IBM開發出第一個5奈米製程晶片,效能提升40%、電力消耗節省75%
IBM開發出第一個5奈米製程晶片,效能提升40%、電力消耗節省75%
2017.06.08 | IBM

兩年前才開發出全球首個7奈米製程晶片的IBM,這次與晶片商GlobalFoundries和三星合作研發晶片再有突破進展。他們成功開發出五奈米製程晶片,且性效能表現更好。透過新技術,指甲大小的晶片可容納300億顆電晶體,相較兩年前7奈米製程的技術,相同面積僅能容納200億顆電晶體。該技術一旦成熟,將有助於人工智慧、物聯網和雲端計算等領域發展。

電晶體新技術讓晶片擁有更多「運算大腦」

一直以來驅動半導體技術進步的摩爾定律,隨著近來晶片技術進步趨緩的情形,似乎快達到極限。在現有通用的10奈米製程晶片,按照摩爾定律,下一代應縮小至7奈米。而IBM這次不僅打破僵局,新研發的5奈米製程晶片甚至已經超越摩爾定律的標準。

而IBM之所以能同時縮小晶片尺寸、卻又不影響效能的原因,在於其採用了新技術「環繞式閘極場效電晶體(GAAFET)」。

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IBM最新5奈米電晶體側面圖。其首次採用堆疊矽奈米薄層作為電晶體設計,讓晶片的性效能皆優於目前已商用的10奈米製程晶片。
圖/ IBM

閘極(gate)是電晶體中控制電流開關的部位,該設計也是影響電晶體尺寸的關鍵之一。一直以來,電晶體都是設計成扁平狀,而閘極位於電流通道上方。為了縮小電晶體尺寸,後來晶片商將通道設計成魚鰭狀、垂直於基板(substrate),並將閘極覆蓋於通道上方,被稱作「鰭式場效電晶體(FinFET)」。

而IBM希望透過進一步縮小通道和閘極的距離,再縮小電晶體尺寸。其透過奈米薄層將閘極包圍在通道周圍,閘極數量因此從過去的三個增加為四個,閘道通道量也較過去更大。

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受限於設計,FinFET(左)的閘道通道較GAAFET的還要少,在電晶體排列更緊密、電流通過量變更大的情況下,採GAAFET的晶片性能更高、尺寸也能縮小。
圖/ IBM

由於手機和電腦計算速度取決於晶片中的電晶體數量和通過的電流量,在電晶體排列更緊密、電流通過量變更大的情況下,採GAAFET的晶片性能更高、尺寸也能縮小。

正是如此,GAAFET被視為取代FinFET的下一代晶片設計。FinFET目前普遍被用於22奈米以下的晶片設計,最小約可製作出7奈米的晶片,若尺寸縮至5奈米,受限於晶片製程技術,電晶體排列過於緊密、無法讓足夠的電流通過,會導致性能下降。而採GAAFET的晶片尺寸極限為3奈米。

性能提升40%、電力消耗省75%

儘管兩年前IBM就研發出7奈米製程技術,但目前已經邁入商用階段的仍僅止於10奈米。例如,高通最新手機處理器「驍龍835」,就是第一個採用三星10奈米製程的晶片,該晶片也用於三星最新智慧型手機Galaxy S8。

在性效能表現上,採新技術的5奈米製程晶片,相較10奈米製程晶片,性能可提升40%,或是可省下75%的電力消耗卻能達到相同效能,即電量消耗為過去的1/4倍。

該技術也讓晶片的電晶體密度突破以往。IBM表示,新技術讓僅約指甲大小的晶片(50平方毫米)可容納300億個電晶體,以過去7奈米的製程技術來說,同樣大小僅能容納200億個電晶體。

儘管新技術令人期待,但IBM表示,5奈米製程目前仍在開發階段,距離商用還有一段時間。

資料來源:ArstechnicaThe VergeCNET

關鍵字: #IBM #半導體
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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