الحدود بين وحدة معالجة الرسوميات وHBM ينهار... الجيل القادم من HBM يدمج أنوية GPU يتم السعي حاليا لتركيب وحدات معالجة الرسومات (GPUs) على ذاكرة الجيل القادم عالية النطاق الترددي (HBM). هذه تقنية جديدة تحاول من قبل شركات التكنولوجيا العالمية الكبرى لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي). وهذا يدل على أن الحدود بين شركات أشباه الموصلات يتم هدمها وسط تقارب أشباه الموصلات في الذاكرة والأنظمة. وفقا لتقارير شاملة في 26 من الشهر، تقوم ميتا وNVIDIA بمراجعة خطط تركيب أنوية GPU على HBM. وبشكل خاص، يتضمن ذلك تضمين أنوية وحدة معالجة الرسومات في شريحة القاعدة الموجودة في أسفل حزمة HBM، وهم حاليا يستكشفون التعاون مع SK Hynix وSamsung Electronics. صرح العديد من المطلعين على الصناعة المطلعين على الأمر: "يتم مناقشة هياكل الجيل القادم من 'النماذج المخصصة للمواليد الهوائية الزوجية'، ومن بينها، يتم السعي وراء هيكل يدمج أنوية وحدات معالجة الرسوميات مباشرة في شريحة الهيكل الأساسي HBM." HBM هو ذاكرة عالية الأداء يتم إنشاؤها عن طريق تكديس عدة شرائح DRAM (DRAM). تم تصميمه لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى معالجة كميات هائلة من البيانات. حاليا، الشريحة الأساسية مسؤولة عن التواصل بين الذاكرة والعالم الخارجي في أسفل هيكل صاروخ HBM. خطوة إلى الأمام من هنا هي إضافة 'وحدة تحكم' كما تم تنفيذها في HBM4. تحاول الصناعة تعزيز الأداء والكفاءة من خلال إضافة أشباه موصلات قادرة على التحكم في الذاكرة. HBM4 هو منتج من المقرر عرضه للإنتاج الضخم على نطاق واسع بدءا من العام المقبل. يفسر تضمين أنوية وحدات معالجة الرسومات كتقنية تتقدم بعدة خطوات على وحدة تحكم HBM4. في وحدات معالجة الرسوميات ووحدات المعالجة المركزية، النواة هي الوحدة الأساسية القادرة على الحوسبة المستقلة. على سبيل المثال، وحدة معالجة الرسوميات ذات الأربع أنوية تعني وجود أربع أنوية قادرة على الحساب؛ كلما زاد عدد الأنوية، تحسن أداء الحوسبة. إدخال النوى في HBM هو محاولة لتوزيع الوظائف الحسابية التي كانت مركزة في وحدة معالجة الرسومات إلى الذاكرة، مما يقلل من حركة البيانات ويقلل العبء عن جسم وحدة معالجة الرسوميات الرئيسي. شرح مسؤول في الصناعة: "في الحوسبة الذكاء الاصطناعي، عامل مهم ليس فقط السرعة بل أيضا كفاءة الطاقة"، مضيفا: "تقليل المسافة الفيزيائية بين الذاكرة والوحدات الحاسوبية يمكن أن يقلل من زمن استجابة نقل البيانات واستهلاك الطاقة." ومع ذلك، لا تزال التحديات التقنية قائمة. نظرا لخصائص عملية Through-Silicon Via (TSV)، فإن المساحة المتاحة لاحتواء أنوية GPU في شريحة HBM الأساسية محدودة جدا. مصدر الطاقة وتبديد الحرارة هما أيضا من المشاكل الرئيسية. نظرا لأن أنوية الحوسبة في وحدة معالجة الرسومات تستهلك طاقة عالية وتولد حرارة كبيرة، فقد يصبح التحكم الحراري عنق زجاجة. قد يكون هذا التطور فرصة وأزمة في آن واحد لصناعة أشباه الموصلات المحلية. إذا كانت الشركات تمتلك قدرات التعبئة أو التعبئة اللازمة لتنفيذ وحدات معالجة المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسوميات، فإنها فرصة لتطوير تقنية HBM بشكل أكبر والاستمرار في قيادة سوق أشباه الموصلات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، هناك قلق من أنه إذا كانت قدرات الاستجابة ضعيفة، فقد تصبح تابعة لصناعة أشباه الموصلات النظامية. قال كيم جونغ-هو، أستاذ في كلية الهندسة الكهربائية في KAIST: "سرعة الانتقال التكنولوجي حيث ينهار الحدود بين الذاكرة وأشباه الموصلات النظامية أمام تقدم الذكاء الاصطناعي ستتسارع"، وأضاف: "يجب على الشركات المحلية توسيع نظامها البيئي إلى ما هو أبعد من الذاكرة إلى قطاع المنطق لتجاوز سوق الجيل القادم من نماذج البناء الضخمة."