Gündem

Google’ın mikroçiplere yapay zeka yaklaşımı memnuniyetle karşılanıyor – ancak bakıma ihtiyacı var

0

Teknisyenler, Globalfoundries Inc. yarı iletken üretim tesisindeki Fab7'deki temiz odada bir arabayı itiyor

Singapur’daki bir mikroçip üretim tesisinde temiz bir oda.Kredi bilgileri: Lauryn Ishak/Bloomberg/Getty

COVID-19 pandemisinin birçok sonucundan biri, elektronik cihazlar için gerekli olan mikroçiplerin küresel kıtlığıdır. Bu çipleri üreten fabrikalar, pandeminin bir kısmı için kapanmak zorunda kaldı ve talepteki artışla başa çıkmakta zorlanıyor. Bazı ürünler aylarca gecikebilir.

Kıtlığın sektörü uzun vadede nasıl etkileyeceğini bilmek için henüz çok erken, ancak pandemi, üretim sürecinin şoklara ve acil durumlara karşı nasıl daha dayanıklı hale getirileceği de dahil olmak üzere bazı önemli araştırma sorularına odaklandı.

İyi bilinen bir sorun, mikroçiplerin Güney Kore’de Samsung ve Kaliforniya’da Intel, NVIDIA ve Qualcomm dahil olmak üzere yalnızca birkaç şirkette tasarlanmış olmasıdır. Ancak tüm bu şirketler cips üretmiyor. Bazıları yapar; diğerleri işi üçüncü şahıslara yaptırır. Ve çiplerin yaklaşık %80’i Asya’da üretiliyor (Doğa Elektron. 4, 317; 2021). En büyük üretici, mevcut üretim yöntemlerini kullanarak küresel kapasitenin %28’inden sorumlu olan Hsinchu’daki Tayvan Yarı İletken İmalat Şirketi’dir (TSMC). Bu yoğunlaşma, kuşkusuz bölgeye büyük fayda sağlamış olsa da, mevcut arz kısıtlamalarına da katkıda bulunmuştur.

Değişimin işaretleri ortaya çıkmaya başlıyor. Çin, Amerika Birleşik Devletleri ve bazı Avrupa ülkeleri mikroçip araştırma ve geliştirme yatırımlarını artırıyor. Amazon, Google, Microsoft ve diğer büyük ABD teknoloji şirketleri, yüz milyonlarca dolar olduğu tahmin edilen yatırımlarla aynı şeyi yapıyor. Kapasiteyi daha fazla şirket aracılığıyla ve daha düşük ve orta gelirli ülkelere yaymak, endüstrinin daha dayanıklı olmasına yardımcı olacaktır.

Zaman kazandıran

Ayrıca, bu hafta Google’daki araştırmacıların mikroçip tasarlamak için gereken süreyi büyük ölçüde azaltmayı başardıkları bir rapor da yardımcı oldu (A. Mirhoseini). ve diğerleri Doğa 594, 207–212; 2021). Bu önemli bir başarıdır ve tedarik zincirini hızlandırmada büyük bir yardımcı olacaktır, ancak şirketlerin ‘ekosisteminin’ gerçekten küresel hale gelmesini sağlamak için teknik uzmanlık geniş çapta paylaşılmalıdır. Ve endüstri, zaman kazandıran tekniklerin gerekli temel becerilere sahip insanları uzaklaştırmamasını sağlamalıdır.

Araştırmacılar ve mühendisler, her zamankinden daha fazla işlem gücü ve karmaşıklığa sahip mikroçipler tasarlamaya ve üretmeye devam ediyor. Moore yasasına uygun olarak – transistörler küçüldükçe çip başına transistör sayısının kabaca iki yılda bir ikiye katlanması ilkesi (GE Moore Elektronik 38, 114-117; 1965) — mikroçip başına transistör sayısı 1970’lerin başında birkaç binden bugün on milyarlara yükseldi.

