EN
تیز لینکس
جیسے جیسے مصنوعی ذہانت صنعتوں کو دوبارہ سے ترتیب دے رہی ہے، خودکار لے آؤٹ ٹولز اب مشین لرننگ کو سیمی کنڈکٹر تیار کردہ چپس کی ڈیزائن کارکردگی کو بڑھانے کے لیے استعمال کر رہے ہیں۔ یہ جدید نظام تیاری کے مراحل کو خودکار طور پر سنبھالنے کے ساتھ ساتھ سلیکان ویفرز پر اجزاء کو بہترین انداز میں رکھ کر ترقی کے وقت کو کافی حد تک کم کر دیتے ہیں۔ سیمی کنڈکٹر تیار کرنے والے کمپنیاں اس وقت ایک جیسی کہانیاں سناتی ہیں - کمپنیاں تقریباً 30 فیصد یا اس سے زیادہ ڈیزائن کے وقت کو کم کرنے کی رپورٹ دیتی ہیں، اور ذہیب لے آؤٹ حکمت عملیوں کی بدولت پیداواری پیداوار میں نمایاں بہتری بھی دیکھی گئی ہے۔ مائیکرو کنٹرولر سرکٹ ڈیزائن کی مثال لیں۔ اس شعبے میں کام کرنے والی کئی فرمیں محسوس کرنے والے فوائد کا تجربہ کر چکی ہیں، جن میں پروٹو ٹائپنگ کے مراحل کے دوران کم غلطیاں اور ڈیزائن کو حتمی شکل دینے کے وقت کہیں زیادہ درستگی شامل ہے۔ اس کا اثر خاص طور پر ان ایپلی کیشنز میں نمایاں ہے جو مصنوعی ذہانت کی پروسیسنگ کے لیے مخصوص ہارڈ ویئر کی ضرورت رکھتی ہیں، جہاں تھوڑی سی بھی لے آؤٹ میں تبدیلی کارکردگی میں بڑی بہتری کا باعث بن سکتی ہے۔
جنریٹیو اے آئی کی تحریک آج کل چپس کی ڈیزائننگ کو بہت متاثر کر رہی ہے، کیونکہ انجینئرز نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرنا شروع کر چکے ہیں تاکہ مختلف قسم کی نئی آرکیٹیکچرز تیار کی جا سکیں جو کسی خاص کارکردگی کی ضروریات کے مطابق ہوں۔ دلچسپ بات یہ ہے کہ یہ ٹیکنالوجی چپس کے ڈیزائنز تیار کر رہی ہے جو روایتی طریقوں کی کارکردگی کی حدود کو بہت پیچھے چھوڑ دیتی ہیں، جس سے ہارڈ ویئر کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے نئے امکانات سامنے آ رہے ہیں۔ گوگل اور انٹیل جیسی کمپنیاں پہلے ہی جنریٹیو اے آئی کے ذریعے کچھ ایسی چپس تیار کرنے میں کامیابی حاصل کر چکی ہیں جن کی سرکٹ لے آؤٹس اتنی عجیب ہوتی ہیں کہ کسی انسان کو ذہن میں بھی نہیں آ سکتی تھیں۔ یہ عجیب لیکن موثر ڈیزائنز اے آئی ورک لوڈز کے لیے کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں کیونکہ یہ چیزوں جیسے توازن اور ہم وقتی کاری کو اس طرح بہتر بناتے ہیں جو پہلے ممکن نہیں تھا۔ نتیجہ؟ تیز تر ڈیٹا پروسیسنگ کی رفتار اور کلی طور پر بہتر کارکردگی۔ مستقبل کے حوالے سے ماہرین کا خیال ہے کہ چپس کی ڈیزائننگ کے طریقہ کار میں مکمل تبدیلی آنے والی ہے، جس سے رفتار اور ہماری ڈیوائسز کی صلاحیتوں میں بہتری کے بے پناہ مواقع پیدا ہوں گے۔
