TSMC: So soll Moore's Law auch weiterhin eingehalten werden
In einem Blog-Eintrag schreibt Godfrey Cheng, Leiter von TSMCs Marketing, über zukünftige Technologien und Moore's Law. Demnach soll das Gesetz auch weiterhin gültig sein, sodass auch in Zukunft noch alle zwei Jahre die Transistordichte verdoppelt werden wird. Um das zu erreichen, verfolgt TSMC verschiedene Ansätze. Aktuell setzt unter anderem AMD mit Ryzen 3000 und Radeon RX 5700 auf TSMCs N7.
TSMC hat auf der eigenen Website einen Blog eingerichtet und nimmt sich für den ersten Eintrag direkt einen der Klassiker zum Thema: Godfrey Cheng, Leiter des Marketings bei TSMC, hat einen Beitrag über Moore's Law veröffentlicht. Dieses besagt, dass sich alle zwei Jahre die realistisch umsetzbare Transistordichte in Chips verdoppelt.
Silizium ist noch nicht am Ende, aber ein Wechsel ist möglich
In der Vergangenheit wurde vermehrt daran gezweifelt, dass diese Faustregel auch heute noch gilt - schließlich ist sie schon bald 40 Jahre alt. Zudem hat der frühere Marktführer Intel seit Jahren große Probleme mit dem 10-nm-Prozess, was diesen Eindruck verstärkte. Nun sind hingegen Samsung und TSMC führend und müssen sich dementsprechend an Moore's Law messen lassen. Cheng sieht darin kein Problem: Auch weiterhin soll das Gesetz gültig sein. Um das zu ermöglichen, verfolgt TSMC verschiedene Ansätze.
Aktuell produziert das Unternehmen insbesondere im N7-Prozess auf Basis von DUV-Lithographie und bietet bereits einen Prozess namens N7+ an, der auf EUV-Lithographie setzt. Auf dem N7-Prozess basieren beispielsweise AMDs Ryzen-3000-Prozessoren sowie die Navi-Grafikkarten Radeon RX 5700 und Radeon RX 5700 XT.
Quelle: TSMC
TSMC zeigt einen Interposer mit 2.500 mm² Fläche. Auf diesem finden zwei Chips mit 600 mm² und acht HBM-Stacks mit je 75 mm² Platz.
TSMC hat bereits das N5P-Verfahren angekündigt, dass das Moor'sche Gesetz auch nach den kommenden Nodes N6 und N5 erfüllen soll. Eine physikalische Unmöglichkeit sieht Cheng noch nicht: Das Gate eines aktuellen Transistors sei 20 nm lang, ein Wasserstoffatom hingegen nur 0,275 nm. Um kleinere Transistoren zu ermöglichen, will das Unternehmen auch einen Abgang von Silizium als Material erwägen.
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Neben dem Prozess selbst sollen aber auch andere Faktoren zur Leistungssteigerungen dienen: Beispielsweise seien für CPUs und GPUs auch die Speicheranbindung ein zunehmend größeres Problem. Um dieses zu umgehen, müssen der Speicher und die Rechenchips möglichst nah aneinander gepackt werden. TSMC setzt das aktuell mit Interposern um, wie sie von aktuellen AMD-Chips bekannt sind.
In Zukunft soll dieser Ansatz noch weiter getrieben werden: Es sollen mehrere Lagen Transistoren direkt gestapelt werden, beispielsweise eine CPU über einer GPU und einer AI-Einheit, während dazwischen immer Schichten mit Speicherzellen liegen. Wirklich ins Detail geht der Blog-Eintrag leider nicht, dafür soll Philip Wong, Leiter von TSMCs Forschungsabteilung, auf der Hot-Chips-Konferenz am kommenden Dienstag einen Vortrag halten, der sich noch genauer mit dem Thema befasst.
Quelle: via Golem
CERN usw. sind abgesehen davon absolute Ausnahmen. Institute und Firmen, die Rechenleistung dauerhaft in der Größenordnung brauchen sind sehr rar. Hier war die Rede von Forschung und Industrie. Da sind die gestellten Aufgaben im Normalfall wesentlich überschaubarer und oftmals schon seit langem ausgelagert.
Bitte nicht so tun, als ob Industrie und Forschung nur aus Grundlagenforschung a la CERN besteht! Daimler hat schon zu meiner Zeit in Stuttgart an der Uni ins Rechenzentrum Berechnungen ausgelagert, weil die eben keinen auch nur annähernd vergleichbaren Rechner hatten.
Unsere Berechnungsabteilung braucht keine Superrechner, das wäre dann doch überzogen, dennoch verwenden wir mehrere Numbercruncher um die (dennoch sehr potenten) Clients zu entlasten. Diese werden z.T. aus aller Welt mit Aufgaben bestückt und rechnen dann eben Tag und Nacht. Der könnte aber im Prinzip genauso extern sein, das wäre technisch und fürs Ergebnis egal. Es ist eine einfache Nutzen/Kosten Rechnung. Wenn es extern billiger ist, dann wirds extern gemacht, wenn es intern ist, dann eben intern.
Unser SAP System läuft schon lange in St. Leon-Rot und nicht mehr intern, andere Firmen haben das genauso gelöst, auch unsere Daten liegen schon seit geraumer Zeit dort - ist einfach billiger.
Es ging ja hier um die Fragestellung, ob sich Streaming bei Industrie und Forschung durchsetzen wird. Diese Frage ist eben obsolet, weil das hat es sich bereits seit langem.
Moores Gesetz ist schon längst Geschichte, auch das was TSMC da behauptet ändert daran nichts!
CERN usw. sind abgesehen davon absolute Ausnahmen. Institute und Firmen, die Rechenleistung dauerhaft in der Größenordnung brauchen sind sehr rar. Hier war die Rede von Forschung und Industrie. Da sind die gestellten Aufgaben im Normalfall wesentlich überschaubarer und oftmals schon seit langem ausgelagert.
Bitte nicht so tun, als ob Industrie und Forschung nur aus Grundlagenforschung a la CERN besteht! Daimler hat schon zu meiner Zeit in Stuttgart an der Uni ins Rechenzentrum Berechnungen ausgelagert, weil die eben keinen auch nur annähernd vergleichbaren Rechner hatten.
Unsere Berechnungsabteilung braucht keine Superrechner, das wäre dann doch überzogen, dennoch verwenden wir mehrere Numbercruncher um die (dennoch sehr potenten) Clients zu entlasten. Diese werden z.T. aus aller Welt mit Aufgaben bestückt und rechnen dann eben Tag und Nacht. Der könnte aber im Prinzip genauso extern sein, das wäre technisch und fürs Ergebnis egal. Es ist eine einfache Nutzen/Kosten Rechnung. Wenn es extern billiger ist, dann wirds extern gemacht, wenn es intern ist, dann eben intern.
Unser SAP System läuft schon lange in St. Leon-Rot und nicht mehr intern, andere Firmen haben das genauso gelöst, auch unsere Daten liegen schon seit geraumer Zeit dort - ist einfach billiger.
Es ging ja hier um die Fragestellung, ob sich Streaming bei Industrie und Forschung durchsetzen wird. Diese Frage ist eben obsolet, weil das hat es sich bereits seit langem.