لسنوات عديدة، كان تقدم تكنولوجيا أشباه الموصلات يوصف إلى حد كبير بعقد العمليات.
أصبحت 10 نانومتر 7 نانومتر، ثم 5 نانومتر، 3 نانومتر وهياكل ترانزستور متقدمة بشكل متزايد.
ولكن مع استمرار تسارع الذكاء الاصطناعي، وأنظمة الحوسبة عالية الأداء، والتعبئة المتقدمة في التوسع، لم تعد كثافة الترانزستور هي العامل الوحيد الذي يحدد أداء النظام.
تدخل صناعة أشباه الموصلات مرحلة جديدة تصبح فيها المواد، والتعبئة، والوصلات البينية، وتوصيل الطاقة، والإدارة الحرارية مهمة بنفس قدر توسيع نطاق الترانزستور.
هذا التحول يزيد من الاهتمام بمجموعة واسعة من مواد أشباه الموصلات، بما في ذلك:
تعالج هذه المواد تحديات هندسية مختلفة، ولكنها مرتبطة بشكل متزايد بمحرك مشترك واحد:
تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء نطاقًا تردديًا أكبر، وكفاءة طاقة أعلى، وتعبئة أكثر كثافة، وأداء حراري أفضل.
تحتوي معالجات الذكاء الاصطناعي الحديثة على موارد حوسبة هائلة.
ومع ذلك، فإن زيادة القدرة الحاسوبية تخلق أيضًا العديد من القيود الجديدة.
اثنان من أهمها هما:
حركة البيانات
و
إزالة الحرارة.
يجب على مسرع الذكاء الاصطناعي تبادل كميات هائلة من البيانات باستمرار مع HBM، والمعالجات المجاورة، وواجهات الشبكة، وأنظمة التخزين.
في الوقت نفسه، تولد هذه الأجهزة حرارة مركزة بشكل متزايد داخل الحزم المتقدمة.
نتيجة لذلك، لم يعد تحسين أداء الترانزستور وحده كافياً.
يجب تحسين نظام أشباه الموصلات بأكمله.
يشمل ذلك:
هذا التحول على مستوى النظام يخلق فرصًا جديدة لمواد أشباه الموصلات التي شغلت سابقًا أسواقًا متخصصة نسبيًا.
السيليكون على العازل ليس مادة أشباه موصلات جديدة.
تم استخدام رقائق SOI منذ فترة طويلة لتطبيقات مثل:
ومع ذلك، فإن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تخلق فرصة نمو مهمة أخرى:
فوتونيات السيليكون.
مع تزايد حجم مجموعات الذكاء الاصطناعي، تواجه الوصلات الكهربائية التقليدية بشكل متزايد تحديات تتعلق بـ:
تظل وصلات النحاس ضرورية، ولكن الاتصالات البصرية تصبح جذابة بشكل متزايد مع ارتفاع متطلبات النطاق الترددي.
هذا هو أحد الأسباب التي جعلت البصريات المعبأة بشكل مشترك، أو CPO، تحظى بالكثير من الاهتمام.
بدلاً من الاعتماد كليًا على التوصيلات الكهربائية بين المعالجات عالية الأداء والوحدات البصرية، تجلب CPO المحركات البصرية أقرب إلى السيليكون المفتاح أو الحوسبة.
الهدف هو تقليل طول التوصيلات الكهربائية عالية السرعة ونقل المزيد من البيانات بصريًا.
SOI هي واحدة من أهم منصات الركائز لفوتونيات السيليكون.
تحتوي رقاقة SOI الفوتونية النموذجية على:
يمكن نمذجة الطبقة السيليكونية العلوية إلى موجات ضوئية.
يوفر الأكسيد المدفون عزلًا بصريًا بين الموجة الضوئية السيليكونية وركيزة السيليكون الأساسية.
تشمل هياكل فوتونيات السيليكون الشائعة:
في العديد من منصات الفوتونيات التجارية، تكون طبقة جهاز السيليكون سمكها بضع مئات من النانومترات فقط.
على سبيل المثال، يستخدم السيليكون الذي يبلغ سمكه حوالي 220 نانومتر على أكسيد مدفون على نطاق ميكرومتر على نطاق واسع في فوتونيات السيليكون.
هذا يعني أن متطلبات رقائق SOI للفوتونيات تختلف اختلافًا كبيرًا عن تلك الخاصة بتطبيقات MEMS أو تطبيقات الترددات الراديوية التقليدية.
تصبح موحدة السماكة، وجودة السطح، والتحكم في BOX مهمة بشكل خاص.
ترتبط أهمية فوتونيات السيليكون ارتباطًا وثيقًا بنمو مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
تتطلب مجموعات الذكاء الاصطناعي اتصالات عالية السرعة للغاية:
داخل الخادم
بين المسرعات
بين الرفوف
وبشكل متزايد
بين مجموعات كبيرة من أنظمة الحوسبة.
