يمكن لهذه الشريحة ثلاثية الأبعاد الجديدة أن تحطم جدار الذاكرة الذي يعيق الذكاء الاصطناعي

جامعة ستانفورد، جامعة كارنيجي ميلون، بنسلفانيا، معوحققت شركة SkyWater Technology إنجازًا كبيرًا من خلال إنتاج أول شريحة ثلاثية الأبعاد متجانسة تم تصنيعها في مسبك أمريكي، مما حقق أعلى كثافة لأسلاك الشرائح ثلاثية الأبعاد حتى الآن وقدم تحسينات في السرعة بحجم كبير.

مهندسون من جامعة ستانفورد، وجامعة كارنيجي ميلون، و جامعة بنسلفانيا، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في شراكة مع SkyWater Technology، أكبر مسبك لأشباه الموصلات النقية في الولايات المتحدة، لإنشاء نوع جديد من شرائح الكمبيوتر متعددة الطبقات. يشير التصميم إلى تحقيق تقدم كبير في الذكاء الاصطناعي الأجهزة ويعزز الجهود الرامية إلى توسيع تصنيع أشباه الموصلات المحلية.

وعلى عكس الرقائق التقليدية ثنائية الأبعاد التي تنشر المكونات عبر سطح مستو واحد، فإن النموذج الأولي الجديد يجمع طبقات رقيقة للغاية من الدوائر فوق بعضها البعض. تربط الاتصالات الرأسية هذه الطبقات، مما يسمح للبيانات بالتحرك بسرعة بين الذاكرة وعناصر الحوسبة.

تساعد هذه الشبكة الكثيفة من الأسلاك العمودية، جنبًا إلى جنب مع وحدات الذاكرة والمعالجة المدمجة بإحكام، في التغلب على القيود طويلة الأمد التي أدت إلى إبطاء التقدم في تصميمات الشرائح المسطحة. تظهر الاختبارات وعمليات المحاكاة أن الشريحة ثلاثية الأبعاد تقدم تحسينات في الأداء بدرجة تقريبية مقارنة بالرقائق التقليدية ثنائية الأبعاد.

على الرغم من أن مجموعات البحث سبق لها أن أثبتت شرائح تجريبية ثلاثية الأبعاد، إلا أن هذا هو المثال الأول الذي يُظهر مكاسب واضحة في الأداء بينما يتم إنتاجه أيضًا في مسبك تجاري. قال سوبهاشيش ميترا، أستاذ الهندسة الكهربائية في جامعة ستانفورد وأستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة ستانفورد، والباحث الرئيسي في الدراسة المقدمة في الاجتماع السنوي الحادي والسبعين لمعهد IEEE الدولي للأجهزة الإلكترونية (IEDM): “إن هذا يفتح الباب أمام حقبة جديدة من إنتاج الرقائق والابتكار”. “إن مثل هذه الإنجازات هي الطريقة التي نصل بها إلى تحسينات أداء الأجهزة التي تبلغ 1000 مرة والتي تتطلبها أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية.”

التحديات التي تواجه الرقائق المسطحة

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل ChatGPT وClaude على الحركة السريعة لكميات هائلة من البيانات بين الذاكرة، حيث يتم تخزين المعلومات، ووحدات الحوسبة، حيث تتم معالجتها.

في الرقائق القياسية ثنائية الأبعاد، يتم وضع هذه المكونات عبر مستوى واحد مع ذاكرة قريبة محدودة. ونتيجة لذلك، يجب أن تنتقل البيانات عبر عدد صغير من المسارات الطويلة والمزدحمة. في حين أن عناصر الحوسبة تعمل بسرعات عالية جدًا، لا يمكن أن يستمر نقل البيانات، كما أن الذاكرة المحلية غير الكافية تؤدي إلى تأخيرات متكررة. ويشير المهندسون إلى هذا القيد الأساسي باسم “جدار الذاكرة”، حيث تتجاوز قدرة المعالجة قدرة الشريحة على توفير البيانات بكفاءة.