تحلیلِ پیشگویانہ چپس کے آپریشن میں ممکنہ حرارت کی دشواریوں کو پہچاننے اور ضرورت پڑنے پر ڈیزائن میں تبدیلی کرنے کی سمت میں مدد فراہم کرتا ہے۔ اس ٹیکنالوجی کے شماریاتی ماڈلز کے استعمال سے درحقیقت یہ پیشگوئی ممکن ہو جاتی ہے کہ کب چپس کو زیادہ گرمی ہو سکتی ہے، جس سے انجینئرز کو نقصان سے قبل چیزوں کو درست کرنے کا وقت مل جاتا ہے۔ مربوط سرکٹس شاید بہت زیادہ گرم ہو جائے، انجینئرز کو وقت مل جائے گا کہ نقصان سے قبل چیزوں کو درست کر لیں۔ اگر آپ ICs میں حرارتی خرابیوں کے اعداد و شمار کو دیکھیں تو یہ واضح ہو جاتا ہے کہ مختلف صنعتوں میں سسٹم کے خراب ہونے کی وجہ سے اکثرہیٹنگ کتنی بار ہوتی ہے۔ جب کمپنیاں پیشگوئی کنندہ طریقوں کو ذہین الگورتھم کے ساتھ جوڑتی ہیں تو ان واقعات میں واضح کمی دیکھتی ہیں۔ کمپیوٹر چپس زیادہ دیر تک چلتی ہیں اور بہتر کام کرتی ہیں، بیپولر جنکشن کے ساتھ بھی ایسا ہی ہوتا ہے، ٹرانزسٹر جس پر ہر کوئی بھروسہ کرتا ہے۔ مزید اور مزید پیشہ ور تیار کنندہ اس قسم کی سوچ کو اپنی معیاری مشینوں میں حرارت کے انتظام کے لیے اپناتے جا رہے ہیں۔
نیورومورفک کمپیوٹنگ کا شعبہ اس بات کو بدل رہا ہے کہ ایج ڈیوائسز معلومات کی پروسیسنگ کے معاملے میں کیا کر سکتی ہیں۔ یہ سسٹم ہمارے دماغ کے فعل کے پہلوؤں کو نقل کر کے کام کرتے ہیں، جس کے نتیجے میں حسی معلومات کو سنبھالنے اور ڈیٹا کو واقع ہوتے ہی تجزیہ کرنے کے بہتر طریقے وجود میں آتے ہیں۔ مثال کے طور پر اسمارٹ سینسرز اب اپنے ماحول میں تبدیلیوں کے مطابق خود کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں، بغیر اس کے کہ دور دراز کے سرورز یا مرکزی کمپیوٹرز سے لگاتار اپ ڈیٹس کی ضرورت ہو۔ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ یہ دماغی نظام توانائی کے استعمال کو کافی حد تک کم کر دیتے ہیں، کچھ تجربات میں 90 فیصد تک کمی دریافت کی گئی، اسی وقت ساتھ ساتھ کام کی رفتار میں بھی کافی اضافہ ہوتا ہے۔ یہ ایسے اطلاقات کے لیے بہت فرق انداز ثابت ہوتا ہے جو نیٹ ورک کے کنارے پر مسلسل چلنے کی ضرورت رکھتے ہیں۔ ہم یہ دیکھ رہے ہیں کہ مختلف انٹرنیٹ آف تھنگز کے نفاذ میں یہ خاصی قیمتی ہے، جہاں تیز ردعمل کے وقت اور بجلی کے استعمال کو کم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جو عملی نفاذ کے لیے بہت اہم ہے۔
کم طاقت والے مائیکرو کنٹرولرز کو چونکہ وہ بہت زیادہ توانائی بچاتے ہیں اور بیٹریوں کی مدت کار کو بڑھاتے ہیں، اس لیے وہ آئی او ٹی سینسر نیٹ ورکس کو چلانے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ ان چپس میں زیادہ تر سلیپ موڈ کی سہولت موجود ہوتی ہے اور انہیں مناسب طریقے سے کام کرنے کے لیے زیادہ بجلی کی ضرورت نہیں ہوتی۔ حقیقی دنیا کے ٹیسٹوں سے بھی کچھ حیران کن نتائج سامنے آئے ہیں، جن سے پتہ چلتا ہے کہ ان کارآمد ڈیزائنوں کے استعمال سے توانائی کی کھپت میں تقریباً 50 فیصد کمی آتی ہے۔ مارکیٹ میں اس وقت کیا چل رہا ہے، اس کا جائزہ لیں، جیسا کہ آئی او ٹی اینالیٹکس کی رپورٹس میں بتایا گیا ہے۔ وہ آئی او ٹی اشیاء میں استعمال ہونے والے سیمی کنڈکٹرز کے لیے مارکیٹ کی بھاری نمو کی پیش گوئی کر رہے ہیں، اور تخمینہ لگایا ہے کہ مارکیٹ کا حجم 2020 میں تقریباً 33 ارب ڈالر سے بڑھ کر 2025 تک تقریباً 80 ارب ڈالر تک پہنچ جائے گا، جو ہر سال 19 فیصد کی اوسط سے بڑھ رہا ہے۔ یہاں فائدہ واضح ہے کہ سسٹم کو بیٹری کی تبدیلی کے درمیان کئی مہینوں یا حتیٰ کہ سالوں تک چلایا جا سکتا ہے، جس کے نتیجے میں مختلف شعبوں میں آئی او ٹی حل کو نافذ کرنا طویل مدت میں زیادہ عملی اور قیمتی لحاظ سے بہتر بن جاتا ہے۔
میکرو کنٹرولرز کے اندر میموری ہائیرارکیز سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانا اس بات کا تعین کرتا ہے کہ کنارے پر مصنوعی ذہانت کیسے بہتر کام کرتی ہے۔ ہم جس چیز کی بات کر رہے ہیں وہ میموری کو اس طرح ترتیب دینا ہے کہ ڈیٹا تیزی سے منتقل ہو اور تیزی سے پروسیس ہو۔ کچھ مطالعات سے پتہ چلا ہے کہ جب تیار کنندہ ان میموری سسٹمز کو مناسب طریقے سے ٹویک کرتے ہیں، تو وہ انتظار کے وقت میں تقریباً 30 فیصد کمی کر سکتے ہیں اور ساتھ ہی مجموعی کارکردگی کو تیز کر سکتے ہیں۔ جب میکرو کنٹرولرز کو مصنوعی ذہانت کے کاموں کے لیے خصوصی طور پر ڈیزائن کی گئی میموری کے ساتھ لایا جاتا ہے، تو اہم معلومات بہت تیزی سے دستیاب ہو جاتی ہیں۔ سڑک کی حالت کے رد عمل یا سیکورٹی کیمرے کو غیر معمولی سرگرمیوں کو دیکھنے جیسے فوری فیصلوں کے لیے یہ سب کچھ فرق پیدا کر سکتا ہے۔ بہتر میموری کا ڈیزائن صرف تصوراتی بات نہیں ہے۔ یہ بہتریاں کنارے کے آلے کو مشین لرننگ کے پیچیدہ کاموں کو سرور تک بھیجے بغیر نمٹنے کی اجازت دیتی ہیں۔
تیز رفتار ڈیٹا کنورٹرز مشین لرننگ ماڈلز کے لیے تیز رفتار ڈیٹا پروسیسنگ کو یقینی بنانے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں جن پر ہم اب اپنی روزمرہ کی ضروریات میں بھروسہ کرتے ہیں۔ یہ آلے اینالاگ سگنلز کو تیزی سے ڈیجیٹل شکل میں تبدیل کر دیتے ہیں، جس سے مصنوعی ذہانت کے نظاموں کو پیچیدہ کاموں کو بہتر طریقے سے نمٹنے اور زیادہ درست نتائج حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے۔ زیادہ تر مشین لرننگ کے لیے مناسب کام کرنے کے لیے بہت زیادہ ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، لہذا اچھے کنورٹرز کا ہونا یہ یقینی بناتا ہے کہ سسٹم اس ڈیٹا کو بغیر کسی تاخیر یا رکاوٹ کے سنبھال سکے۔ موجودہ مارکیٹ کے رجحانات کو مدنظر رکھتے ہوئے، بہترین کنورٹرز فی سیکنڈ کئی گیگا بٹس کی رفتار سے ڈیٹا پیش کر سکتے ہیں۔ یہ رفتار میں اضافہ مصنوعی ذہانت کی کارکردگی کے لیے بہت فائدہ مند ثابت ہوتا ہے کیونکہ یہ ڈیٹا تک تیز رفتار رسائی اور پورے نظام میں تیز پروسیسنگ کا وقت فراہم کرتا ہے۔