مع اقتراب الاتصالات الكهربائية من الحدود العملية في كثافة الطاقة والنطاق الترددي، تصبح تقنيات الوصلات البينية الضوئية أكثر أهمية.
هذا يعني أن SOI قد تخدم بشكل متزايد ليس فقط أجهزة أشباه الموصلات التقليدية، ولكن أيضًا البنية التحتية للاتصالات البصرية المحيطة بمعالجات الذكاء الاصطناعي.
بمعنى آخر:
طفرة الذكاء الاصطناعي لا تزيد فقط من الطلب على رقائق الحوسبة. بل تزيد أيضًا من الطلب على المواد التي تنقل البيانات بين أجهزة الحوسبة.
مادة أخرى تحظى باهتمام متزايد هي الزجاج.
تم استخدام الزجاج في الإلكترونيات وتصنيع أشباه الموصلات لسنوات عديدة.
تشمل التطبيقات:
ولكن التعبئة المتقدمة تخلق فرصة جديدة:
ركائز زجاجية أساسية ووصلات زجاجية.
قد تجمع حزم الذكاء الاصطناعي الحديثة بين:
مع زيادة أبعاد الحزمة، تصبح الاستقرار البعدي أكثر أهمية.
قد تواجه مواد الركائز العضوية التقليدية تحديات بما في ذلك:
يوفر الزجاج العديد من الخصائص الجذابة لهذه التطبيقات.
يمكن للزجاج أن يوفر:
واحدة من أهم التقنيات التمكينية هي:
TGV — عبر الزجاج.
ينشئ TGV توصيلات كهربائية عبر سمك ركيزة زجاجية.
بعد تكوين الثقوب، يمكن معدنها لإنشاء وصلات كهربائية عمودية.
هذا يجعل الزجاج مناسبًا محتملًا لـ:
ومع ذلك، تتطلب التعبئة الزجاجية أكثر من مجرد إنتاج رقاقة زجاجية.
يمكن أن تشمل سلسلة التصنيع الكاملة:
تحضير الزجاج
→ ترقيق دقيق
→ تكوين TGV
→ معدنة
→ طبقات إعادة التوزيع
→ ربط
→ تعبئة متقدمة
قد تلتقط الشركات التي يمكنها التحكم في سلسلة العمليات الكاملة قيمة أكبر من موردي الزجاج الخام وحده.
أصبحت ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) واحدة من التقنيات المميزة لأجهزة الذكاء الاصطناعي.
يحسن HBM عرض النطاق الترددي للذاكرة عن طريق تكديس رقائق DRAM متعددة عموديًا.
يسمح هذا بنقل المزيد من البيانات بين الذاكرة والمعالجات مقارنة بهياكل الذاكرة التقليدية.
ولكن هناك عواقب لا مفر منها:
التكديس يجعل الإدارة الحرارية أكثر صعوبة.
تولد رقائق السيليكون المتعددة حرارة داخل هيكل عمودي مدمج.
في الوقت نفسه، توضع مكدسات HBM عادةً بالقرب جدًا من مسرعات الذكاء الاصطناعي عالية الطاقة.
قد تحتوي حزمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة لذلك على عدة مصادر حرارية رئيسية في منطقة محدودة.
يصبح الأداء الحراري مشكلة تصميم على مستوى الحزمة.
يظل النحاس التقليدي مهمًا للغاية بسبب:
ومع ذلك، قد تتطلب الحزم عالية الطاقة المستقبلية مواد ذات قدرات إضافية.
تشمل المواد المحتملة:
تشمل معلمات المواد الرئيسية بشكل متزايد:
لذلك، لم تعد المشكلة الحرارية تُحل ببساطة عن طريق إرفاق مشتت حراري أكبر.
تبدأ أقرب بكثير إلى رقاقة أشباه الموصلات.
يحظى الماس باهتمام متجدد بسبب خاصية استثنائية واحدة:
موصلية حرارية عالية جدًا.
يمكن للماس الاصطناعي عالي الجودة توصيل الحرارة بشكل أكثر فعالية بكثير من العديد من مواد الإدارة الحرارية التقليدية.
هذا يجعل الماس جذابًا لإزالة الحرارة المركزة من الأجهزة عالية الطاقة.
تشمل التطبيقات المحتملة:
ومع ذلك، فإن الماس النقي له أيضًا عيوب.
تشمل هذه:
نتيجة لذلك، يستكشف الباحثون وموردو المواد بشكل متزايد الحلول الهجينة.
أحد الأمثلة المهمة هو:
مركب الماس والنحاس.
تجمع مركبات الماس والنحاس بين جزيئات الماس ومصفوفة نحاسية.
الهدف هو تحقيق خاصيتين في وقت واحد:
موصلية حرارية أعلى
و
تمدد حراري أقل من النحاس التقليدي.
هذا جذاب لأن تعبئة أشباه الموصلات تواجه غالبًا مفاضلة.
