TSMC стремится внедрить методы оптимизации энергопотребления чипов на уровне разработки

Бум систем искусственного интеллекта поднимает актуальность снижения энергопотребления полупроводниковых компонентов, поскольку рост показателя становится одним из сдерживающих факторов технического прогресса. TSMC и её партнёры готовы работать над этой проблемой, предлагая более совершенные методы проектирования чипов.

Обзор ноутбука HONOR MagicBook Pro 16 HUNTER 2025. Для игр? Для работы? Для игр и работы!

В чем уникальность зум-камеры HUAWEI Pura 80 Ultra?

Обзор планшета HUAWEI MatePad 11,5» (2025): апгрейд без бликов

Обзор видеокарты Acer Nitro Intel Arc B580 OC

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Pro: разумный флагман с мощнейшей камерой

Компьютер месяца — сентябрь 2025 года

Ноутбуки HONOR MagicBook: технологии, дизайн и производительность для любых задач

Шестиядерники за 10 тысяч рублей — сравнение и тесты

Источник изображения: TSMC

По информации Reuters, вчера TSMC на тематическом мероприятии рассказала о своей стратегии по оптимизации уровня энергопотребления изготавливаемых ею чипов. Применение нескольких методов в совокупности позволит повысить энергоэффективность компонентов для инфраструктуры ИИ примерно в десять раз. Современные ускорители вычислений Nvidia способны в пике потреблять до 1200 Вт, а поскольку их в серверных системах сосредоточено достаточно много, это становится проблемой не только с точки зрения энергоснабжения, но и охлаждения.

Сама TSMC предлагает больше внимания уделять многокристальной компоновке чипов — использованию так называемых «чиплетов», которые будут выпускаться по различным литографическим технологиям. Разработчикам чипов следует брать на вооружение передовое профильное программное обеспечение, которое предусматривает оптимизацию энергопотребления как отдельных функциональных блоков, так и всего чипа в совокупности. В этой сфере Cadence и Synopsys плотно взаимодействуют с TSMC, которой приходится использовать цифровые проекты при изготовлении чипов.

Программные алгоритмы оптимизации дизайна чипов сейчас активно применяют технологии искусственного интеллекта, и находят оптимальную компоновку гораздо быстрее квалифицированных инженеров. В частности, по словам представителей TSMC, программное обеспечение делает это за пять минут, хотя даже опытный разработчик с использованием традиционных подходов потратил бы на оптимизацию дизайна чипа не менее двух дней.

На мероприятии выступили и представители Meta✴ Platforms, которые рассказали об имеющихся трудностях в поиске новых технологий передачи информации с высокой скоростью. Так, переход от металлических проводников к оптическому волокну в действительности является фундаментальной физической проблемой, а не столько инженерной сам по себе.

Источник