EN
Pautan Pantas
Seiring dengan keupayaan AI yang terus mengubah industri, alat susun atur automatik kini menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan kecekapan reka bentuk IC dalam pembuatan semikonduktor. Sistem-sistem canggih ini berjaya mengurangkan tempoh pembangunan secara ketara dengan mengendalikan tugas-tugas rutin secara automatik sambil meletakkan komponen-komponen secara optimum di atas wafer silikon. Pengeluar semikonduktor hari ini memberikan cerita yang sama — syarikat-syarikat melaporkan pengurangan purata masa reka bentuk sebanyak 30 peratus atau lebih, bersama peningkatan ketara dalam hasil pengeluaran berkat strategi susun atur yang lebih pintar. Ambil contoh reka bentuk litar pengawal mikro. Ramai firma yang beroperasi dalam bidang ini telah menyaksikan faedah yang nyata, termasuk kurang kesilapan semasa fasa penghantaran prototaip dan ketepatan yang jauh lebih tinggi semasa menyiapkan reka bentuk. Kesan yang dihasilkan sangat ketara dalam aplikasi yang memerlukan perkakasan khusus untuk pemprosesan AI, di mana penyesuaian susun atur yang kecil sekalipun boleh membawa kepada peningkatan prestasi yang besar.
Revolution AI generatif kini memberi kesan yang ketara kepada reka bentuk cip, apabila jurutera mula menggunakan rangkaian saraf untuk mencipta pelbagai arsitektur baharu yang disesuaikan dengan keperluan prestasi tertentu. Yang lebih menarik ialah bagaimana teknologi ini menghasilkan reka bentuk cip yang jauh melampaui apa yang mampu dicapai oleh kaedah tradisional, membuka pelbagai kemungkinan baru untuk meningkatkan prestasi perkakasan. Syarikat seperti Google dan Intel telah pun mencapai kejayaan apabila menggunakan AI generatif untuk mereka cip dengan bentuk yang agak pelik dan susun atur litar yang tidak pernah terlintas untuk direka secara manual. Reka bentuk yang pelik tetapi berkesan ini sebenarnya meningkatkan prestasi untuk beban kerja AI kerana ia mengoptimumkan aspek seperti simetri dan keserentakan dengan cara yang tidak pernah mungkin sebelum ini. Hasilnya? Kelajuan pemprosesan data yang lebih pantas dan kecekapan keseluruhan yang jauh lebih baik. Ke depan, pakar-pakar meramalkan akan berlakunya transformasi lengkap dalam kaedah reka bentuk cip, yang mungkin membawa kepada peningkatan besar dalam kelajuan serta keupayaan peranti-peranti kita.
Analisis prediktif membantu mengesan kemungkinan masalah haba dalam operasi cip sebelum berlaku dan mencadangkan perubahan pada reka bentuk jika diperlukan. Dengan menggunakan model statistik, teknologi ini sebenarnya boleh meramalkan bila litar Bersepadu akan menjadi terlalu panas, memberi jurutera masa untuk memperbaiki sebelum kerosakan sebenar berlaku. Lihat nombor-nombor berkaitan kegagalan termal dalam IC dan jelas kelihatan betapa kerapnya kepanasan menyebabkan kegagalan sistem besar dalam pelbagai industri. Apabila syarikat-syarikat menggabungkan kaedah prediktif dengan algoritma pintar, mereka mendapati penurunan ketara dalam kejadian sebegini. Cip komputer bertahan lebih lama dan berfungsi dengan lebih baik, begitu juga dengan transistor simpang dwikutub transistor yang semua orang bergantung padanya. Semakin ramai pengeluar yang mengadopsi strategi proaktif ini sebagai sebahagian daripada amalan piawai mereka dalam pengurusan haba untuk peranti elektronik pada hari ini.
Bidang pengkomputeran neuromorfik sedang mengubah permainan bagi apa yang boleh dilakukan oleh peranti tepi dari segi pemprosesan maklumat. Sistem-sistem ini berfungsi dengan menyalin aspek-aspek bagaimana otak kita sebenarnya berfungsi, yang seterusnya membawa kepada cara yang lebih baik dalam mengendalikan input deria dan menganalisis data secara berlakunya. Ambil contoh sensor pintar, kini mereka boleh menyesuaikan diri berdasarkan perkara yang berlaku di sekelilingnya tanpa memerlukan kemaskini berterusan daripada pelayan jauh atau komputer pusat. Penyelidikan menunjukkan bahawa sistem berasaskan otak ini dapat mengurangkan penggunaan tenaga secara ketara, di mana beberapa ujian mendapati pengurangan sehingga 90 peratus, sambil mempercepatkan proses secara ketara. Ini memberikan perbezaan yang besar bagi aplikasi yang perlu berjalan tanpa henti di tepi rangkaian. Kita kini melihat ini menjadi sangat bernilai dalam pelbagai pelaksanaan Internet of Things, di mana masa tindak balas yang cepat dan penggunaan elektrik yang minima memainkan peranan penting dalam penempatan secara praktikal.
