Update Teknologi: IBM mengklaim teknologi chip sub-1 nanometer pertama di dunia

Dari sisi perkembangan digital, arsitektur chip baru dari IBM dapat mengintegrasikan hampir 100 miliar transistor pada sebuah chip seukuran kuku manusia—hampir dua kali lipat kepadatan transistor dari digital chip generasi sebelumnya milik perusahaan. Selain itu, selain itu, peningkatan yang dihasilkan dalam kinerja komputasi chip dan efisiensi energi berasal dari apa yang digambarkan oleh ibm sebagai “teknologi chip sub-1 nanometer pertama di dunia” untuk pusat data ai. Lebih lanjut, “ini bukan hanya sebuah langkah bertahap, ini adalah lompatan maju yang berarti,” kata jay gambetta, direktur ibm research dan ibm fellow, dalam konferensi media sebelumnya. Selain itu, ia menggambarkan digital chip baru ini sebagai "menunjuk ke masa depan di mana komputasi menjadi lebih bertenaga secara signifikan tanpa peningkatan energi yang sesuai. Penting untuk membongkar apa yang dimaksud dengan "teknologi chip sub-1 nanometer pertama di dunia", karena tidak praktis untuk membuat chip yang berfungsi andal dengan transistor dan fitur lain yang lebih kecil dari 1 nanometer karena berbagai keterbatasan fisik. Selain itu, IBM pada dasarnya mengklaim bahwa arsitektur "nanostack" barunya dapat memberikan peningkatan kinerja komputasi yang diharapkan jika sebuah chip teoretis dapat dibangun dengan fitur fisik yang lebih kecil dari 1 nanometer Secara khusus, IBM menggambarkan teknologi chip barunya sebagai dibangun pada 0. Selain itu, node 7 nanometer, yang diberi nama node 7 angstrom karena 1 nanometer terdiri dari 10 angstrom Namun perlu diingat bahwa nomor node tersebut tidak ada hubungannya dengan dimensi fisik sebenarnya dari fungsi chip IBM. Nomor atas nama node atau proses teknologi chip mereka—seperti chip yang dibuat pada node 180 nanometer—tetapi hal tersebut belum terjadi selama beberapa dekade dan tentu saja tidak untuk generasi chip terbaru yang dibuat dengan proses 3 nanometer atau 2 nanometer. Untuk mengatasi batasan penskalaan fisik yang dihadapi para perancang chip modern, arsitektur nanostack baru IBM menumpuk transistor secara vertikal dalam tata letak yang terhuyung-huyung untuk mengemas lebih banyak transistor ke dalam ruang chip yang sama pengembangan sebelumnya dari transistor nanosheet perusahaan yang membuka jalan bagi node chip 2 nanometer yang diperkenalkan pada tahun 2021. Unit dasar arsitektur nanostack IBM terdiri dari dua transistor yang ditumpuk dan diikat bersama. Selain itu, setiap transistor terdiri dari tiga nanosheet yang masing-masing memiliki ketebalan 5 nanometer, setara dengan sekitar 15 baris atom silikon. Kinerja komputasi 50 persen lebih tinggi atau efisiensi energi 70 persen lebih besar dibandingkan chip node 2-nanometer IBM generasi sebelumnya, menurut proyeksi dari laporan teknis yang diterbitkan perusahaan. Selain itu, perusahaan tersebut memperkenalkan arsitektur transistor nanostack pada simposium tahun 2025 tentang digital dan sirkuit vlsi yang diadakan di Kyoto, Jepang, para peneliti IBM juga menunjukkan bagaimana arsitektur nanostack dapat memberikan peningkatan 40 persen dalam penskalaan untuk memori akses acak statis (SRAM) selama masa pakai baterai. Selain itu, sram memungkinkan operasi baca dan tulis yang cepat namun intensif energi yang sangat penting dalam banyak aplikasi ai. Peningkatan memori dimungkinkan melalui desain saluran terhuyung-huyung untuk sel bit SRAM chip—unit penyimpanan memori yang terdiri dari enam transistor—yang mengurangi tinggi sel keseluruhan sebesar 40 persen dan memungkinkan lebih banyak SRAM untuk dimasukkan ke dalam ruang chip yang sama. Hal ini mungkin akan menjadi kabar baik bagi perancang chip yang ingin mendukung beban kerja AI, mengingat bagaimana SRAM dapat dimasukkan ke dalam ruang chip yang sama. Penskalaan telah menurun drastis pada generasi teknologi chip terbaru. Selain itu, misalnya, penskalaan sram meningkat hanya beberapa persen antara generasi chip 3 nanometer dan generasi chip 2 nanometer, gambetta menjelaskan “Pencapaian sebesar 40 persen ini pada akhirnya akan mengindustrialisasikan dirinya dalam alur kerja AI, yang memerlukan bandwidth lebih tinggi dan efisiensi tinggi,” kata Gambetta

Kesimpulan dari kajian ini memperkuat pentingnya adopsi teknologi dalam meningkatkan produktivitas dan efisiensi.