Stiri

NVIDIA Rosa: 2nm sau A16 cu alimentare din spate

Proiectul Rosa ar putea folosi, în viitor, procesul de fabricație de 2 nm de la TSMC sau varianta A16. O caracteristică importantă este Super Power Rail, alimentare din spate menită să simplifice alimentarea cipului. Planul vizează lansarea în centrele de date în 2029, urmată de versiuni pentru PC-uri în 2030.

NVIDIA analizează două opțiuni cu TSMC: 2 nm sau A16. N2P este deja folosit pentru mai multe cipuri mari, iar 2 nm este o familie în creștere. Pentru Rosa, zvonurile indică interes în A16, în principal pentru densitatea și performanța pe arhitectura cu alimentare din spate.

A presenter on stage stands before a timeline labeled 'A New Line. A New Beginning,' showing NVIDIA's upcoming products from 2026 to 2030, including Blackwell Ultra, Rubin HBM4, and Feynman HBM Next.

Super Rail Power, alimentare din spate, mută distribuția energiei în spate față de blocul logic. Partea din față gestionează semnalul și ceasurile, în timp ce partea din spate furnizează energia. Această arhitectură ar putea crește densitatea aproximativ cu 10% și, totodată, viteza cu 8, 10% față de versiunile N2P, cu economii de energie între 15% și 20% la aceeași performanță.

A diagram titled 'TSMC A16™ Novel Backside Power Delivery Solution' compares innovative backside power contact and conventional power contact, highlighting the front side for 'Signals & clock distribution' and the backside for 'Power and global clock.'

Se așteaptă ca A16 să stimuleze cererea pentru procesul CMP, ajutând furnizorii taiwanezi Suntech Power Semiconductor și Suntech Power Technology. În paralel, Rosa introduce arhitectura proprie Rigel, bazată pe Arm v9.2, promițând o creștere a performanței pe un singur nucleu, fără a crește amprenta siliconului. Față de Vera, Rosa ar putea oferi o performanță pe nucleu mai bună în același spațiu de siliciu.

Conform planului, Rosa ajunge în centrele de date în 2029, iar versiunile pentru PC apar în seria Rosa Feynman Spark în 2030. În versiunea pentru centrele de date, scopul este să facă față sarcinilor de AI cu un singur nucleu foarte puternic, dar și cu un consum mai redus de energie. Nu se știe încă exact cum se va materializa viziunea, având în vedere evoluția tehnologiilor de fabricație și schimbările în cererea industriei.

Articole similare

Back to top button