্বারা সঙ্কটজনক সিদ্ধান্তগুলির ক্ষেত্রে এটি পার্থক্য তৈরি করে। শুধু তাই নয়, ভালো মেমরি ডিজাইন শুধুমাত্র তাত্ত্বিক নয়। এই উন্নতিগুলি এজ ডিভাইসগুলিকে দূরবর্তী সার্ভারে প্রক্রিয়া করার জন্য সবকিছু পাঠানোর প্রয়োজন ছাড়াই জটিল মেশিন লার্নিং কাজ সামলানোর অনুমতি দেয়।

নেক্সট-জেনারেশন AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট

মেশিন লার্নিংয়ের জন্য হাই-স্পিড ডেটা কনভার্টার

দ্রুত ডেটা কনভার্টারগুলি আজকাল যেসব মেশিন লার্নিং মডেলের উপর আমরা নির্ভর করি তাদের জন্য দ্রুত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ঘটাতে বড় ভূমিকা পালন করে। এই ডিভাইসগুলি অ্যানালগ সংকেতগুলিকে অত্যন্ত দ্রুত ডিজিটাল আকারে রূপান্তরিত করে, যা এআই সিস্টেমকে আরও ভালো পারফরম্যান্স করতে এবং আরও নির্ভুল ফলাফল অর্জনে সাহায্য করে। বেশিরভাগ মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সঠিকভাবে কাজ করার জন্য বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রয়োজন, তাই ভালো কনভার্টার থাকার ফলে সিস্টেমটি তথ্য পরিচালনা করতে পারে এবং ধীর হয়ে না পড়ে বা জমাট বাঁধার আগেই কাজ করে ফেলতে পারে। বর্তমান বাজারের দিকে লক্ষ্য করলে দেখা যায় যে শীর্ষ কনভার্টারগুলি প্রতি সেকেন্ডে কয়েক গিগাবিট ডেটা প্রেরণ করতে সক্ষম। এই গতি বৃদ্ধি এআইয়ের পারফরম্যান্সে বাস্তব পার্থক্য তৈরি করে কারণ এটি ডেটাতে দ্রুত অ্যাক্সেস এবং সমগ্র প্রক্রিয়াকরণ সময় কমাতে সাহায্য করে।

AI-অপটিমাইজড পাওয়ার ডেলিভারি নেটওয়ার্ক

বিশেষভাবে AI কাজের জন্য তৈরি পাওয়ার নেটওয়ার্কগুলি সিস্টেমগুলি মসৃণভাবে চালানো এবং ভালো কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য অপরিহার্য। যখন আমরা এই সিস্টেমগুলির মধ্যে বিদ্যুৎ প্রবাহকে অপ্টিমাইজ করি, তখন এটি AI প্রসেসিং কাজকর্মের সময় স্থিতিশীলতা বজায় রাখতে এবং তীব্র পরিস্থিতিতে শক্তি সাশ্রয়ে সাহায্য করে। প্রকৃত পরীক্ষায় কিছু অবিশ্বাস্য ফলাফলও দেখা গেছে। কিছু সেটআপ 30% পর্যন্ত ভালো পাওয়ার দক্ষতা প্রদর্শন করে যখন স্থিতিশীলতা অক্ষুণ্ণ থাকে। এর অর্থ হল কোম্পানিগুলির জন্য কম সময়ের ব্যবধানে বন্ধ থাকা এবং কম বিল। AI কে এজে (প্রান্তে) ব্যবহার করা বা বৃহদাকার ডেটা সেন্টারগুলি পরিচালনা করা ব্যবসাগুলির জন্য, এটি সঠিকভাবে করা একটি বিশ্বস্ত সিস্টেম এবং এমন একটি সিস্টেমের মধ্যে পার্থক্য তৈরি করে যা নিরন্তর রক্ষণাবেক্ষণ এবং প্রতিস্থাপন অংশের প্রয়োজন হয়।

