IBM и Samsung презентовали ультраэффективный полупроводник, снижающий потребление энергии на 85%
IBM и Samsung Electronics представили прорывное дизайнерское решение для полупроводников, которое может сократить потребление энергии на 85% по сравнению с самыми передовыми современными чипами.
Прорыв открывает возможности для множества новых приложений — от энергоэффективного криптомайнинга и шифрования данных до мобильных батарей, которые могут работать более недели без перезарядки, — заявляют компании.
Эти чипы также могут питать ряд IoT- и периферийных устройств, потребляющих меньше энергии, что позволяет им работать в различных средах: океанских буях, автономных транспортных средствах и космических аппаратах.
Что отличает этот дизайн — использование вертикально-транспортных полевых транзисторов (VTFET), которые расположены перпендикулярно поверхности чипа, позволяя току течь вертикально, а не латерально. В обычных чипах транзисторы лежат плоско и проводят ток вбок.
«Процесс VTFET устраняет многие барьеры производительности и продлевает закон Мура, обеспечивая больший ток при меньших потерях энергии», — объяснили Брент Андерсон, архитектор VTFET и менеджер программы, и Хемант Джаганнатхан, технолог по аппаратному обеспечению VTFET и главный исследователь.
За счет ослабления физических ограничений на длину затвора транзистора, толщину спейсера и размер контакта, VTFET можно оптимизировать либо под производительность, либо под энергопотребление, говорят исследователи.
«Закон Мура приближается к кажущимся непреодолимым барьерам», — отметила команда. «Фокусируясь на новом измерении, инновации VTFET предлагают путь для продолжения тренда масштабирования транзисторов в фиксированной площади».
Intel также объявила о планах по изучению вертикальной укладки чипов как стратегии для следования закону Мура.
Получайте регулярные инсайты, подписавшись на рассылки Network World.
Интернет вещей
- Схемы на дискретных полупроводниках: Основы и практические приложения
- Полные данные по ОУ: даташиты National Semiconductor и CA3130
- Освоение директив препроцессора C#: практическое руководство
- Siemens и Google Cloud партнерят для развертывания AI-ориентированных производственных решений на промышленной перифе…
- Промышленный IoT и ИИ: раскрытие огромной ценности для оборудования, зданий и транспорта
- Intel и Samsung инвестируют $57 млн для ускорения промышленного машинного зрения с Landing AI
- IBM расширяет Maximo Asset Optimization с функциональностью Oniqua MRO
- Пять ключевых уроков по развитию предпринимательства в крупных корпорациях
- Как IBM Watson движет ИИ-инновациями во всех отраслях
- Apple и IBM Watson объединяют силы для энтерпрайз мобильного ML