يوصل النحاس الحرارة جيدًا ولكنه يتمتع بمعامل تمدد حراري مرتفع نسبيًا.
يمكن للمواد ذات CTE المنخفض مثل التنغستن والموليبدينوم تحسين الاستقرار البعدي ولكنها غالبًا ما تقلل الموصلية الحرارية عند إضافتها إلى النحاس.
يقدم الماس إمكانية مختلفة لأنه يمتلك كلاهما:
من حيث المبدأ، يمكن لمركبات الماس/النحاس تحسين الموصلية الحرارية مع تقليل CTE.
مركب الماس والنحاس ليس عالي الأداء تلقائيًا لمجرد أنه يحتوي على نسبة كبيرة من الماس.
أصعب قضية هي الواجهة بين:
الماس
و
النحاس.
لا يرتبط النحاس بشكل طبيعي بكفاءة مع الماس.
يمكن أن يؤدي ضعف الاتصال بالواجهة إلى مقاومة حرارية كبيرة.
هذا يعني أن الحرارة لا يمكن أن تنتقل بكفاءة من:
النحاس → الماس → النحاس.
لذلك يستخدم المصنعون تقنيات هندسة الواجهة التي تتضمن عناصر تشكيل الكربيد مثل:
يمكن لهذه العناصر تحسين ربط الماس بالنحاس.
ومع ذلك، يجب أيضًا التحكم في طبقة الواجهة بعناية.
إذا أصبحت سميكة جدًا، يمكن أن تصبح الواجهة نفسها حاجزًا حراريًا.
يوضح هذا اتجاهًا مهمًا في مواد أشباه الموصلات المتقدمة:
يعتمد الأداء المستقبلي بشكل متزايد على هندسة الواجهة، وليس فقط خصائص المواد السائبة.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يحظى باهتمام هائل، إلا أن الكهرباء تستمر في دفع تحول رئيسي آخر في أشباه الموصلات:
توسع أجهزة طاقة كربيد السيليكون.
أصبح SiC مهمًا لتطبيقات بما في ذلك:
مقارنة بأجهزة طاقة السيليكون التقليدية، يمكن لـ SiC تمكين:
ولكن مع نضوج صناعة SiC، يتغير السؤال.
قبل عدة سنوات، غالبًا ما ركز النقاش على:
هل يمكن لـ SiC أن يحل محل السيليكون في تطبيقات الطاقة العالية؟
اليوم، السؤال الأكثر عملية هو:
كيف يمكن خفض تكلفة تصنيع SiC؟
من الصعب تصنيع ركائز SiC.
تحدث تحديات طوال سلسلة المعالجة:
SiC صلب وهش للغاية.
هذا يجعل قطع الرقاقة وتلميعها أبطأ وأكثر تكلفة من معالجة السيليكون التقليدية.
يمكن أن تؤثر عيوب الركيزة أيضًا على إنتاجية الجهاز النهائي.
مع انتقال SiC نحو تصنيع بكميات أكبر، يتحول التركيز بشكل متزايد نحو:
هذا يعني أن الفرص موجودة ليس فقط في رقائق SiC نفسها ولكن في جميع أنحاء سلسلة توريد مواد ومعدات SiC.
نيتريد الغاليوم هو شبه موصل آخر واسع النطاق.
GaN جذاب بشكل خاص حيث:
مهمة.
تستهلك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من الكهرباء.
لذلك، فإن تقليل خسارة تحويل الطاقة في جميع أنحاء بنية الخادم والرف يصبح ذا قيمة متزايدة.
يمكن استخدام أجهزة GaN في تطبيقات تحويل الطاقة عالية التردد بما في ذلك:
هذا يخلق اتصالًا مهمًا آخر بين الذكاء الاصطناعي ومواد أشباه الموصلات.
لا يؤدي طلب الذكاء الاصطناعي فقط إلى طلب المعالجات.
بل يزيد أيضًا من الطلب على إلكترونيات الطاقة المطلوبة لتشغيل تلك المعالجات بكفاءة.
غالبًا ما يتم تقديم SiC و GaN كتقنيات أشباه موصلات متنافسة.
في الواقع، غالبًا ما يعالجون أجزاء مختلفة من سوق إلكترونيات الطاقة.
يعمل SiC بشكل جيد بشكل خاص في:
GaN جذاب للغاية لـ:
لذلك، من المرجح أن يستخدم سوق أشباه الموصلات للطاقة في المستقبل:
السيليكون + SiC + GaN
بدلاً من اختيار مادة واحدة عالمية.
فئة أخرى أقل وضوحًا ولكنها متزايدة الأهمية هي مواد السيراميك المتقدمة.
تعتمد معدات أشباه الموصلات على السيراميك الدقيق لمكونات مثل:
تشمل المواد المهمة:
كل مادة تحل مشكلة هندسية مختلفة.
تقدم الألومينا:
لا تزال واحدة من أكثر السيراميك التقني استخدامًا.