Mikropemproses kuasa rendah memainkan peranan yang sangat penting dalam mengekalkan jaringan sensor IoT berfungsi kerana ia menjimatkan banyak tenaga dan memperpanjang jangka hayat bateri. Kebanyakan cip ini hadir dengan mod tidur yang telah dipasang dan tidak memerlukan banyak kuasa untuk terus berfungsi dengan baik. Ujian di persekitaran sebenar juga telah menunjukkan keputusan yang memberangsangkan, dengan penggunaan tenaga berkurang kira-kira separuh apabila menggunakan reka bentuk yang cekap ini. Lihatlah apa yang berlaku di pasaran pada masa ini mengikut laporan IoT Analytics. Mereka meramalkan pertumbuhan besar untuk semikonduktor yang digunakan dalam peranti IoT, dengan saiz pasaran dijangka melonjak dari sekitar $33 bilion pada tahun 2020 kepada kira-kira $80 bilion pada tahun 2025 pada kadar pertumbuhan tahunan majmuk hampir 19%. Manfaatnya jelas - sistem boleh beroperasi selama berbulan-bulan atau malah bertahun-tahun tanpa perlu menukar bateri, menjadikan penyelesaian IoT lebih praktikal dan berkesan dari segi kos apabila diterapkan di pelbagai sektor dalam jangka panjang.
Mendapatkan keupayaan maksimum dari hierarki memori di dalam mikropemproses benar-benar penting apabila ingin menjadikan AI lebih berkesan di sisi edge. Apa yang dimaksudkan di sini adalah menyusun atur memori supaya data bergerak lebih laju dan diproses dengan lebih cepat. Beberapa kajian telah menunjukkan bahawa apabila pengeluar membaiki sistem memori ini dengan betul, mereka mampu mengurangkan masa menunggu sebanyak kira-kira 30 peratus sambil mempercepatkan keseluruhan proses. Apabila mikropemproses dilengkapi dengan memori yang direka khas untuk beban kerja AI, maklumat penting menjadi lebih mudah diperoleh dengan segera. Ini memberi kesan besar terhadap keputusan yang perlu dibuat secara serta-merta, seperti keputusan yang diambil oleh kereta tanpa pemandu dalam bertindak balas terhadap keadaan jalan raya atau kamera keselamatan yang mengesan aktiviti yang tidak biasa. Reka bentuk memori yang lebih baik bukan sahaja teori semata-mata. Peningkatan ini membolehkan peranti edge mengendalikan tugas pembelajaran mesin yang kompleks tanpa perlu menghantar segalanya kembali ke pelayan jauh untuk diproses.
Penukar data pantas memainkan peranan besar dalam membolehkan pemprosesan data yang cepat bagi model pembelajaran mesin yang kita semua bergantung padanya pada masa kini. Peranti ini menukar isyarat analog kepada bentuk digital dengan cepat, yang membantu sistem kecerdasan buatan (AI) mengendalikan tugas-tugas kompleks dengan lebih baik dan memberikan keputusan yang lebih tepat. Kebanyakan perkara pembelajaran mesin memerlukan jumlah data yang besar untuk berfungsi dengan betul, jadi mempunyai penukar yang baik bermaksud sistem itu boleh mengendalikan semua maklumat tersebut tanpa menjadi perlahan atau mengalami kesesakan. Jika kita melihat keadaan pasaran pada masa ini, penukar terbaik boleh memproses data pada kelajuan sekitar beberapa gigabita setiap saat. Peningkatan kelajuan ini memberi kesan langsung kepada prestasi AI kerana ia membolehkan capaian data yang lebih cepat dan tempoh pemprosesan yang lebih pantas secara keseluruhannya.