Çiplerin imalatı büyük ölçüde otomatikleştirilmiş olsa da, tasarım hala manuel işlemlere dayanıyor. Mühendisler ve tasarımcılar bilgisayar destekli tasarım yazılımı kullanırlar, ancak yine de tüm bileşenlerin mevcut alana nasıl sığdırılacağını çözmeleri haftalar veya aylar alabilir. Google’ın araştırmacıları artık yapay zeka (AI) kullanılarak sürecin bir günden daha kısa sürede tamamlanabileceğini gösterdi.

Tipik olarak, bir mikroçipin alanı, onlarca ila yüzlerce milimetre kare mertebesindedir. Bu alanın bellek, mantık ve işlem birimleri gibi binlerce bileşeni ve bu bileşenleri birbirine bağlamak için kilometrelerce ultra ince kabloyu barındırması gerekir. Tasarım sürecinin en zorlu yönlerinden biri ‘talaş zemin planlaması’dır. Bu, bu bileşenlerin en iyi nereye yerleştirileceğini belirlemeyi içerir, aynı şekilde, bir mimarın bir binanın iç alanını, gerekli tüm armatürleri ve donanımları barındırabilecek şekilde tasarlar.

Google’ın araştırmacıları, yazılımlarını eğitmek için 10.000 çip kat planı kullandı. Yazılım daha sonra mühendisler tarafından tasarlananlardan daha fazla alan, kablo ve elektrik gücü kullanmayan kat planlarının nasıl üretileceğini buldu. Minyatürleştirme ve düşük güç, özellikle akıllı telefonlarda kullanılan çipler için önemli.

AI tarafından oluşturulan çiplerin tasarımı altı saatten az sürdü ve yöntem, Google’ın tensör işleme birimini veya esas olarak şirketin bulut tabanlı makine öğrenimi uygulamalarında kullanılan TPU’yu tasarlamak için zaten kullanıldı. Sağlam olduğundan ve diğer veri kümelerini ve çip türlerini barındırabildiğinden emin olmak için daha fazla ekibin tasarım yazılımını test etmesi gerekir. Daha fazla grup başarısını yeniden yaratabilirse, bu, çip tasarımı araç kutusundaki yerini sağlamlaştıracaktır.

Şimdi konsantre ol

Daha erişilebilir ve daha verimli mikroçipler, otonom araçların, 5G iletişiminin ve AI’nın geliştirilmesine güç katacak – kaçırılmaması gereken fırsatlar. Ancak, otomatik tasarım teknolojilerini kullanmanın daha geniş sonuçlarını, özellikle de ilgili beceri ve uzmanlığa sahip insanlara duyulan ihtiyacı ve şu anda süreci manuel olarak yapanların becerilerini geliştirmek önemlidir.

Çipli zemin planlaması – ister manuel ister otomatik olsun – bilgi işlem, elektronik mühendisliği ve cihaz fiziği alanlarında uzmanlık gerektirir. Bu becerilerin öğrenilmesi zaman alır ve mikroçiplerin yanı sıra birçok başka ürün üreten bir endüstride şiddetle ihtiyaç duyulur. İlgili şirketlerin bunu anlaması ve hem yerel hem de küresel olarak beceri ihtiyaçlarını karşılamak için uygun adımları atması çok önemlidir. Otomasyon genellikle işlerde azalmayla ilgili endişeleri körükler. Aslında, elektronik endüstrisindeki ivmeyi korumak, gelecek nesil mikroçipleri oluşturmak için öngörü sahibi insanlara ve şirketlere ihtiyaç duyacaktır.

Profesör

Tehditkar ‘kıtlık otu’, karbon seviyeleri yükseldikçe daha zehirli hale geliyor: Araştırmadan Öne Çıkanlar

Previous article

Alzheimer ilacı FDA tarafından tartışmalı olarak onaylandı

Next article

You may also like

Comments

Comments are closed.

More in Gündem