EN
BRZI LINKOVI
Dok AI nastavlja transformirati industrije, automatizirani alati za izgled sada koriste strojno učenje kako bi poboljšali učinkovitost dizajniranja IC-a u proizvodnji poluvodiča. Ovi napredni sustavi znatno skraćuju vremenske okvire razvoja tako što automatski obavljaju redovne zadatke i optimalno smještaju komponente na silicijskim pločicama. Proizvođači poluvodiča danas pričaju slične priče - tvrtke izvješćuju da su prosječno smanjile vrijeme dizajniranja za oko 30 posto ili više, uz primijećena poboljšanja u prinosima proizvodnje zahvaljujući pametnijim strategijama izgleda. Uzmimo primjerice dizajniranje krugova za mikrokontrolere. Mnoge tvrtke koje rade u tom području primijetile su konkretna poboljšanja, uključujući manje pogrešaka tijekom faza prototipiranja i znatno veću točnost pri finalizaciji dizajna. Učinak je posebno uočljiv u aplikacijama koje zahtijevaju specijaliziranu hardversku podršku za AI obradu, gdje čak i manje prilagodbe izgleda mogu dovesti do znatnih performansijskih poboljšanja.
Revolicija generativne umjetne inteligencije jako udara po dizajnu čipova danas, dok inženjeri počinju koristiti neuronske mreže za izradu svih vrsta novih arhitektura prilagođenih specifičnim potrebama performansi. Zanimljivo je kako ova tehnologija proizvodi dizajne čipova koji daleko nadmašuju ono što mogu postići tradicionalne metode, otvarajući nove mogućnosti za poboljšanje performansi hardvera. Kompanije poput Googlea i Intel već su imale uspjeha s generativnom umjetnom inteligencijom koja stvara prilično čudno izgledajuće čipove s neobičnim rasporedima krugova koje nitko ne bi ručno smislio. Ovi čudni, ali učinkoviti dizajni zapravo poboljšavaju performanse za zadatke vezane uz umjetnu inteligenciju jer optimiziraju stvari poput simetrije i istodobnosti na načine koji su prije bili nemogući. Rezultat? Brže brzine obrade podataka i znatno bolja ukupna učinkovitost. Gledajući unaprijed, stručnjaci vjeruju da ćemo doživjeti potpunu transformaciju načina na koji se čipovi projektiraju, što bi moglo dovesti do masovnih poboljšanja u brzini i mogućnostima naših uređaja.
Prediktivna analitika pomaže u prepoznavanju mogućih problema s toplinom u radu čipova prije nego što se dogode i predlaže promjene u dizajnu kad god je to potrebno. Korištenjem statističkih modela, ova tehnologija može zapravo predvidjeti kada integrirani krugovi može postati prepreviše vruća, omogućavajući inženjerima da poprave stvari prije nego što dođe do stvarne štete. Pogledajte brojke o termičkim kvarovima u IC-ovima i postaje jasno koliko često pregrijavanje uzrokuje velike kvarove sustava u raznim industrijama. Kada poduzeća kombiniraju prediktivne metode s pametnim algoritmima, primjećuje se veliki pad ovakvih incidenta. Računalni čipovi traju dulje i bolje rade, isto kao i oni bipolarni tranzistori koje svi koriste. tranzistori sve više proizvođača prihvaća ovu proaktivnu strategiju kao dio standardne prakse za upravljanje toplinom u današnjim elektroničkim uređajima.
Područje neuromorfnog računarstva mijenja pravila igre za ono što rubni uređaji mogu postići kada je u pitanju obrada informacija. Ovaj sustav funkcionira kopiranjem aspekata našeg mozga, što dovodi do boljih metoda obrade senzorskih podataka i analiziranja informacija u stvarnom vremenu. Uzmite pametne senzore, na primjer, oni se sada mogu prilagoditi na temelju okolnih okolnosti, bez potrebe za stalnim ažuriranjima s udaljenih poslužitelja ili središnjih računala. Istraživanja pokazuju da ovi sustavi smanjuju potrošnju energije dramatično, neki testovi su pokazali smanjenja čak do 90 posto, a istovremeno ubrzavaju procese. To čini ogromnu razliku za aplikacije koje moraju raditi non-stop na rubu mreže. Ovo postaje posebno važno u raznim implementacijama Interneta stvari, gdje su kratko vrijeme reakcije i minimalna potrošnja električne energije ključni za praktičnu primjenu.
Mikrokontroleri s niskom potrošnjom energije igraju važnu ulogu u održavanju IoT mreža senzora u funkciji jer uštede puno energije i produže vijek trajanja baterija. Većina ovih čipova dolazi s ugrađenim režimima mirovanja i ne zahtijeva puno energije za ispravan rad. Stvarni testovi su također pokazali izuzetne rezultate, s potrošnjom energije smanjenom za oko pola korištenjem ovih učinkovitih dizajna. Pogledajte što se trenutno događa na tržištu prema izvješćima IoT Analyticsa. Oni predviđaju masovni rast poluvodiča korištenih u IoT uređajima, očekujući da će veličina tržišta narasti s otprilike 33 milijarde dolara iz 2020. godine na otprilike 80 milijardi dolara do 2025. godine uz godišnju stopu rasta od gotovo 19%. Prednost je očita – sustavi mogu raditi mjesecima ili čak godinama između zamjena baterija, što u dugoročnom razdoblju čini implementaciju IoT rješenja u različitim sektorima praktičnijom i ekonomičnijom.