AlN جذاب بشكل خاص عندما يكون كلاهما:
عزل كهربائي
و
موصلية حرارية عالية
مطلوبين.
هذا يجعلها مفيدة لـ:
يوفر سيراميك SiC:
هذه الخصائص تجعلها جذابة لمكونات معدات أشباه الموصلات التي يجب أن تظل مستقرة بعديًا تحت ظروف حرارية متغيرة.
أحد اتجاهات أشباه الموصلات الأكثر إثارة للاهتمام هو أن المواد التي كانت تنتمي سابقًا إلى صناعات منفصلة أصبحت جزءًا من نفس النظام.
ضع في اعتبارك منصة حوسبة ذكاء اصطناعي متقدمة.
قد تتطلب:
SOI
لفوتونيات السيليكون والاتصالات البصرية.
الزجاج
للتعبئة المتقدمة من الجيل التالي.
HBM
لذاكرة النطاق الترددي العالي.
سيراميك AlN أو SiC
للإدارة الحرارية ومعدات أشباه الموصلات.
مواد قائمة على الماس
لانتشار الحرارة الشديد.
GaN
لتحويل طاقة مراكز البيانات عالي الكفاءة.
SiC
للبنية التحتية للطاقة عالية الطاقة.
تقوم هذه المواد بوظائف مختلفة تمامًا.
ولكن الذكاء الاصطناعي يربطها من خلال نفس المتطلبات الهندسية:
لذلك تدخل صناعة أشباه الموصلات شكلاً أوسع من التوسع.
ركز التوسع التقليدي بشكل أساسي على جعل الترانزستورات أصغر.
تعتمد تحسينات الأداء المستقبلية بشكل متزايد على:
**توسيع نطاق الترانزستور
هذا هو السبب في أن المواد المتقدمة أصبحت مهمة استراتيجيًا.
يوفر الترانزستور الأسرع فائدة محدودة إذا لم تتمكن البيانات من الوصول إليه بسرعة.
يوفر مسرع الذكاء الاصطناعي الأكبر فائدة محدودة إذا ارتفعت درجة حرارته.
يوفر المزيد من HBM فائدة محدودة إذا أصبح كثافة التعبئة مستحيلة الإدارة.
تصبح التعبئة المتقدمة والمواد جزءًا من معادلة الأداء.
تستحق عدة فئات اهتمامًا خاصًا.
مدفوعة بفوتونيات السيليكون، والاتصالات البصرية عالية السرعة، و CPO.
مدفوعة بالرقائق، و HBM، والتعبئة المتقدمة الكبيرة المساحة، وتقنية TGV.
مدفوعة بالمركبات الكهربائية، والطاقة الصناعية، والطاقة المتجددة، والإلكترونيات عالية الجهد.
مدفوعة بتحويل الطاقة عالي التردد وكفاءة مراكز البيانات.
مدفوعة بكثافة الطاقة ومعدات أشباه الموصلات المتقدمة.
مدفوعة بتدفق حرارة شديد في الذكاء الاصطناعي، والترددات الراديوية، والأجهزة عالية الطاقة.
هذه المواد لن تحل محل السيليكون.
بدلاً من ذلك، ستحيط بالسيليكون بشكل متزايد وتمكنه من الاستمرار في التوسع على مستوى النظام.
أصبحت ثورة أشباه الموصلات في الذكاء الاصطناعي ثورة في المواد.
لعقود من الزمان، كان السؤال الأكثر أهمية في الصناعة هو:
ما مدى صغر حجم الترانزستور الذي يمكننا صنعه؟
يبقى هذا السؤال مهمًا.
لكنه لم يعد كافيًا.
يجب على الجيل القادم من أنظمة أشباه الموصلات أيضًا الإجابة على:
ما مدى سرعة نقل البيانات؟
ما مدى قرب تكامل الرقائق المتعددة؟
ما مدى كفاءة تحويل الطاقة؟
ما مدى سرعة إزالة الحرارة؟
هذه الأسئلة تزيد من أهمية رقائق SOI، والركائز الزجاجية، و SiC، و GaN، والسيراميك المتقدم، والمواد الحرارية القائمة على الماس.
لذلك سيعتمد مستقبل أداء أشباه الموصلات ليس فقط على رقائق أفضل، ولكن على مواد أفضل تحيط بتلك الرقائق.
قد يتم تعريف المرحلة التالية من المنافسة بشكل أقل من خلال اختراق مادة واحدة وأكثر من خلال القدرة على دمج مواد متخصصة متعددة في نظام واحد عالي الأداء.
في عصر الذكاء الاصطناعي، يبتعد ابتكار أشباه الموصلات عن مجرد جعل الرقائق أصغر.
يتعلق بشكل متزايد بتمكين الرقائق من التواصل بشكل أسرع، والتعبئة بكثافة أكبر، واستهلاك الطاقة بكفاءة أكبر، والعمل في درجات حرارة أقل.
لسنوات عديدة، كان تقدم تكنولوجيا أشباه الموصلات يوصف إلى حد كبير بعقد العمليات.
