Buradaki performans ve verimlilik oranlarının ticari ürünlerden alınmış sonuçlar değil, araştırma aşamasındaki teknoloji için IBM’nin projeksiyonları olduğu unutulmamalı.
Geleneksel çip tasarımlarında transistorlar büyük ölçüde silikon yüzeyinde yan yana yerleştirilir. FinFET ve nanosheet gibi mimariler bu yapı üzerinde daha küçük ve daha yoğun transistorlar oluşturmayı amaçlar. IBM’nin NanoStack yaklaşımı ise bu düzlemsel tasarımın ötesine geçerek transistorları üç boyutlu biçimde üst üste yerleştiriyor.
Mimari, nanosheet transistor katmanlarının wafer bonding adı verilen yonga plakası birleştirme yöntemiyle dikey olarak istiflenmesine dayanıyor . Üst ve alt katmanların tamamen aynı hizaya gelmesi yerine kademeli biçimde konumlandırılması, tasarımın alan kullanımını ve elektrik sinyallerinin katmanlar arasındaki yolunu optimize etmeyi hedefliyor .
NanoStack aynı zamanda CFET, yani tamamlayıcı alan etkili transistor yaklaşımının bir türü olarak çalışıyor. Bu yapıda n-tipi ve p-tipi transistorlar yan yana değil, biri diğerinin üzerinde olacak şekilde dikey biçimde konumlandırılıyor. Böylece çip üzerinde daha az alan kullanılması ve transistorlar arasındaki bağlantı mesafelerinin kısalması amaçlanıyor . IBM, NanoStack’i transistorların farklı biçimlerde düzenlenmesine olanak tanıyan “evrensel bir çerçeve” olarak tanımlıyor .
IBM Research, 0,7 nm düğümünde çalışan bir prototip çip de gösterdi. Şirket bu çalışmayı, işlevsel 1 nm altı CMOS mantığının kamuya açık ilk gösterimi olarak sunuyor .
Daha fazla transistoru aynı alana sığdırmak, özellikle yapay zekâ hızlandırıcıları için hesaplama kapasitesini artırabilir. IBM’nin tahminine göre 7A çiplerle üretilen yapay zekâ hızlandırıcıları teorik olarak yaklaşık 7.000 TOPS seviyesine ulaşabilir. Bu değer, günümüzdeki önde gelen düğümlerde yaklaşık 1.500 TOPS olarak verilen seviyenin yaklaşık 4,7 katına denk geliyor .
SRAM yoğunluğundaki yüzde 40’lık iyileşme de bu açıdan önemli. İşlemcinin yakınında bulunan hızlı bellek daha kompakt hâle geldikçe, yapay zekâ sistemlerinde verinin işlem birimlerine taşınması için gereken alan ve enerji azaltılabilir. Ancak bu kazanımların gerçek ürünlerde ne ölçüde görüleceği; üretim verimi, maliyet, ısı yönetimi ve tasarımın farklı iş yüklerindeki davranışı gibi etkenlere bağlı olacak.
IBM, NanoStack’in hâlâ araştırma aşamasında olduğunu açıkça belirtiyor. Şirket, üretim ortakları aracılığıyla ticari çip üretiminin yaklaşık beş yıl içinde mümkün olmasını bekliyor .
IBM’nin kendi çip fabrikaları bulunmadığı için şirket, NanoStack tasarımını üretim ortaklarına ve dökümhanelere lisanslamayı planlıyor. Bu model, IBM’nin yarı iletken alanındaki araştırma sonuçlarını ortaklıklar yoluyla ticarileştirme yaklaşımıyla uyumlu . IBM ayrıca uzun vadede 0,1 nm, yani 1 angström düğümüne uzanan bir yol haritası hazırlamış durumda .
Yarı iletken sektöründe 1 nm’nin altındaki ölçümler için “angström çağı” ifadesi kullanılmaya başlandı. IBM’nin 0,7 nm duyurusu, şirketi TSMC, Samsung ve Intel gibi üretim liderleriyle angström ölçeğindeki teknolojiler yarışında daha görünür bir konuma taşıyor .
Bununla birlikte işlem düğümü adları, modern çiplerde tek başına belirli bir fiziksel ölçüyü ifade etmiyor; transistor yoğunluğu, güç tüketimi, üretim verimi ve maliyet gibi ölçütler de en az düğüm adı kadar önemli. Bu nedenle 0,7 nm ifadesi dikkat çekici bir mühendislik hedefini gösterse de, doğrudan yakında piyasaya çıkacak bir işlemci anlamına gelmiyor.
IBM’nin küresel yarı iletken Ar-Ge başkan yardımcısı Huiming Bu, duyuru sırasında NanoStack’i şöyle açıkladı: “NanoStack tek bir yenilik değil. Gelecek on yıl boyunca ölçeklemeyi mümkün kılabilecek bir cihaz platformu. Onu üretime hazır hâle getiriyoruz.”
IBM’nin NanoStack çalışması, transistorları yalnızca küçültmek yerine dikey olarak istifleyerek çip yoğunluğunu artırmayı amaçlayan önemli bir araştırma kilometre taşı. Yaklaşık 100 milyar transistor, yüzde 50’ye kadar performans artışı ve yüzde 70’e kadar enerji verimliliği gibi rakamlar dikkat çekici olsa da bunlar henüz ticari ürünlerde doğrulanmış sonuçlar değil. Teknolojinin asıl sınavı, IBM’nin üretim ortaklarıyla birlikte bunu maliyet verimli ve yüksek verimli seri üretime taşıyıp taşıyamayacağı olacak.