新しい年が始まると、ハードウェアの世界にも新しいものがやってくるでしょう。最近は一連のサイクルに閉じ込められており、コンポーネントやデバイスの形で新しい製品しか見られず、改良されたものにすぎません。以前に見たもののバージョン。 さて、この記事では 今後の技術トレンドは 新しいプロセッサ、グラフィックス カード、またはその他のコンポーネントについて話すつもりはありません。
私たちが購入するすべてのハードウェア デバイスは、製造業者が最終的な購入者にとって価値があると見なす製品の形で出口を与えられたテクノロジの適用の最終的な成果物です。 つまり、問題を解決したり、仕事を解決したりするのに役立ちます。 ただし、これらの基本テクノロジについてはあまり語られていません。今回は、2023 年に出現し、PC の認識方法を変えるテクノロジについて説明します。
ハードウェアの未来を決める XNUMX つの技術トレンド
私たちが皆さんに提供するテクノロジは、奇妙に聞こえるかもしれません。それらのいくつかは、さまざまな PC コンポーネントに適用されているのをすでに目にしているでしょう。また、他の製品では、今年、それらが他の製品に展開されているのを目にするようになるでしょう。パソコン。 サーバー市場であろうと、非常にハイエンドな携帯電話であろうと。 いずれにせよ、今後の技術動向を見直すことが重要であると考えました。
チップレット
最小のトランジスタを備えたチップの高い製造コストと、集積回路のすべての部分を同じようにスケーリングする必要がないという事実は、コストを削減するために、多くの設計がベースにならなくなったことを意味しています。単一のトランジスタ。 チップ 分解する、またはいくつかに分離する . また、この手法を使用すると、XNUMX つのブロックである場合、XNUMX チップあたりの許容最大サイズを超えて構築できないプロセッサを作成することもできます。
しかし AMD は、デスクトップ Ryzen CPU と新しい RX 7000 グラフィックス カードでこのソリューションを最もサポートしてきました。このソリューションは、技術的に進歩し、競争力のあるパフォーマンスの点でプロセッサを使用できるようにするためのものです。
3nm
PC コンポーネントの 3 nm について話すのはまだ時期尚早であり、この製造ノードの下で最初のチップを見ることができるようになるには、2024 年まで待つ必要があります。 ただし、TSMC の工場はすでに最高の状態にあり、次のチップを搭載した非常にハイエンドな携帯電話用のチップを製造しています。 Apple Qualcomm は、将来の PC の前兆です。
しかし、以前の世代で起こったように、ウェーハの製造コストが再び上昇し、同じサイズのチップがより高価になります。 具体的には、トランジスタあたりのコストの平均改善はわずか 15% です。 これは、将来目にするデザインを大きくマークします。 これが、チップレットに基づくソリューションのより大きな展開が見られる理由です。
光学系を使用してデータを送信する
チップを複数のチップレットに分割する際の問題の XNUMX つは通信です。これは、コンポーネント間の距離が長くなるとエネルギー消費も増加するためです。 の場合 インテル と TSMC は、これを独自の技術で解決しており、その価格は鉄の拳で制御されています。 それに対する答えは？ フォトニクスまたは光インターフェイスを使用して、さまざまなチップを相互に通信します。
アイデアは、半導体ケーブルの長さとともに増加する抵抗を排除することにほかなりません。 この 2023 年からチップレットに基づいて表示される設計の多くは、光インターフェイスを使用し、消費量を成層圏に引き上げることなく相互に通信するフォトニクスの原理に基づいています。
AI はハードウェアでより大きな役割を担うようになる
今日では、言葉による画像の自動生成サービスや、ChatGPT などの自動応答サービスを通じて、大多数の人々が AI に魅了されていることがわかりました。 ただし、ソフトウェアの分野での実装には、ハードウェアの変更だけでなく、特にこれまでにない新しいユニットの追加が必要であり、近年実装されている技術トレンドの XNUMX つです。
そうでなければ、AI はアプリケーションだけでなく、ハードウェアに関しても実装され始めます。 たとえば、監視された電圧調整とクロック速度システムが、AI によって開発され、チップに統合されたアルゴリズムによって管理されていることがわかります。 プロセッサとグラフィックス カードで実行されるさまざまなプロセスを整理すると、ディープ ラーニングと機械学習がどのように処理するかがわかります。