أصبحت 10 نانومتر 7 نانومتر، ثم 5 نانومتر، 3 نانومتر وهياكل ترانزستور متقدمة بشكل متزايد.
ولكن مع استمرار تسارع الذكاء الاصطناعي، وأنظمة الحوسبة عالية الأداء، والتعبئة المتقدمة في التوسع، لم تعد كثافة الترانزستور هي العامل الوحيد الذي يحدد أداء النظام.
تدخل صناعة أشباه الموصلات مرحلة جديدة تصبح فيها المواد، والتعبئة، والوصلات البينية، وتوصيل الطاقة، والإدارة الحرارية مهمة بنفس قدر توسيع نطاق الترانزستور.
هذا التحول يزيد من الاهتمام بمجموعة واسعة من مواد أشباه الموصلات، بما في ذلك:
تعالج هذه المواد تحديات هندسية مختلفة، ولكنها مرتبطة بشكل متزايد بمحرك مشترك واحد:
تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء نطاقًا تردديًا أكبر، وكفاءة طاقة أعلى، وتعبئة أكثر كثافة، وأداء حراري أفضل.
تحتوي معالجات الذكاء الاصطناعي الحديثة على موارد حوسبة هائلة.
ومع ذلك، فإن زيادة القدرة الحاسوبية تخلق أيضًا العديد من القيود الجديدة.
اثنان من أهمها هما:
حركة البيانات
و
إزالة الحرارة.
يجب على مسرع الذكاء الاصطناعي تبادل كميات هائلة من البيانات باستمرار مع HBM، والمعالجات المجاورة، وواجهات الشبكة، وأنظمة التخزين.
في الوقت نفسه، تولد هذه الأجهزة حرارة مركزة بشكل متزايد داخل الحزم المتقدمة.
نتيجة لذلك، لم يعد تحسين أداء الترانزستور وحده كافياً.
يجب تحسين نظام أشباه الموصلات بأكمله.
يشمل ذلك:
هذا التحول على مستوى النظام يخلق فرصًا جديدة لمواد أشباه الموصلات التي شغلت سابقًا أسواقًا متخصصة نسبيًا.
السيليكون على العازل ليس مادة أشباه موصلات جديدة.
تم استخدام رقائق SOI منذ فترة طويلة لتطبيقات مثل:
ومع ذلك، فإن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تخلق فرصة نمو مهمة أخرى:
فوتونيات السيليكون.
مع تزايد حجم مجموعات الذكاء الاصطناعي، تواجه الوصلات الكهربائية التقليدية بشكل متزايد تحديات تتعلق بـ:
تظل وصلات النحاس ضرورية، ولكن الاتصالات البصرية تصبح جذابة بشكل متزايد مع ارتفاع متطلبات النطاق الترددي.
هذا هو أحد الأسباب التي جعلت البصريات المعبأة بشكل مشترك، أو CPO، تحظى بالكثير من الاهتمام.
بدلاً من الاعتماد كليًا على التوصيلات الكهربائية بين المعالجات عالية الأداء والوحدات البصرية، تجلب CPO المحركات البصرية أقرب إلى السيليكون المفتاح أو الحوسبة.
الهدف هو تقليل طول التوصيلات الكهربائية عالية السرعة ونقل المزيد من البيانات بصريًا.
SOI هي واحدة من أهم منصات الركائز لفوتونيات السيليكون.
تحتوي رقاقة SOI الفوتونية النموذجية على:
يمكن نمذجة الطبقة السيليكونية العلوية إلى موجات ضوئية.
يوفر الأكسيد المدفون عزلًا بصريًا بين الموجة الضوئية السيليكونية وركيزة السيليكون الأساسية.
تشمل هياكل فوتونيات السيليكون الشائعة:
في العديد من منصات الفوتونيات التجارية، تكون طبقة جهاز السيليكون سمكها بضع مئات من النانومترات فقط.
على سبيل المثال، يستخدم السيليكون الذي يبلغ سمكه حوالي 220 نانومتر على أكسيد مدفون على نطاق ميكرومتر على نطاق واسع في فوتونيات السيليكون.
هذا يعني أن متطلبات رقائق SOI للفوتونيات تختلف اختلافًا كبيرًا عن تلك الخاصة بتطبيقات MEMS أو تطبيقات الترددات الراديوية التقليدية.
تصبح موحدة السماكة، وجودة السطح، والتحكم في BOX مهمة بشكل خاص.
ترتبط أهمية فوتونيات السيليكون ارتباطًا وثيقًا بنمو مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
تتطلب مجموعات الذكاء الاصطناعي اتصالات عالية السرعة للغاية:
داخل الخادم
بين المسرعات
بين الرفوف
وبشكل متزايد
بين مجموعات كبيرة من أنظمة الحوسبة.