Izvlačenje maksimuma iz hijerarhije memorije unutar mikrokontrolera zaista je važno kada je riječ o boljem radu AI-a na rubu mreže. O čemu se ovdje priča je organizacija memorije tako da podaci brže putuju i brže se procesuiraju. Neka istraživanja pokazala su da proizvođači, kada dobro prilagode ove memorijske sustave, mogu smanjiti vrijeme čekanja za otprilike 30 posto, a istovremeno ubrzati ukupni proces. Kada mikrokontroleri imaju memoriju specifično dizajniranu za AI radno opterećenje, važne informacije postaju dostupne puno brže. To čini razliku kod odluka koje se moraju donijeti odmah, poput onih koje donose autonomna vozila reagirajući na stanje na cesti ili sigurnosni kameri koje uočavaju neuobičajenu aktivnost. Bolji dizajn memorije nije samo teorija. Ove poboljšanja omogućuju rubnim uređajima da obavljaju složene poslove strojnog učenja bez potrebe da sve šalju natrag na neku udaljenu poslužiteljsku jedinicu za obradu.
Brzi pretvornici podataka igraju važnu ulogu u omogućavanju brze obrade podataka za one modele strojnog učenja na koje se svi oslanjamo danas. Ovi uređaji pretvaraju analognih signale u digitalnu formu prilično brzo, što pomaže AI sustavima da bolje izvoditi složene zadatke i postizati točnije rezultate. Većina zadataka strojnog učenja zahtijeva velike količine podataka kako bi pravilno funkcionirala, pa kvalitetni pretvornici znače da sustav može upravljati svim tim informacijama bez usporenja ili zastoja. Gledajući što se trenutno događa na tržištu, vodeći pretvornici mogu obraditi podatke do nekoliko gigabita u sekundi. Ovaj skok u brzini stvarno utječe na performanse AI sustava jer omogućuje brži pristup podacima i ubrzava vrijeme obrade u cijelosti.
Mreže napajanja dizajnirane posebno za AI radne opterećenja ključne su za glatko i učinkovito izvođenje sustava. Kada optimiziramo kako električna energija teče kroz ove sustave, to pomaže u održavanju stabilnosti i uštedi energije, čak i kada postane intenzivno tijekom AI procesnih zadataka. Stvarni testovi u praksi pokazali su prilično impresivne rezultate. Neki sustavi prijavljuju čak 30% bolju energetsku učinkovitost, a da pritom zadrže izuzetnu stabilnost. To znači manje vremena bez aktivnosti i niže troškove za tvrtke koje rade na ovim sustavima. Za poduzeća koja implementiraju AI na rubu ili upravljaju ogromnim centrima podataka, pravilan pristup u ovom pogledu čini razliku između sustava koji pouzdano radi dan za danom i onog koji stalno zahtijeva održavanje i zamjenu dijelova.
Nove razvojne faze u tehnologiji kondenzatora mijenjaju način na koji efikasno i gusto pohranjujemo energiju za potrebe računarstva na rubu. Ovi moderni kondenzatori pokazati pouzdano opskrbljivanje energijom koje rubni uređaji trebaju za glatko izvođenje svojih izračuna. Znanstvenici na području materijala posljednjih su vremena radili na boljim materijalima za kondenzatore, stvarajući one s višim dielektričnim svojstvima i duljim vijekom trajanja – nešto iznimno važno kada rubni uređaji trebaju dugo neprekidno raditi. Gledajući najnovije trendove, kondenzatori postaju i kompaktniji i bolji u pohranjivanju energije, što ih čini idealnima za ograničene prostore u kojima se često nalaze oprema za obradu podataka na rubu. Ono što možemo očekivati u budućnosti su vjerojatno još značajnija poboljšanja materijala kondenzatora. To bi značilo više energije ugrađene u manjim komponentama, što bi predstavljalo veliki pomak za sve one koji trenutačno razvijaju hardver za primjene obrade podataka na rubu.
Bipolarne tranzistorne spojke, ili kraće BJT-ovi, igraju vrlo važnu ulogu u primjenama s visokom frekvencijom unutar dizajna AI čipova jer se uklapaju mnogo brže i bolje nose s toplinom u usporedbi s drugim opcijama. Zbog toga su posebno prikladni za zahtjeve brzog procesiranja podataka savremenih algoritama strojnog učenja. Kada usporedimo BJT-ove s tranzistorima s efektom polja (FET-ovima), postoji jasna razlika u frekvencijama isključenja. BJT-ovi mogu brže reagirati u onim visokofrekventnim sklopovima na koje se AI oslanja za donošenje odluka u stvarnom vremenu. Novija generacija BJT tranzistora doživjela je posljednjih godina prilično značajna poboljšanja učinaka. Ta poboljšanja omogućuju AI sustavima da izvode složene kalkulacije brzinom munje, a da pritom ne pregreju. Bolje upravljanje toplinom znači manji rizik od topljenja komponenata i osigurava glatko funkcioniranje tijekom vremena.