لعقود من الزمن، عالج صانعو الرقائق مشكلة جدار الذاكرة من خلال تقليص حجم الترانزستورات ــ المفاتيح الصغيرة الموجودة على الشريحة التي تؤدي العمليات الحسابية وتخزين البيانات ــ وضغط المزيد منها على كل شريحة. لكن هذه الاستراتيجية أيضا تقترب من الحدود المادية الصارمة، والتي يشير إليها الباحثون باسم “جدار التصغير”.

تتسلق الشريحة الجديدة هذه الجدران من خلال الارتفاع فوقها حرفيًا. قال تاثاغاتا سريماني، الأستاذ المساعد في الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر في جامعة كارنيجي ميلون، المؤلف الرئيسي للورقة البحثية، والذي بدأ العمل كزميل ما بعد الدكتوراه الذي نصحه ميترا: “من خلال دمج الذاكرة والحساب عموديًا، يمكننا نقل الكثير من المعلومات بشكل أسرع بكثير، تمامًا كما تسمح المصاعد في المباني الشاهقة للعديد من السكان بالتنقل بين الطوابق في وقت واحد”.

وقال روبرت إم. رادواي، الأستاذ المساعد في الهندسة الكهربائية وهندسة النظم في جامعة بنسلفانيا والمؤلف المشارك في الدراسة: “يشكل جدار الذاكرة وجدار التصغير مزيجا قاتلا”. “لقد هاجمناها بشكل مباشر من خلال دمج الذاكرة والمنطق بشكل محكم ومن ثم البناء التصاعدي بكثافة عالية للغاية. إنها مثل مانهاتن الحوسبة – يمكننا استيعاب المزيد من الأشخاص في مساحة أقل.”

كيف يتم تصنيع الشريحة ثلاثية الأبعاد الجديدة

حتى الآن، اعتمدت معظم المحاولات لإنشاء شرائح ثلاثية الأبعاد على تكديس شرائح منفصلة. ينجح هذا الأسلوب، لكن الروابط بين الطبقات تكون خشنة ومتفرقة وعرضة للاختناقات.

وبدلاً من تصنيع شرائح منفصلة ثم دمجها، يقوم الفريق ببناء كل طبقة مباشرة فوق الطبقة الأخيرة في عملية واحدة متواصلة. تستخدم هذه الطريقة “المتجانسة” درجات حرارة منخفضة بدرجة كافية لتجنب إتلاف الدوائر الموجودة بالأسفل، مما يسمح للباحثين بتكديس المكونات بشكل أكثر إحكامًا وربطها بشكل أكثر كثافة.

ولعل الأهم من ذلك هو أن العملية قد اكتملت بالكامل في مسبك تجاري محلي للسيليكون. قال المؤلف المشارك مارك نيلسون، نائب رئيس عمليات تطوير التكنولوجيا في SkyWater Technology: “إن تحويل مفهوم أكاديمي متطور إلى شيء يمكن لشركة تصنيع تجارية أن تبنيه يمثل تحديًا هائلاً”. “وهذا يدل على أن هذه البنى المتقدمة ليست ممكنة فقط في المختبر – بل يمكن إنتاجها محليا، على نطاق واسع، وهو ما تحتاجه أمريكا للبقاء في طليعة ابتكارات أشباه الموصلات.”

أداء الشريحة وإمكاناتها

تظهر اختبارات الأجهزة المبكرة أن النموذج الأولي يتفوق بالفعل على الرقائق ثنائية الأبعاد المماثلة بمعامل أربعة تقريبًا. تشير عمليات محاكاة الإصدارات المستقبلية الأطول – مع المزيد من طبقات الذاكرة والحوسبة المكدسة – إلى مكاسب أكبر. تُظهر التصميمات ذات المستويات الإضافية تحسينًا يصل إلى اثني عشر ضعفًا في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الحقيقية، بما في ذلك تلك المستمدة من نموذج LLaMA مفتوح المصدر من Meta.