مع اقتراب الاتصالات الكهربائية من الحدود العملية في كثافة الطاقة والنطاق الترددي، تصبح تقنيات الوصلات البينية الضوئية أكثر أهمية.
هذا يعني أن SOI قد تخدم بشكل متزايد ليس فقط أجهزة أشباه الموصلات التقليدية، ولكن أيضًا البنية التحتية للاتصالات البصرية المحيطة بمعالجات الذكاء الاصطناعي.
بمعنى آخر:
طفرة الذكاء الاصطناعي لا تزيد فقط من الطلب على رقائق الحوسبة. بل تزيد أيضًا من الطلب على المواد التي تنقل البيانات بين أجهزة الحوسبة.
مادة أخرى تحظى باهتمام متزايد هي الزجاج.
تم استخدام الزجاج في الإلكترونيات وتصنيع أشباه الموصلات لسنوات عديدة.
تشمل التطبيقات:
ولكن التعبئة المتقدمة تخلق فرصة جديدة:
ركائز زجاجية أساسية ووصلات زجاجية.
قد تجمع حزم الذكاء الاصطناعي الحديثة بين:
مع زيادة أبعاد الحزمة، تصبح الاستقرار البعدي أكثر أهمية.
قد تواجه مواد الركائز العضوية التقليدية تحديات بما في ذلك:
يوفر الزجاج العديد من الخصائص الجذابة لهذه التطبيقات.
يمكن للزجاج أن يوفر:
واحدة من أهم التقنيات التمكينية هي:
TGV — عبر الزجاج.
ينشئ TGV توصيلات كهربائية عبر سمك ركيزة زجاجية.
بعد تكوين الثقوب، يمكن معدنها لإنشاء وصلات كهربائية عمودية.
هذا يجعل الزجاج مناسبًا محتملًا لـ:
ومع ذلك، تتطلب التعبئة الزجاجية أكثر من مجرد إنتاج رقاقة زجاجية.
يمكن أن تشمل سلسلة التصنيع الكاملة:
تحضير الزجاج
→ ترقيق دقيق
→ تكوين TGV
→ معدنة
→ طبقات إعادة التوزيع
→ ربط
→ تعبئة متقدمة
قد تلتقط الشركات التي يمكنها التحكم في سلسلة العمليات الكاملة قيمة أكبر من موردي الزجاج الخام وحده.
أصبحت ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) واحدة من التقنيات المميزة لأجهزة الذكاء الاصطناعي.
يحسن HBM عرض النطاق الترددي للذاكرة عن طريق تكديس رقائق DRAM متعددة عموديًا.
يسمح هذا بنقل المزيد من البيانات بين الذاكرة والمعالجات مقارنة بهياكل الذاكرة التقليدية.
ولكن هناك عواقب لا مفر منها:
التكديس يجعل الإدارة الحرارية أكثر صعوبة.
تولد رقائق السيليكون المتعددة حرارة داخل هيكل عمودي مدمج.
في الوقت نفسه، توضع مكدسات HBM عادةً بالقرب جدًا من مسرعات الذكاء الاصطناعي عالية الطاقة.
قد تحتوي حزمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة لذلك على عدة مصادر حرارية رئيسية في منطقة محدودة.
يصبح الأداء الحراري مشكلة تصميم على مستوى الحزمة.
يظل النحاس التقليدي مهمًا للغاية بسبب:
ومع ذلك، قد تتطلب الحزم عالية الطاقة المستقبلية مواد ذات قدرات إضافية.
تشمل المواد المحتملة:
تشمل معلمات المواد الرئيسية بشكل متزايد:
لذلك، لم تعد المشكلة الحرارية تُحل ببساطة عن طريق إرفاق مشتت حراري أكبر.
تبدأ أقرب بكثير إلى رقاقة أشباه الموصلات.
يحظى الماس باهتمام متجدد بسبب خاصية استثنائية واحدة:
موصلية حرارية عالية جدًا.
يمكن للماس الاصطناعي عالي الجودة توصيل الحرارة بشكل أكثر فعالية بكثير من العديد من مواد الإدارة الحرارية التقليدية.
هذا يجعل الماس جذابًا لإزالة الحرارة المركزة من الأجهزة عالية الطاقة.
تشمل التطبيقات المحتملة:
ومع ذلك، فإن الماس النقي له أيضًا عيوب.
تشمل هذه:
نتيجة لذلك، يستكشف الباحثون وموردو المواد بشكل متزايد الحلول الهجينة.
أحد الأمثلة المهمة هو:
مركب الماس والنحاس.
تجمع مركبات الماس والنحاس بين جزيئات الماس ومصفوفة نحاسية.
الهدف هو تحقيق خاصيتين في وقت واحد:
موصلية حرارية أعلى
و
تمدد حراري أقل من النحاس التقليدي.
هذا جذاب لأن تعبئة أشباه الموصلات تواجه غالبًا مفاضلة.
يوصل النحاس الحرارة جيدًا ولكنه يتمتع بمعامل تمدد حراري مرتفع نسبيًا.