مخصوص طور پر AI ورک لوڈ کے لیے ڈیزائن کیے گئے پاور نیٹ ورکس سسٹمز کو ہموار اور بہترین کارکردگی کے ساتھ چلانے کے لیے ضروری ہیں۔ جب ہم ان سسٹمز کے ذریعے بجلی کے بہاؤ کو بہتر بناتے ہیں، تو اس سے AI پروسیسنگ کے کاموں کے دوران شدید صورتحال میں بھی استحکام برقرار رکھنے اور توانائی بچانے میں مدد ملتی ہے۔ حقیقی دنیا کے ٹیسٹوں سے بھی کافی متاثر کن نتائج سامنے آئے ہیں۔ کچھ انتظامات میں 30 فیصد تک بہتر پاور کی کارکردگی کی رپورٹ دی گئی ہے، جبکہ مستحکم کارکردگی برقرار رکھی گئی ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کمپنیوں کے لیے ان سسٹمز کو چلانے میں کم دowntime اور کم بلز آتے ہیں۔ کاروبار کے لیے جو کنارے (edge) پر AI کو نافذ کر رہے ہیں یا وسیع ڈیٹا سینٹرز کا انتظام کر رہے ہیں، اسے صحیح طریقے سے کرنے کا فرق یہ ہے کہ ایک سسٹم جو دن رات بھر میں قابل اعتماد طور پر کام کرتا ہے اور دوسرے سسٹم جس کو مسلسل مرمت اور تبدیلی کی ضرورت ہوتی ہے۔
کیپیسیٹر ٹیکنالوجی میں نئی ترقیاں ہمارے لیے ایج کمپیوٹنگ کی ضروریات کے لیے توانائی کو کثیف اور کارآمد انداز میں ذخیرہ کرنے کے طریقے بدل رہی ہیں۔ یہ جدید کنڈیسیٹر مضبوط بجلی کی فراہمی فراہم کریں جو کنارے کے آلات کو اپنے مسائل کو چلانے کے لیے درکار ہوتی ہے۔ مواد کے سائنس دانوں نے حالیہ مدت میں بہتر کیپسیٹر مواد پر کام کیا ہے، اعلی ڈائیلیکٹرک خصوصیات کے حامل مواد کو تیار کیا ہے اور وقتاً فوقتاً زیادہ دیر تک چلتے ہیں، جو کنارے کے آلات کو طویل مدت تک چلانے کی ضرورت ہوتی ہے۔ حالیہ واقعات کو دیکھتے ہوئے، کیپسیٹرز کا سائز دونوں چھوٹا ہوتا جا رہا ہے اور توانائی کو محفوظ کرنے میں بہتری آ رہی ہے، جو کنارے کی کمپیوٹنگ کے آلات کے لیے تنگ جگہوں کے لیے مناسب ہیں۔ جس چیز کی ہم امید کر سکتے ہیں وہ آگے جا کر کیپسیٹر مواد میں مزید بہتری ہو گی۔ اس کا مطلب چھوٹے اجزاء میں زیادہ توانائی کا محفوظ ہونا ہو گا، جو اس وقت کنارے کی کمپیوٹنگ ایپلی کیشنز کے لیے ہارڈ ویئر تیار کرنے والوں کے لیے بڑی پیش رفت کی نمائندگی کرے گا۔
بائی پولر جنکشن ٹرانزسٹرز، یا مختصر طور پر بی جے ٹیز، AI چپ ڈیزائنوں کے اندر زیادہ تعدد کے اطلاقات میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں کیونکہ وہ دیگر آپشنز کے مقابلے میں کہیں تیزی سے سوئچ کرتے ہیں اور حرارت کو بہتر طریقے سے برداشت کر سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ یہ جدید مشین لرننگ الخوارزمی کی تیز رفتار ڈیٹا پروسیسنگ کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے خاص طور پر موزوں ہیں۔ جب ہم بی جے ٹیز کا FETs (فیلڈ ایفیکٹ ٹرانزسٹرز) کے ساتھ مقابلہ کرتے ہیں، تو کٹ آف فریکوئنسیز میں بھی واضح فرق نظر آتا ہے۔ بی جے ٹیز AI کے ان ہائی فریکوئنسی سرکٹس میں تیزی سے ردعمل ظاہر کر سکتے ہیں جو حقیقی وقت میں فیصلہ سازی کے لیے ضروری ہیں۔ بی جے ٹیز کی نئی نسل میں حال ہی میں کافی حد تک کارکردگی میں اضافہ دیکھا گیا ہے۔ یہ بہتریاں AI سسٹمز کو مشکل حسابات کو تیزی سے حل کرنے کی اجازت دیتی ہیں، اس عمل میں زیادہ گرمی پیدا کیے بغیر۔ بہتر حرارتی انتظام کا مطلب ہے کہ اجزاء کے پگھلنے کا کم خطرہ ہوتا ہے اور وقتاً فوقتاً ہر چیز ہموار انداز میں چلتی رہتی ہے۔
