NVIDIA の CEO である Jensen Huang 氏は、今後数年間で Gate-All-Around (GAA) テクノロジがパフォーマンスを大幅に向上させる可能性について前向きな見通しを示しています。
NVIDIA の将来における GAA テクノロジーの統合: TSMC の N2 プロセスに関する考察
ジェンセン・フアン氏の視点は、ムーアの法則を取り巻く従来の考えとは異なり、同氏は、同法則が新しいアーキテクチャに関連するパフォーマンスの向上を左右することを許さない。NVIDIA は、特に人工知能 (AI) など、製品ライン全体にわたってパフォーマンスの期待を再定義することを一貫して目指している。長年にわたり、同社は従来のスケーリング原則に挑戦する重要な軌道を確立してきた。GAA テクノロジについて質問されたとき、フアン氏は、パフォーマンスを大幅に向上させる可能性を認めたが、革命的な変化ではないかもしれないと強調した。
具体的には、GAA トランジスタによってパフォーマンスが約 20% 向上する可能性があると Huang 氏は見積もっています。ただし、こうした改善が具体的にどの領域で実現されるかについては詳しく述べなかったため、あいまいさが残ります。大規模な AI インフラストラクチャのコンテキストでは、個々のコンポーネントの相乗効果と相互接続が重要になります。NVIDIA はこうした相互接続を優先することで目覚ましい進歩を遂げており、ムーアの法則によって設定されたベンチマークをしばしば上回っています。
半導体業界における GAA 技術の採用への道のりは、困難を伴ってきました。サムスンは、完全に開発された 3nm GAA プロセスを提供する最初の企業として、歩留まり率に苦戦しており、報告によると 20% まで低下しています。対照的に、TSMC は N2 (2nm) プロセス ラインの導入により、より有望な軌道に乗っているようです。
NVIDIA は、2028 年にリリース予定の Feynman AI アーキテクチャで GAA テクノロジを活用すると予想されており、TSMC の N2 プロセスが使用される可能性があります。NVIDIA は通常、最先端のプロセスをすぐに採用するのではなく、市場内で成熟するまで時間をかけることに留意してください。Team Green では、「Huang の法則」が指針となっており、革新的なアーキテクチャ開発によるパフォーマンスの向上を優先しています。このアプローチにより、過去 10 年間で、NVIDIA はチップの効率を 1, 000 倍以上向上させることができました。
さらに詳しい情報については、Tom’s Hardware をご覧ください。
出典と画像: Wccftech
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