يمكن للمواد ذات CTE المنخفض مثل التنغستن والموليبدينوم تحسين الاستقرار البعدي ولكنها غالبًا ما تقلل الموصلية الحرارية عند إضافتها إلى النحاس.
يقدم الماس إمكانية مختلفة لأنه يمتلك كلاهما:
من حيث المبدأ، يمكن لمركبات الماس/النحاس تحسين الموصلية الحرارية مع تقليل CTE.
مركب الماس والنحاس ليس عالي الأداء تلقائيًا لمجرد أنه يحتوي على نسبة كبيرة من الماس.
أصعب قضية هي الواجهة بين:
الماس
و
النحاس.
لا يرتبط النحاس بشكل طبيعي بكفاءة مع الماس.
يمكن أن يؤدي ضعف الاتصال بالواجهة إلى مقاومة حرارية كبيرة.
هذا يعني أن الحرارة لا يمكن أن تنتقل بكفاءة من:
النحاس → الماس → النحاس.
لذلك يستخدم المصنعون تقنيات هندسة الواجهة التي تتضمن عناصر تشكيل الكربيد مثل:
يمكن لهذه العناصر تحسين ربط الماس بالنحاس.
ومع ذلك، يجب أيضًا التحكم في طبقة الواجهة بعناية.
إذا أصبحت سميكة جدًا، يمكن أن تصبح الواجهة نفسها حاجزًا حراريًا.
يوضح هذا اتجاهًا مهمًا في مواد أشباه الموصلات المتقدمة:
يعتمد الأداء المستقبلي بشكل متزايد على هندسة الواجهة، وليس فقط خصائص المواد السائبة.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يحظى باهتمام هائل، إلا أن الكهرباء تستمر في دفع تحول رئيسي آخر في أشباه الموصلات:
توسع أجهزة طاقة كربيد السيليكون.
أصبح SiC مهمًا لتطبيقات بما في ذلك:
مقارنة بأجهزة طاقة السيليكون التقليدية، يمكن لـ SiC تمكين:
ولكن مع نضوج صناعة SiC، يتغير السؤال.
قبل عدة سنوات، غالبًا ما ركز النقاش على:
هل يمكن لـ SiC أن يحل محل السيليكون في تطبيقات الطاقة العالية؟
اليوم، السؤال الأكثر عملية هو:
كيف يمكن خفض تكلفة تصنيع SiC؟
من الصعب تصنيع ركائز SiC.
تحدث تحديات طوال سلسلة المعالجة:
SiC صلب وهش للغاية.
هذا يجعل قطع الرقاقة وتلميعها أبطأ وأكثر تكلفة من معالجة السيليكون التقليدية.
يمكن أن تؤثر عيوب الركيزة أيضًا على إنتاجية الجهاز النهائي.
مع انتقال SiC نحو تصنيع بكميات أكبر، يتحول التركيز بشكل متزايد نحو:
هذا يعني أن الفرص موجودة ليس فقط في رقائق SiC نفسها ولكن في جميع أنحاء سلسلة توريد مواد ومعدات SiC.
نيتريد الغاليوم هو شبه موصل آخر واسع النطاق.
GaN جذاب بشكل خاص حيث:
مهمة.
تستهلك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من الكهرباء.
لذلك، فإن تقليل خسارة تحويل الطاقة في جميع أنحاء بنية الخادم والرف يصبح ذا قيمة متزايدة.
يمكن استخدام أجهزة GaN في تطبيقات تحويل الطاقة عالية التردد بما في ذلك:
هذا يخلق اتصالًا مهمًا آخر بين الذكاء الاصطناعي ومواد أشباه الموصلات.
لا يؤدي طلب الذكاء الاصطناعي فقط إلى طلب المعالجات.
بل يزيد أيضًا من الطلب على إلكترونيات الطاقة المطلوبة لتشغيل تلك المعالجات بكفاءة.
غالبًا ما يتم تقديم SiC و GaN كتقنيات أشباه موصلات متنافسة.
في الواقع، غالبًا ما يعالجون أجزاء مختلفة من سوق إلكترونيات الطاقة.
يعمل SiC بشكل جيد بشكل خاص في:
GaN جذاب للغاية لـ:
لذلك، من المرجح أن يستخدم سوق أشباه الموصلات للطاقة في المستقبل:
السيليكون + SiC + GaN
بدلاً من اختيار مادة واحدة عالمية.
فئة أخرى أقل وضوحًا ولكنها متزايدة الأهمية هي مواد السيراميك المتقدمة.
تعتمد معدات أشباه الموصلات على السيراميك الدقيق لمكونات مثل:
تشمل المواد المهمة:
كل مادة تحل مشكلة هندسية مختلفة.
تقدم الألومينا:
لا تزال واحدة من أكثر السيراميك التقني استخدامًا.
AlN جذاب بشكل خاص عندما يكون كلاهما:
عزل كهربائي
و
موصلية حرارية عالية
مطلوبين.