والأمر الأكثر إثارة للدهشة هو أن الباحثين يقولون إن التصميم يفتح طريقًا واقعيًا لتحسينات تتراوح من 100 إلى 1000 ضعف في منتج تأخير الطاقة (EDP)، وهو مقياس رئيسي يوازن بين السرعة وكفاءة الطاقة. ومن خلال تقصير حركة البيانات بشكل كبير وإضافة العديد من المسارات الرأسية، يمكن للرقاقة تحقيق إنتاجية أعلى وطاقة أقل لكل عملية، وهو مزيج يُنظر إليه منذ فترة طويلة على أنه بعيد المنال بالنسبة للبنى التقليدية المسطحة.

ويؤكد الباحثون أن أهمية هذا البحث على المدى الطويل تتجاوز الأداء. ويقولون إنه من خلال إثبات إمكانية بناء رقائق ثلاثية الأبعاد متجانسة على أرض الولايات المتحدة، فإن هذا العمل يضع مخططًا لعصر جديد من ابتكار الأجهزة المحلية، عصر تستطيع فيه أمريكا تصميم وتصنيع الرقائق الأكثر تقدمًا.

وكما كانت ثورة الدوائر المتكاملة في الثمانينات من القرن الماضي مدعومة من قبل الطلاب الذين تعلموا تصميم وبناء الرقائق في مختبرات الولايات المتحدة، يقول الباحثون إن التحول إلى التكامل الرأسي المتجانس ثلاثي الأبعاد سيتطلب جيلًا جديدًا من المهندسين الذين يجيدون هذه التقنيات. ومن خلال التعاون ومصادر التمويل مثل Microelectronics Commons California-Pacific-Northwest AI Hardware Hub (Northwest-AI-Hub)، يتم بالفعل تدريب الطلاب والباحثين على تطوير ابتكارات أشباه الموصلات الأمريكية.

قال إتش.-س: “إن مثل هذه الإنجازات تتعلق بالطبع بالأداء”. فيليب وونج، أستاذ ويلارد آر وإينيز كير بيل في كلية الهندسة بجامعة ستانفورد والباحث الرئيسي في Northwest-AI-Hub. “لكنها تتعلق أيضًا بالقدرة. إذا تمكنا من بناء شرائح ثلاثية الأبعاد متقدمة، فيمكننا الابتكار بشكل أسرع، والاستجابة بشكل أسرع، وتشكيل مستقبل أجهزة الذكاء الاصطناعي.”

الاجتماع: الدورة السنوية الحادية والسبعون للأجهزة الإلكترونية IEEE الدولية

الكشف: أجريت هذه الدراسة في كلية الهندسة بجامعة ستانفورد، وكلية الهندسة بجامعة كارنيجي ميلون، وكلية الهندسة والعلوم التطبيقية بجامعة بنسلفانيا، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، مع تنفيذ جميع التصنيعات في مسبك بلومنجتون، مينيسوتا، التابع لشركة SkyWater Technology.

تم دعم هذا العمل من قبل وكالة مشاريع الأبحاث الدفاعية المتقدمة، وبرنامج زمالة أبحاث الدراسات العليا التابع لمؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية، وسامسونج، ومعهد ستانفورد بريكورت للطاقة، وتحالف ستانفورد سيستم إكس، ومركز أجهزة الذكاء الاصطناعي المشترك للإلكترونيات الدقيقة التابع لوزارة الحرب، ووزارة الطاقة الأمريكية، وبرنامج مستقبل أشباه الموصلات التابع لمؤسسة العلوم الوطنية (2425218).

لا تفوت أي اختراق: انضم إلى النشرة الإخبارية SciTechDaily.
تابعونا على جوجل و أخبار جوجل.