Rangkaian kuasa yang direka khusus untuk beban kerja AI adalah penting untuk memastikan sistem berjalan lancar dan memberi prestasi yang baik. Apabila kami mengoptimumkan pengaliran elektrik dalam sistem ini, ia membantu mengekalkan kestabilan dan menjimatkan tenaga walaupun semasa tugas pemprosesan AI yang intensif. Ujian sebenar telah menunjukkan keputusan yang cukup memberangsangkan juga. Sesetengah konfigurasi melaporkan sehingga 30% peningkatan kecekapan kuasa sambil mengekalkan kestabilan yang teguh. Ini bermakna masa pemberhentian yang kurang dan bil yang lebih rendah untuk syarikat yang menjalankan sistem ini. Bagi perniagaan yang memperhebatkan AI di tepi rangkaian atau menguruskan pusat data besar, melaksanakannya dengan betul membuatkan perbezaan antara sistem yang berfungsi secara boleh dipercayai hari demi hari berbanding sistem yang sentiasa memerlukan penyelenggaraan dan komponen pengganti.
Perkembangan terkini dalam teknologi kapasitor sedang mengubah cara kita menyimpan tenaga secara padat dan cekap untuk keperluan pengkomputeran tepi. Kapasitor moden ini kapasitor menyediakan bekalan kuasa yang boleh dipercayai supaya peranti tepi dapat menjalankan pengiraan dengan lancar. Ahli sains bahan telah bekerja keras kebelakangan ini untuk membangunkan bahan kapasitor yang lebih baik, dengan mencipta bahan yang mempunyai sifat dielektrik yang tinggi serta tahan lebih lama—sesuatu yang sangat penting apabila peranti tepi perlu terus beroperasi dalam tempoh yang panjang. Berdasarkan perkembangan terkini, kapasitor kini semakin kecil saiznya dan juga lebih baik dari segi penyimpanan tenaga, menjadikannya sangat sesuai untuk digunakan di dalam ruang sempit yang sering menjadi lokasi peralatan komputing tepi. Apa yang dijangkakan pada masa akan datang adalah peningkatan yang lebih besar lagi dalam bahan kapasitor. Ini bermakna lebih banyak tenaga dapat dimampatkan ke dalam komponen yang lebih kecil, yang mana ia akan mewakili langkah besar ke hadapan bagi mana-mana pereka peranti keras yang sedang membangunkan aplikasi komputing tepi pada hari ini.
Transistor simpang bipolar, atau BJT untuk jangka pendek, memainkan peranan yang sangat penting dalam aplikasi frekuensi tinggi dalam reka bentuk cip AI kerana ia bertukar lebih cepat dan mengendalikan haba dengan lebih baik berbanding pilihan lain. Ini menjadikannya sangat sesuai untuk menangani keperluan pemprosesan data yang pesat dalam algoritma pembelajaran mesin moden. Apabila kita membandingkan BJT dengan transistor kesan medan (FET), terdapat perbezaan ketara dalam frekuensi potong juga. BJT mampu bertindak balas lebih cepat dalam litar frekuensi tinggi yang dipergunakan AI untuk membuat keputusan secara masa nyata. Generasi terkini BJT telah menyaksikan beberapa peningkatan prestasi yang agak ketara pada kebelakangan ini. Peningkatan-peningkatan ini membolehkan sistem AI menangani pengiraan yang kompleks pada kelajuan yang sangat tinggi tanpa menjadi terlalu panas di sepanjang proses tersebut. Pengurusan haba yang lebih baik bermaksud risiko komponen melebur adalah lebih rendah dan memastikan segala-galanya berjalan dengan lancar dari semasa ke semasa.
Menggabungkan BJT dengan FET dalam reka bentuk hibrid semakin biasa dalam perkakasan AI berkat peningkatan keseluruhan prestasi. Konfigurasi ini memanfaatkan keupayaan BJT untuk mengendalikan frekuensi tinggi sambil mendapat kelebihan daripada kekuatan FET dalam menguruskan kuasa secara cekap. Ini menciptakan titik tengah yang baik apabila berhadapan dengan beban kerja AI yang tinggi. Kajian menunjukkan sistem campuran ini sebenarnya boleh mempercepatkan proses sambil menggunakan kurang elektrik pada masa yang sama, yang menjelaskan mengapa ia mendapat begitu banyak perhatian kebelakangan ini. Kami juga telah melihat beberapa contoh dalam dunia sebenar. Kenderaan autonomi bergantung heavily kepada konfigurasi sedemikian kerana mereka perlu memproses aliran data yang besar hampir serta-merta tanpa mempercepatkan hayat bateri.