هذا يجعلها مفيدة لـ:
يوفر سيراميك SiC:
هذه الخصائص تجعلها جذابة لمكونات معدات أشباه الموصلات التي يجب أن تظل مستقرة بعديًا تحت ظروف حرارية متغيرة.
أحد اتجاهات أشباه الموصلات الأكثر إثارة للاهتمام هو أن المواد التي كانت تنتمي سابقًا إلى صناعات منفصلة أصبحت جزءًا من نفس النظام.
ضع في اعتبارك منصة حوسبة ذكاء اصطناعي متقدمة.
قد تتطلب:
SOI
لفوتونيات السيليكون والاتصالات البصرية.
الزجاج
للتعبئة المتقدمة من الجيل التالي.
HBM
لذاكرة النطاق الترددي العالي.
سيراميك AlN أو SiC
للإدارة الحرارية ومعدات أشباه الموصلات.
مواد قائمة على الماس
لانتشار الحرارة الشديد.
GaN
لتحويل طاقة مراكز البيانات عالي الكفاءة.
SiC
للبنية التحتية للطاقة عالية الطاقة.
تقوم هذه المواد بوظائف مختلفة تمامًا.
ولكن الذكاء الاصطناعي يربطها من خلال نفس المتطلبات الهندسية:
لذلك تدخل صناعة أشباه الموصلات شكلاً أوسع من التوسع.
ركز التوسع التقليدي بشكل أساسي على جعل الترانزستورات أصغر.
تعتمد تحسينات الأداء المستقبلية بشكل متزايد على:
**توسيع نطاق الترانزستور
هذا هو السبب في أن المواد المتقدمة أصبحت مهمة استراتيجيًا.
يوفر الترانزستور الأسرع فائدة محدودة إذا لم تتمكن البيانات من الوصول إليه بسرعة.
يوفر مسرع الذكاء الاصطناعي الأكبر فائدة محدودة إذا ارتفعت درجة حرارته.
يوفر المزيد من HBM فائدة محدودة إذا أصبح كثافة التعبئة مستحيلة الإدارة.
تصبح التعبئة المتقدمة والمواد جزءًا من معادلة الأداء.
تستحق عدة فئات اهتمامًا خاصًا.
مدفوعة بفوتونيات السيليكون، والاتصالات البصرية عالية السرعة، و CPO.
مدفوعة بالرقائق، و HBM، والتعبئة المتقدمة الكبيرة المساحة، وتقنية TGV.
مدفوعة بالمركبات الكهربائية، والطاقة الصناعية، والطاقة المتجددة، والإلكترونيات عالية الجهد.
مدفوعة بتحويل الطاقة عالي التردد وكفاءة مراكز البيانات.
مدفوعة بكثافة الطاقة ومعدات أشباه الموصلات المتقدمة.
مدفوعة بتدفق حرارة شديد في الذكاء الاصطناعي، والترددات الراديوية، والأجهزة عالية الطاقة.
هذه المواد لن تحل محل السيليكون.
بدلاً من ذلك، ستحيط بالسيليكون بشكل متزايد وتمكنه من الاستمرار في التوسع على مستوى النظام.
أصبحت ثورة أشباه الموصلات في الذكاء الاصطناعي ثورة في المواد.
لعقود من الزمان، كان السؤال الأكثر أهمية في الصناعة هو:
ما مدى صغر حجم الترانزستور الذي يمكننا صنعه؟
يبقى هذا السؤال مهمًا.
لكنه لم يعد كافيًا.
يجب على الجيل القادم من أنظمة أشباه الموصلات أيضًا الإجابة على:
ما مدى سرعة نقل البيانات؟
ما مدى قرب تكامل الرقائق المتعددة؟
ما مدى كفاءة تحويل الطاقة؟
ما مدى سرعة إزالة الحرارة؟
هذه الأسئلة تزيد من أهمية رقائق SOI، والركائز الزجاجية، و SiC، و GaN، والسيراميك المتقدم، والمواد الحرارية القائمة على الماس.
لذلك سيعتمد مستقبل أداء أشباه الموصلات ليس فقط على رقائق أفضل، ولكن على مواد أفضل تحيط بتلك الرقائق.
قد يتم تعريف المرحلة التالية من المنافسة بشكل أقل من خلال اختراق مادة واحدة وأكثر من خلال القدرة على دمج مواد متخصصة متعددة في نظام واحد عالي الأداء.
في عصر الذكاء الاصطناعي، يبتعد ابتكار أشباه الموصلات عن مجرد جعل الرقائق أصغر.
يتعلق بشكل متزايد بتمكين الرقائق من التواصل بشكل أسرع، والتعبئة بكثافة أكبر، واستهلاك الطاقة بكفاءة أكبر، والعمل في درجات حرارة أقل.
english
français
Deutsch
Italiano
Русский
Español
português
Nederlandse
ελληνικά
日本語
한국
العربية
Türkçe
polski