এজ কম্পিউটিংয়ের জন্য ক্যাপাসিটর নবায়ন

ক্যাপাসিটর প্রযুক্তিতে নতুন উন্নয়ন এজ কম্পিউটিংয়ের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী শক্তি ঘনত্ব এবং দক্ষতার সাথে সঞ্চয় করার পদ্ধতিকে পরিবর্তন করছে। এই আধুনিক ক্যাপাসিটর এজ ডিভাইসগুলির তাদের কম্পিউটেশনগুলি মসৃণভাবে চালানোর জন্য নির্ভরযোগ্য বিদ্যুৎ সরবরাহ করুন। উপাদান বিজ্ঞানীরা সম্প্রতি ভাল ক্যাপাসিটর উপকরণের উপর কাজ করছেন, উচ্চতর ডাই-ইলেকট্রিক বৈশিষ্ট্যযুক্ত এবং সময়ের সাথে সাথে দীর্ঘস্থায়ী ক্যাপাসিটর তৈরি করছেন, যা এজ ডিভাইসগুলির পক্ষে দীর্ঘ সময় ধরে চলতে হবে তখন এটি খুব গুরুত্বপূর্ণ। সম্প্রতি কী ঘটছে তা দেখলে দেখা যায় যে ক্যাপাসিটরগুলি আকারে ছোট হয়ে যাচ্ছে এবং শক্তি সঞ্চয় করার ক্ষেত্রেও আরও ভালো হচ্ছে, যা এজ কম্পিউটিং সরঞ্জামগুলি প্রায়শই যে সংকীর্ণ স্থানগুলিতে থাকে সেগুলির জন্য নিখুঁত। এগিয়ে আমরা যা আশা করতে পারি তা হল ক্যাপাসিটর উপকরণগুলিতে আরও বড় উন্নতি। এর মানে হল ছোট উপাদানগুলিতে আরও বেশি শক্তি প্যাক করা, যা বর্তমানে এজ কম্পিউটিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য হার্ডওয়্যার বিকাশকারীদের জন্য বড় ধাপ হিসাবে প্রতিনিধিত্ব করবে।

আধুনিক AI সিস্টেমগুলিতে বাইপোলার জংশন ট্রানজিস্টর

উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি সুইচিং অ্যাপ্লিকেশন

বাইপোলার যৌথ ট্রানজিস্টরগুলি, বা সংক্ষেপে BJTs, AI চিপ ডিজাইনের অত্যন্ত উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে খুব গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে কারণ এগুলি অন্যান্য বিকল্পগুলির তুলনায় অনেক দ্রুত সুইচ করে এবং তাপ সামলাতে ভালো পারে। এটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের দ্রুতগতি সম্পন্ন ডেটা প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজনীয়তার সম্মুখীন হওয়ার জন্য এদের বিশেষভাবে উপযুক্ত করে তোলে। BJTs এবং ফিল্ড ইফেক্ট ট্রানজিস্টর (FETs) -এর তুলনা করলে কাট অফ ফ্রিকোয়েন্সিগুলিতে স্পষ্ট পার্থক্য দেখা যায়। AI-এর প্রয়োজনীয় সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি সার্কিটগুলিতে BJTs দ্রুততর প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম। BJTs-এর নতুন প্রজন্মের মধ্যে কয়েকটি বেশ উল্লেখযোগ্য পারফরম্যান্স বৃদ্ধি ঘটেছে। এই উন্নতিগুলি AI সিস্টেমকে জটিল গণনা করার অনুমতি দেয় অত্যন্ত দ্রুত গতিতে এবং পাশাপাশি তাপ উৎপাদন কম হয়। উন্নত তাপীয় ব্যবস্থাপনা অর্থ হল উপাদানগুলি গলে যাওয়ার সম্ভাবনা কম এবং সময়ের সাথে সাথে সবকিছু মসৃণভাবে চলতে থাকে।

