Yapay zeka alanındaki hızlı dönüşüm, teknoloji dünyasını kökten değiştirirken, bu değişimin merkezinde yer alan Nvidia, yakın zamanda yaklaşık 5 trilyon dolarlık piyasa değerine ulaşarak dünyanın en değerli halka açık şirketi konumuna yükseldi. Nvidia'nın başarısının temelinde, 208 milyara kadar transistör içeren karmaşık amiral gemisi işlemcileri yatıyor.
Tanesi yaklaşık 30.000 dolara satılan bu çipler, veri merkezlerinde binlercesi bir arada kullanıldığında benzeri görülmemiş bir hesaplama gücü sunuyor. Nvidia'nın son mimari atılımları sayesinde bu çipler, bağımsız birimler yerine devasa hiper ölçekli bilgisayarlar olarak kolektif bir şekilde çalışabiliyor.
FİZİK YASALARI ZORLANIYOR
Ancak yapay zekanın durdurulamayan üstel hesaplama ihtiyaçları, fizik yasalarının belirlediği kaçınılmaz bir dönüm noktasına ulaştı. Çip üretiminin kalbinde, Hollandalı ekipman üreticisi ASML'nin 380 milyon dolarlık ‘Aşırı Ultraviyole’ (EUV) litografi makineleri bulunuyor. Bu sistemler, hassas maskeler aracılığıyla silikon yongalara ışık göndererek devre desenlerini çiziyor.
Ne var ki, en gelişmiş litografi sistemi bile ‘retikül sınırı’ olarak bilinen temel bir kısıtlamayla karşı karşıya. Bu fizik yasası, tek bir çip kalıbının boyutunu yaklaşık 800 milimetrekare ile sınırlıyor.
YONGACIK MODELİ YETMİYOR
Daha büyük işlem kapasitesine ulaşmak için, bilgisayar görevleri ‘yongacık’ (chiplet) adı verilen birden fazla küçük çipe bölünüyor ve bunlar yoğun paketleme, kablolama ve fiber bağlantılarla birbirine bağlanıyor. Ancak bu parçalanma, iletişim yükünü artırıyor ve sistem karmaşıklığını önemli ölçüde yükseltiyor.
Bu mimari sınırlamalar ve artımlı ölçeklemenin azalan getirileri, araştırmacıları ve yarı iletken firmalarını radikal bir çözüme itti: yonga ölçeğinde entegrasyon. Bu model, geleneksel ayrık yongaları tamamen terk ederek, tüm silikon yongayı (gofreti) tek, monolitik bir işlem alt tabakası olarak kullanmayı amaçlıyor.
DEV İŞLEMCİLER SAHNEDE
Palo Alto merkezli Cerebras, bu alandaki son çalışmalarıyla dikkat çekiyor. Şirketin geliştirdiği WSE-3 (Wafer Ölçekli Motor 3), dört trilyon transistör içeriyor ve en üst düzey geleneksel yongaların 7.000 katı bellek bant genişliği sunuyor. Standart mimarilerin aksine, WSE-3 belleği doğrudan yonganın içine yerleştirerek gecikmeyi önemli ölçüde azaltıyor ve tüm veri merkezlerinin boyutunu küçültme potansiyeli taşıyor.
Tesla'nın da Elon Musk yönetiminde Dojo projesinde benzer konseptleri denediği biliniyor. Bu proje şirket içinde durdurulmuş olsa da, yaklaşım DensityAI gibi yeni girişimlerde yaşamaya devam ediyor.
STATÜKO MEYDAN OKUYOR
Üretim ekipmanları tedarikçisi Lam Research ise, Multibeam Corp. aracılığıyla çok sütunlu elektron ışını litografisini geliştirerek üreticilere retikül bariyerini aşma ve çok daha büyük gofretleri işleme olanağı sağlıyor.
Tüm bu gelişmeler, mikroçipin mevcut saltanatının yakında yerini hem biçim hem de işlev açısından önemli ölçüde farklı mimarilere bırakabileceğini gösteriyor. Gofret ölçeğinde entegrasyon ve yeni litografi teknikleri olgunlaştıkça, "kutu içinde veri merkezleri" olasılığı somutlaşıyor ve dijital altyapıya on yıllardır egemen olan teknolojik statükoya meydan okuyor.
