Yeni yılın başlamasıyla birlikte, son zamanlarda yalnızca bileşenler ve cihazlar biçiminde yeni ürünler gördüğümüz bir dizi döngüye kilitlenen donanım dünyasına da yeni şeyler gelecek. daha önce görülenin versiyonu. Peki, bu makalede hakkında geleceğin teknolojik trendleri neler olacak, yeni işlemcilerden, grafik kartlarından veya başka herhangi bir bileşenden bahsetmeyeceğiz.
Satın aldığımız her donanım cihazı, üreticinin nihai alıcı için değerli olduğunu düşündüğü bir ürün biçiminde çıkış noktası verilen bir teknolojinin uygulanmasının nihai eseridir. Yani bir sorunu çözmek veya bir işi çözmek için faydalıdır. Ancak bu temel teknolojilerden genellikle bahsedilmiyor ve bu durumda 2023'te ortaya çıkacak ve bilgisayarlarımızın tanınma biçimini değiştirecek olanlardan bahsedeceğiz.
Donanımın geleceğine damgasını vuracak dört teknolojik trend
Birçoğunuza getirdiğimiz teknolojiler size garip gelecek, bazılarının farklı PC bileşenlerine uygulandığını zaten görmüş olacaksınız, diğerlerinin ise bu yıl başka ürünlerde kullanıldığını görmeye başlayacağız. PC. İster sunucu pazarında, ister çok üst düzey cep telefonlarında. Her halükarda, geleceğin bu teknolojik trendlerini gözden geçirmenin önemli olduğunu düşündük.
Chiplets
En küçük transistörlü çiplerin yüksek üretim maliyetleri ve bir entegre devrenin tüm parçalarının aynı şekilde ölçeklenmesi gerekmediği gerçeği, maliyetleri düşürmek için birçok tasarımın temel alınmasını engelledi. tek bir transistör. yonga parçalanmak veya birkaç parçaya ayrılmak . Bu teknik aynı zamanda, tek bir blok olsaydı, izin verilen çip başına maksimum boyutu aştığı için inşa edilmesi imkansız olan işlemciler yaratmayı da mümkün kılar.
Rağmen AMD masaüstü Ryzen CPU'ları ve yeni RX 7000 grafik kartlarıyla bu çözümü en çok destekleyen kişi oldu, gerçekte daha gelişmiş düğümlere sahip çipler üretme teknolojilerine erişimi veto eden Çinli bileşen üreticileri olacak. söz konusu çözüm, teknolojik olarak ilerleyebilmek ve performans açısından rekabetçi işlemcilere sahip olabilmektir.
3nm
PC bileşenleri için 3 nm'den bahsetmek hala çok erken ve söz konusu üretim düğümü altındaki ilk yongaları görebilmek için 2024 yılına kadar beklememiz gerekecek. Bununla birlikte, TSMC fabrikaları şimdiden ciğerlerinin zirvesinde, çok yüksek teknolojili telefonlar için çipler üretiyor. Apple ve gelecekte PC'lerde göreceğimiz şeyin başlangıcı olan Qualcomm.
Ancak, önceki nesillerde olduğu gibi, gofret üretim maliyeti yeniden artacak ve aynı boyutta daha pahalı yongalara neden olacaktır. Spesifik olarak, transistör başına maliyetteki ortalama iyileşme yalnızca %15 olacaktır. Bu da gelecekte göreceğimiz tasarımlara büyük ölçüde damgasını vuracak. Boşuna değil, çipletlere dayalı çözümlerin daha fazla konuşlandırılmasını görmemizin nedeni bu olacak.
Verileri iletmek için optik kullanma
Bir çipi birkaç yongacığa ayırmanın sorunlarından biri iletişimdir, çünkü bileşenler arasında daha fazla mesafe olması enerji tüketimini de artırır. Bu durumuda Intel ve TSMC, bu, fiyatları demir yumrukla kontrol edilen tescilli teknolojilerle çözüldü. Cevap? Çeşitli çipleri birbirleriyle iletişim kurmak için fotonik veya optik arayüzlerin kullanılması.
Fikir, yarı iletken kabloların uzunluğu ile artan direnci ortadan kaldırmaktan başka bir şey değildir. Bu 2023'ten yongalara dayalı olarak göreceğiniz tasarımların çoğu, optik arayüzler kullanacak ve tüketimi stratosfere yükseltmeden birbirleriyle iletişim kurmak için fotonik ilkelerine dayanacak.
AI, donanımda daha büyük bir rol oynayacak
Bugün, görüntülerin sözcüklere göre otomatik olarak oluşturulmasına yönelik hizmetler veya ChatGPT gibi otomatik yanıtlar aracılığıyla, çünkü halkın çoğunluğunun yapay zekadan büyülendiğini görüyoruz. Ancak yazılım alanında uygulanması sadece donanımda değişiklik gerektirmiyor, özellikle daha önce görülmemiş yeni birimlerin eklenmesi, son yıllarda uygulandığını gördüğümüz teknolojik trendlerden biri.
Değilse, yapay zeka yalnızca uygulamalar için değil, donanım açısından da uygulanmaya başlanacak. Örneğin, izlenen voltaj regülasyonu ve saat hızı sistemlerinin bir yapay zeka tarafından geliştirilen ve çipe entegre edilen bir algoritma tarafından yönetildiğini göreceğiz. Bir işlemcide ve bir grafik kartında yürütülecek farklı işlemleri düzenlerken, Derin Öğrenme ve Makine Öğreniminin bununla nasıl ilgileneceğini göreceğiz.