হাইব্রিড বিজেটি-এফইটি কনফিগারেশন

AI হার্ডওয়্যারে হাইব্রিড ডিজাইনে FET-এর সাথে BJT-এর সংমিশ্রণ সম্প্রতি অধিক প্রচলিত হয়েছে, কারণ এর ফলে মোট পারফরম্যান্স উন্নত হয়। এই ব্যবস্থাটি BJT-এর উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি সহ্য করার ক্ষমতার সুবিধা নেয় এবং FET-এর ক্ষমতা দক্ষতার সাথে বিদ্যুৎ ব্যবস্থাপনার সুবিধা নেয়। এটি দুর্দান্ত AI ওয়ার্কলোডের মুখোমুখি হলে একটি ভালো মধ্যম পথ তৈরি করে। গবেষণায় দেখা গেছে যে এ ধরনের মিশ্র সিস্টেমগুলি বিদ্যুৎ কম ব্যবহার করে অনেক দ্রুত কাজ করতে পারে, যা ব্যাখ্যা করে যে কেন সম্প্রতি এগুলি খুব বেশি মনোযোগ পাচ্ছে। আমরা কয়েকটি বাস্তব উদাহরণও দেখেছি। স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলি এ ধরনের কনফিগারেশনের উপর ভারী ভাবে নির্ভরশীল কারণ এগুলির প্রয়োজন হয় প্রায় তাৎক্ষণিকভাবে ব্যাপক ডেটা স্ট্রিম প্রক্রিয়া করার এবং ব্যাটারি জীবন না শেষ করে তা করার।

তাপীয় স্থিতিশীলতা উন্নতি

বাইপোলার যৌথ ট্রানজিস্টর (বিজেটি) প্রযুক্তির ক্ষেত্রে সাম্প্রতিক উন্নয়নগুলি ট্রানজিস্টরগুলির তাপ পরিচালনার দক্ষতার উপর বেশি জোর দিচ্ছে, যা নির্ভরযোগ্যভাবে চলমান এআই সিস্টেমগুলির জন্য বেশ গুরুত্বপূর্ণ। তাপ পরিচালনার আরও ভালো পদ্ধতিগুলি ট্রানজিস্টরগুলিকে তীব্র চাপের মধ্যেও কাজ করতে দেয়, যা আধুনিক এআই হার্ডওয়্যারে উপাদানগুলির ঘনত্বের কারণে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। গবেষণায় দেখা গেছে যে বিজেটি যত ভালোভাবে তাপ অপসারণ করতে পারে, তাদের মোট কার্যকারিতাও তত উন্নত হয়। গবেষণাগারগুলি এই তথ্যটি পরীক্ষা করেছে এবং দেখেছে যে দীর্ঘ সময় ধরে সর্বোচ্চ ক্ষমতায় ট্রানজিস্টরগুলি চালালেও তারা যথেষ্ট শীতল থাকে। এর অর্থ হল যে আজকালকার তীব্র এআই কম্পিউটিং পরিবেশে বিজেটি দীর্ঘস্থায়ী হয় এবং অপ্রত্যাশিতভাবে ব্যর্থ হয় না।

এআই হার্ডওয়্যারের জন্য নিঃসরণযোগ্য অর্ধপরিবাহী উদ্ভাবন

গ্যালিয়াম নাইট্রাইড পাওয়ার আইসি

গ্যালিয়াম নাইট্রাইড নামে পরিচিত উপাদান, বা সংক্ষেপে GaN, বিশেষ করে সবুজ প্রযুক্তি যেখানে সবচেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ, সেখানে পাওয়ার ইন্টিগ্রেটেড সার্কিটগুলির ক্ষেত্রে খেলাটি পরিবর্তন করছে। GaN-এর পৃথক করে তোলে কী? সে ক্ষেত্রে, এটি ঐতিহ্যবাহী উপাদানগুলির তুলনায় অনেক বেশি কার্যকরভাবে কাজ করে এবং অবস্থানগুলির মধ্যে অনেক দ্রুত সুইচ করে। এটি AI হার্ডওয়্যারের জন্য অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি তাপ উৎপন্ন না করে বা বিদ্যুৎ নষ্ট না করে গুরুতর প্রসেসিং ক্ষমতা প্রয়োজন। GaN-এর বিষয়টি হল যে এটি সামগ্রিকভাবে কম শক্তি ব্যবহার করে, যার অর্থ কম নির্গমন উৎপাদন কারখানাগুলি থেকে। কিছু গবেষণায় দেখা গেছে যে এই ধরনের GaN-ভিত্তিক পাওয়ার চিপগুলি পুরানো প্রযুক্তির তুলনায় প্রায় 40 শতাংশ দক্ষতা বাড়াতে পারে। এই ধরনের উন্নতি কেবল পৃথিবীর জন্যই ভাল নয়; প্রস্তুতকারকদের মধ্যে শক্তি বিলের উপর প্রকৃত সাশ্রয় দেখা যাচ্ছে। আমরা যখন সবুজ ইলেকট্রনিক্সের দিকে এগিয়ে যাচ্ছি, GaN দেখতে মনে হয় এমন একটি ভঙ্গের উপাদান যা স্থিতিশীলতা লক্ষ্য এবং আধুনিক কম্পিউটিং সিস্টেমের চাহিদার মধ্যে ফাঁক পূরণে সাহায্য করতে পারে।

