На форуме Open Innovation Platform Ecosystem Forum TSMC подробно рассказала о своих планах по всем ключевым направлениям развития. Как и весь рынок, компания так или иначе должна реагировать на текущий ИИ-бум. TSMC считает одинаково важными и обучение, и инференс моделей — это отражает заказы, которые клиенты делают на ее фабриках.
Одним из заметных партнеров в экосистеме TSMC стала французская VSORA. Компания создала ускоритель ИИ на базе RISC-V. Jotunn 8 работает с 288 ГБ HBM3E и пропускной способностью 8 ТБ/с. Два вычислительных чиплета содержат 144 млрд транзисторов и дают до 3,2 PFLOPS в Dense FP8. Для ориентира: AMD Instinct MI355X выдает 10,1 PFLOPS, Blackwell — около 9 PFLOPS.
VSORA производит вычислительные чиплеты по техпроцессу N5 у TSMC и использует корпусировку CoWoS-S. Размер всего модуля — 70 × 80 мм. Разработчики утверждают, что создали чип примерно за 18 месяцев.
ИИ играет роль и внутри самой TSMC. Компания давно применяет машинное обучение — в дизайне и верификации чипов, в производстве и в тестировании. Сейчас эти методы активно расширяют.
Дальше TSMC ждет череда больших технологических шагов. Переход от семейства N3 к N2 открывает путь к новым транзисторам Nanosheet. Следующий этап — A16, где Nanosheet сочетаются с обратной подачей питания Super Power Rail (SPR). В A14 появится улучшенная версия Nanosheet-дизайна.
Актуальный график таков:
- N2 уже вышел на массовое производство.
- N2P должен стартовать в начале 2026 года.
- Первые чипы A16 с SPR появятся уже к концу 2026-го.
В бюджетной зоне FinFET TSMC продолжает развивать улучшенные N3C и N4C. Последний уже предлагается клиентам.
TSMC подчеркивает, что будущие техпроцессы дадут четкое развитие. На графике ISO-power от N7 до A14 видно, что производительность при той же потребляемой мощности вырастет примерно в 1,8 раза. Для перехода от N2 к A14 заявлен прирост частоты на 16 % при том же энергопотреблении. Сравнение A16 и A14 компания пока не приводит.
A16 с SPR должен работать на 8–10 % быстрее при том же энергопотреблении по сравнению с N2P. А при одинаковой производительности чипы A16 должны потреблять на 15–20 % меньше энергии.
Наибольшую важность TSMC видит в энергоэффективности. От N7 до A14 она должна вырасти в 4,2 раза, хотя заметно, что темпы улучшений постепенно снижаются.
Компания также делает акцент на NanoFlex — технологии, появившейся вместе с семейством N2. NanoFlex позволяет менять дизайн ячеек, а это дает либо +15 % к скорости, либо до –30 % к энергопотреблению.
Без TSMC рынок HPC/AI уже не обойдется
Фабрики TSMC в ближайшие годы останутся обязательным выбором для всех разработчиков HPC- и AI-чипов без собственных заводов. Компания предлагает лучшие техпроцессы на рынке, глубоко интегрирует EDA-инструменты на ранних стадиях разработки и уверенно лидирует в продвинутой корпусировке — от многокристальных конфигураций до интеграции HBM.
Подписывайтесь на группу Hardwareluxx ВКонтакте и на наш канал в Telegram (@hardwareluxxrussia).