Perkembangan terkini dalam teknologi Transistor Sambungan Bipolar (BJT) memberi tumpuan utama kepada keupayaannya menguruskan haba, yang merupakan faktor kritikal bagi sistem AI yang perlu beroperasi secara konsisten. Kaedah pengurusan haba yang lebih baik membolehkan transistor ini berfungsi walaupun apabila dikenakan beban berat, sesuatu yang sangat penting memandangkan perkakasan AI moden kini biasanya dipadatkan dengan pelbagai komponen. Kajian menunjukkan apabila BJT menjadi lebih berkesan dalam membuang haba, prestasi keseluruhannya turut meningkat. Ini telah benar-benar diuji dalam makmal dengan menjalankan transistor ini pada kapasiti maksimum untuk tempoh yang panjang. Apa yang ini bermaksud ialah BJT dapat kekal sejuk semasa operasi supaya tahan lebih lama dan tidak gagal secara tiba-tiba dalam persekitaran pengkomputeran AI yang intensif seperti pada masa kini.
Bahan yang dikenali sebagai nitrida galium, atau GaN untuk jangka pendek, sedang mengubah permainan dari segi litar berkuasa bersepadu, terutamanya di mana teknologi hijau paling penting. Apa yang membuatkan GaN menonjol? Ia berfungsi jauh lebih cekap berbanding bahan tradisional dan juga bertukar antara keadaan dengan jauh lebih cepat. Ini sangat penting bagi perkakasan kecerdasan buatan (AI) yang memerlukan kuasa pemprosesan yang tinggi tanpa memanaskan berlebihan atau membazirkan tenaga elektrik. Perkara mengenai GaN ialah ia secara keseluruhannya menggunakan kurang tenaga, yang bermaksud berkurangannya pelepasan dari kilang pengeluaran. Kajian menunjukkan cip kuasa berbasiskan GaN sebenarnya boleh meningkatkan kecekapan sekitar 40 peratus berbanding teknologi yang lebih lama. Tahap peningkatan sedemikian tidak sahaja baik untuk planet ini; pengeluar mula melihat penjimatan nyata pada bil tenaga mereka juga. Apabila kita bergerak ke arah elektronik yang lebih hijau, GaN kelihatan seperti salah satu bahan penjana perubahan yang mungkin membantu menghubungkan jurang antara matlamat keberlanjutan dan keperluan sistem pengkomputeran moden.
Kemajuan baru dalam bahan substrat yang boleh dikitar semula sedang membuka peluang kepada cara yang lebih hijau untuk menghasilkan semikonduktor. Alternatif ini membantu mengurangkan sisa sambil menjimatkan bahan mentah berharga, yang menangani beberapa masalah besar alam sekitar yang disebabkan oleh kaedah pengeluaran cip tradisional. Menurut data industri, syarikat-syarikat yang beralih kepada substrat ini biasanya mengalami penurunan sekitar 30% dalam sisa pengeluaran, selain pengurangan ketara dalam jumlah bahan yang diperlukan secara keseluruhan. Bagi industri semikonduktor yang sedang berusaha untuk menjadi lebih mampan, peningkatan sebegini sangat bermakna. Ia membolehkan pengeluar mengekalkan piawaian tinggi untuk produk mereka, termasuk yang digunakan dalam perkakasan AI, sambil tetap mengurangkan kesan alam sekitar mereka secara ketara.
Mengikuti arahan EU RoHS memberi kesan yang nyata apabila ia datangnya kepada amalan yang lebih hijau dalam pembuatan semikonduktor. Secara asasnya, peraturan ini memaksa kilang untuk mengurangkan penggunaan bahan kimia berbahaya semasa proses pengeluaran, yang mana membantu melindungi pekerja dan juga alam sekitar. Ramai nama besar dalam perniagaan cip telah pun beralih kepada kaedah yang mematuhi RoHS, dan kita dapat melihat keputusan yang agak baik daripada perubahan ini. Lihat pada nombor: syarikat yang mematuhi piawaian RoHS biasanya dapat mengurangkan sisa toksik mereka sebanyak 25%. Selain daripada memberi manfaat kepada planet ini, pematuhan sebegini sebenarnya membawa kepada operasi yang lebih berkekalan di seluruh industri pembuatan semikonduktor. Kilang-kilang kini menjumpai pelbagai cara untuk menghasilkan cip dengan menggunakan bahan kurang membahayakan, yang pada jangka panjangnya turut menjimatkan kos.
Tumpuan terhadap amalan berkelanjutan ini turut merangkumi inovasi yang bertujuan menjadikan perkakasan AI lebih mesra alam, menunjukkan bagaimana kepatuhan perundangan boleh mengukuhkan komitmen terhadap alam sekitar dalam industri semikonduktor.