পুনঃব্যবহারযোগ্য সাবস্ট্রেট উপকরণ

পুনঃব্যবহারযোগ্য সাবস্ট্রেট উপকরণে নতুন অগ্রগতি অর্ধপরিবাহী তৈরির সবুজ পদ্ধতির দিকে পথ খুলে দিচ্ছে। এই বিকল্পগুলি বর্জ্য কমাতে এবং মূল্যবান কাঁচামাল সংরক্ষণে সাহায্য করে, যা ঐতিহ্যবাহী চিপ উত্পাদন পদ্ধতির কারণে হওয়া পরিবেশগত সমস্যার সমাধানে অবদান রাখে। শিল্প সংক্রান্ত তথ্য অনুযায়ী, এই সাবস্ট্রেটগুলিতে স্যুইচ করা কোম্পানিগুলি সাধারণত উত্পাদন বর্জ্যে প্রায় 30% হ্রাস এবং মোট উপকরণের ব্যবহারে বড় ধরনের কর্তন লক্ষ্য করে থাকে। আরও টেকসই হওয়ার জন্য অর্ধপরিবাহী শিল্পের পক্ষে এই ধরনের উন্নতি খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এর ফলে উত্পাদনকারীদের পক্ষে তাদের পণ্যগুলির উচ্চ মান বজায় রাখা সম্ভব হয়, যার মধ্যে AI হার্ডওয়্যারে ব্যবহৃত পণ্যগুলিও রয়েছে, যেখানে পরিবেশগত পদচিহ্ন উল্লেখযোগ্যভাবে কমানো হয়।

EU RoHS-অনুপালনকৃত ফ্যাব্রিকেশন

ইউরোপীয় ইইউ RoHS নির্দেশিকা অনুসরণ করা সত্যিই অর্ধপরিবাহী তৈরির সময় সবুজ অনুশীলনে পার্থক্য তৈরি করে। মূলত, এই নিয়মগুলি উৎপাদন প্রক্রিয়ার সময় কারখানাগুলিকে বিপজ্জনক রাসায়নিক পদার্থের ব্যবহার কমাতে বাধ্য করে, যা কর্মীদের এবং পরিবেশকে রক্ষা করতে সাহায্য করে। চিপ ব্যবসায় অনেক বড় নাম ইতিমধ্যে RoHS অনুপালনকারী পদ্ধতিতে স্যুইচ করেছে এবং আমরা এই পরিবর্তন থেকে বেশ ভালো ফলাফল দেখছি। সংখ্যাগুলি দেখুন: RoHS মান মেনে চলা কোম্পানিগুলি প্রায়শই তাদের বিষাক্ত বর্জ্য 25% কম দেখে। শুধুমাত্র পৃথিবীর জন্য ভালো হওয়ার পাশাপাশি, এই ধরনের অনুপালন গোটা অর্ধপরিবাহী উত্পাদন শিল্পে আরও টেকসই অপারেশনের দিকে পরিচালিত করে। কারখানাগুলি কম ক্ষতিকারক উপকরণ ব্যবহার করে চিপ উৎপাদনের উপায় খুঁজে পাচ্ছে, যা দীর্ঘমেয়াদে অর্থ সাশ্রয় করে।

এই স্থায়ী অনুশীলনের ওপর জোর দেওয়া AI হার্ডওয়্যারকে আরও পরিবেশ-বান্ধব করে তোলার উদ্দেশ্যে নবায়নশীল প্রযুক্তির দিকেও প্রসারিত হয়েছে, যা দেখায় যে কীভাবে নিয়ন্ত্রক মেনে চলা অর্ধপরিবাহী শিল্পে পরিবেশগত প্রতিশ্রুতি বাড়াতে পারে।