ہائبرڈ ڈیزائنوں میں BJTs کو FETs کے ساتھ جوڑنا AI ہارڈ ویئر میں بہتر مجموعی کارکردگی کی وجہ سے تیزی سے عام ہو رہا ہے۔ یہ سیٹ اپ BJTs کی زیادہ تعدد کو سنبھالنے کی صلاحیت سے فائدہ اٹھاتا ہے جبکہ FETs کی طاقت کو موثر انداز میں بجلی کا انتظام کرنے میں مدد ملتی ہے۔ یہ ان مانگ والے AI ورک لوڈس سے نمٹنے کے لیے ایک اچھا درمیانی راستہ پیدا کرتا ہے۔ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ یہ مخلوط نظام چیزوں کو تیز کرنے کے ساتھ ساتھ بجلی کم استعمال کرنے میں بھی مدد کرتے ہیں جس کی وجہ سے حال ہی میں انہیں بہت توجہ مل رہی ہے۔ ہمیں کچھ حقیقی دنیا کے مثالیں بھی نظر آئی ہیں۔ خود مختار گاڑیاں ان ترتیبات کے زیادہ تر انحصار کرتی ہیں کیونکہ انہیں تقریبا فوری طور پر بیٹری کی زندگی ختم کیے بغہ بہت زیادہ ڈیٹا سٹریم کو پروسیس کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
بائی پولر جنکشن ٹرانزسٹر (BJT) ٹیکنالوجی میں تازہ ترین پیش رفت زیادہ تر اس بات پر مرکوز ہے کہ یہ گرمی کو کس طرح برداشت کرتے ہیں، جو کہ ان AI سسٹمز کے لیے بہت اہمیت رکھتا ہے جنہیں قابل بھروسہ چلانے کی ضرورت ہوتی ہے۔ گرمی کو بہتر طریقے سے سنبھالنے کی اجازت دیتی ہے کہ یہ ٹرانزسٹرز بھی کام کریں جب انہیں زیادہ دباؤ میں رکھا جائے، جو کہ موجودہ دور کے AI ہارڈویئر میں اہمیت رکھتا ہے جو عموماً کمپونینٹس سے بھرے ہوتے ہیں۔ تحقیقات سے پتہ چلتا ہے کہ جب BJTs گرمی کو نکالنے میں بہتر ہوتے ہیں، تو ان کی کارکردگی بھی بہتر ہوتی ہے۔ لیبارٹریوں نے اس کی تصدیق کی ہے کہ ان ٹرانزسٹرز کو طویل مدت تک زیادہ سے زیادہ صلاحیت پر چلایا گیا۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ BJT چلانے کے دوران اتنی گرمی سے بچ جاتے ہیں کہ وہ زیادہ دیر تک چلتے رہیں اور موجودہ شدید AI کمپیوٹنگ کے انتظامات میں اچانک ناکام نہ ہوں۔
جس مادے کو گیلیم نائٹرائیڈ، یا مختصر طور پر GaN کے نام سے جانا جاتا ہے، وہ پاور انٹیگریٹڈ سرکٹس کے معاملے میں کھیل کے قواعد بدل رہا ہے، خصوصاً وہاں جہاں گرین ٹیک کی اہمیت سب سے زیادہ ہے۔ GaN کو کیا خصوصیت ممتاز کرتی ہے؟ یہ روایتی مواد کے مقابلے میں کہیں زیادہ کارآمد انداز میں کام کرتا ہے اور حالت بدلنے میں بھی کہیں تیز ہے۔ یہ بات خاص طور پر اہم ہے ای آئی ہارڈویئر کے لیے جسے زیادہ پراسیسنگ پاور کی ضرورت ہوتی ہے، بجلی ضائع کیے بغیر یا گرم ہوئے بغیر۔ GaN کی خصوصیت یہ ہے کہ یہ مجموعی طور پر کم توانائی استعمال کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کارخانوں سے کم اخراج۔ کچھ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ ان GaN پر مبنی پاور چپس درحقیقت پرانی ٹیکنالوجی کے مقابلے میں کارکردگی میں تقریباً 40 فیصد اضافہ کر سکتی ہیں۔ اس قسم کی بہتری صرف سیارے کے لیے ہی نہیں بلکہ فیکٹریوں کو اپنے توانائی کے بلز پر کافی بچت دکھائی دینے لگی ہے۔ چونکہ ہم گرین الیکٹرانکس کی طرف بڑھ رہے ہیں، GaN اس قسم کے مواد میں سے ایک نظر آتا ہے جو پائیداری کے اہداف اور جدید کمپیوٹنگ سسٹمز کی مانگوں کے درمیان فرق کو پر کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
دوبارہ استعمال کے قابل سبسٹریٹ مواد میں نئی پیش رفت سیمی کنڈکٹرز بنانے کے ماحول دوست طریقوں کی طرف دروازے کھول رہی ہے۔ یہ متبادل فضلہ کو کم کرنے میں مدد کرتے ہیں جبکہ قیمتی خام مال کو بچاتے ہیں، جس سے روایتی چپ تیار کرنے کے طریقوں کی وجہ سے پیدا ہونے والی کچھ بڑی ماحولیاتی پریشانیوں کا مقابلہ ہوتا ہے۔ صنعتی اعداد و شمار کے مطابق، ان سبسٹریٹس پر منتقل ہونے والی کمپنیاں عام طور پر تیار کردہ فضلہ میں تقریباً 30 فیصد کمی دیکھتی ہیں، ساتھ ہی مجموعی طور پر ان کی مالیاتی ضروریات میں بھی بڑی کٹوتی ہوتی ہے۔ سیمی کنڈکٹر انڈسٹری کے لیے جو زیادہ قابل اعتماد بننا چاہتی ہے، اس قسم کی بہتری بہت اہمیت رکھتی ہے۔ یہ تیار کنندہ کو اپنی مصنوعات کے معیار کو برقرار رکھنے کی اجازت دیتی ہے، بشمول ان کو استعمال کیا جاتا ہے AI ہارڈ ویئر میں، جبکہ اب بھی اپنے ماحولیاتی اثر کو کافی حد تک کم کرنا۔
یورپی یونین کے روہس (RoHS) حکوکات کی پیروی سے سیمی کنڈکٹرز بنانے میں زیادہ سبز ممارسات کے حوالے سے حقیقی فرق پڑتا ہے۔ دراصل، یہ قواعد فیکٹریوں پر پیداوار کے دوران استعمال ہونے والے خطرناک کیمیکلز کو کم کرنے کے لیے مجبور کرتے ہیں، جس سے ماحول اور ملازمین دونوں کے تحفظ میں مدد ملتی ہے۔ چپس کے کاروبار میں شامل بہت سی بڑی شخصیات نے پہلے ہی روہس کے مطابق طریقوں پر تبدیلی کر دی ہے، اور اس تبدیلی سے ہم کافی اچھے نتائج دیکھ رہے ہیں۔ اعداد و شمار پر ایک نظر ڈالیں: جو کمپنیاں روہس معیارات کی پیروی کرتی ہیں، ان کے زہریلے کچرے میں اکثر تقریباً 25 فیصد کمی آتی ہے۔ صرف سیارے کے لیے بہتر ہونے کے علاوہ، یہ قسم کی پابندی پوری سیمی کنڈکٹر تیار کرنے والی صنعت میں زیادہ پائیدار آپریشنز کی قیادت کرتی ہے۔ فیکٹریاں چیپس پیدا کرنے کے طریقے تلاش کر رہی ہیں، جبکہ کم نقصان دہ مواد کا استعمال کیا جائے، جس سے طویل مدت میں پیسے بچتے ہیں۔
ماحولیاتی پائیداری کے اس مقصد کو ہارڈ ویئر میں ماحول دوست اختراعات تک بھی پھیلا دیا گیا ہے، جس سے یہ ثابت ہوتا ہے کہ قانونی تقاضوں پر عمل کس طرح سیمی کنڈکٹر صنعت میں ماحولیاتی عہد کو تقویت دے سکتا ہے۔