Kombiniranje tranzistora s bipolarinim spojevima (BJT) i tranzistora s efektom polja (FET) u hibridnim dizajnima postaje sve učestalije u AI hardveru zahvaljujući boljim ukupnim performansama. Ova konfiguracija iskorištava sposobnost BJT-a da rukuje visokim frekvencijama, istovremeno koristeći prednosti FET-ova u učinkovitom upravljanju snagom. To stvara dobar kompromis kod rješavanja zahtjevnih AI radnih opterećenja. Istraživanja pokazuju da ovi mješoviti sustavi mogu ubrzati procese i smanjiti potrošnju energije, što objašnjava zašto su u posljednje vrijeme privukli puno pažnje. Također smo uočili primjere iz prakse. Samovozeća vozila u velikoj mjeri ovise o ovim konfiguracijama jer moraju obraditi ogromne tokove podataka gotovo trenutno, a da pritom ne troše prekomjernu količinu energije.
Najnoviji razvoji u tehnologiji bipolarnih tranzistora s p-n prelazom (BJT) fokusirani su na njihovu učinkovitost u upravljanju toplinom, što je izuzetno važno za AI sustave koji moraju pouzdano raditi. Bolji načini upravljanja toplinom omogućuju ovim tranzistorima da funkcioniraju čak i kada su jako opterećeni, što je osobito važno s obzirom na gusto pakirane komponente u modernoj AI opremi. Studije pokazuju da kada BJT tranzistori bolje uklanjaju toplinu, njihova ukupna učinkovitost također raste. Ovo je u laboratorijima testirano tako da su tranzistori dugo vremena radili na maksimalnom kapacitetu. Sve ovo znači da BJT tranzistori ostaju dovoljno hladni tijekom rada da bi im povećali vijek trajanja i smanjili rizik od neočekivanih kvarova u današnjim intenzivnim AI računalnim konfiguracijama.
Materijal poznat kao galijev nitrid, ili GaN, mijenja pravila u proizvodnji integriranih strujnih krugova, posebno u područjima gdje je zelena tehnologija najvažnija. Što čini GaN posebnim? Pa, učinkovitiji je u usporedbi s tradicionalnim materijalima i puno brže prelazi između stanja. To je vrlo važno za hardver umjetne inteligencije koji zahtijeva veliku računalnu snagu bez pregrijavanja ili trošenja električne energije. Prednost GaN-a je u tome što ukupno troši manje energije, što znači manje emisije iz tvornica. Neka istraživanja pokazuju da ove GaN komponente za napajanje mogu povećati učinkovitost za oko 40 posto u usporedbi s nekim starijim tehnologijama. Takva poboljšanja koriste ne samo planetu; proizvođači počinju primijećivati stvarne uštede na računima za energiju. Dok se krećemo prema zelenijoj elektronici, GaN izgleda kao jedan od onih inovativnih materijala koji mogu pomoći u usklađivanju ciljeva održivosti i zahtjeva modernih računalnih sustava.
Nova dostignuća u podložnim materijalima koji se mogu reciklirati otvaraju vrata zelenijim načinima proizvodnje poluvodiča. Ove alternativne metode pomažu u smanjenju otpada dok štede dragocjene sirovine, čime se suočavaju s velikim ekološkim problemima nastalim kod tradicionalnih metoda proizvodnje čipova. Prema podacima iz industrije, tvrtke koje prelaze na ove podloge uobičajeno ostvaruju smanjenje otpada u proizvodnji za oko 30%, kao i značajna smanjenja u ukupnoj potrošnji materijala. Za poluvodičku industriju koja pokušava postati održivija, ovakve poboljšanja imaju veliku važnost. Ona omogućavaju proizvođačima da održe visoke standarde svojih proizvoda, uključujući i one koji se koriste u AI hardveru, a da pritom znatno smanje svoj ekološki otisak.
Pridržavanje EU RoHS direktiva čini stvarnu razliku kada je riječ o ekološkijim praksama u proizvodnji poluvodiča. U osnovi, ova pravila prisiljavaju tvornice da smanje upotrebu opasnih kemikalija tijekom proizvodnje, što pomaže u zaštiti radnika i okoliša. Mnogi vodeći igrači u industriji čipova već su prešli na metode koje su u skladu s RoHS, i već vidimo prilično dobre rezultate ove promjene. Pogledajte brojke: tvrtke koje se pridržavaju RoHS standarda često smanje toksični otpad za oko 25%. Osim što je to bolje za planet, ovakvo usklađivanje zapravo vodi održivijim operacijama cijele industrije proizvodnje poluvodiča. Tvornice pronalaze načine za proizvodnju čipova koristeći manje štetnih materijala, što dugoročno uštedi i novac.
Ovaj fokus na održive prakse proteže se i na inovacije usmjerene na činjenje AI hardvera ekološki prihvatljivijim, pokazujući kako se suk ladnost regulatorima može jačati ekološki angažman u industriji poluvodiča.