צ'יפלט שינה את הצ'יפס

בשנת 1965, גורדון מור, מייסד שותף של אינטל, ניסח את מה שהפך ל"חוק מור". במשך למעלה מחצי מאה, הוא תמך בשיפורים מתמידים בביצועי מעגלים משולבים (IC) ובירידה בעלויות - הבסיס לטכנולוגיה הדיגיטלית המודרנית. בקיצור: מספר הטרנזיסטורים בשבב מכפיל את עצמו בערך כל שנתיים.

במשך שנים, ההתקדמות עקבה אחר הקצב הזה. כעת התמונה משתנה. הצטמקות נוספת הפכה קשה יותר; גדלי המאפיינים הצטמצמו לכמה ננומטרים בלבד. מהנדסים נתקלים במגבלות פיזיקליות, שלבי תהליך מורכבים יותר ועלויות עולות. גיאומטריות קטנות יותר גם מורידות את התפוקה, מה שמקשה על ייצור בנפח גבוה. בנייה ותפעול של מפעל מתקדם דורשים הון ומומחיות עצומים. לכן, רבים טוענים שחוק מור מאבד קצב.

שינוי זה פתח את הדלת לגישה חדשה: צ'יפלטס.

שבב קטן (chiplet) הוא שבב זיכרון (mob) קטן המבצע תפקיד ספציפי - למעשה פרוסה ממה שהיה בעבר שבב מונוליטי אחד. על ידי שילוב שבבים מרובים בחבילה אחת, יצרנים יכולים להרכיב מערכת שלמה.

בעידן המונוליתי, כל הפונקציות היו על שבב אחד גדול, כך שפגם בכל מקום היה יכול לגרוט את כל השבב. בעזרת שבבים, מערכות בנויות מ"שבב ידוע-טוב" (KGD), מה שמשפר באופן דרמטי את התפוקה ואת יעילות הייצור.

אינטגרציה הטרוגנית - שילוב שבבים הבנויים על צמתי תהליך שונים ועבור פונקציות שונות - הופכת את השבבים לעוצמתיים במיוחד. בלוקי מחשוב בעלי ביצועים גבוהים יכולים להשתמש בצמתים העדכניים ביותר, בעוד שזיכרון ומעגלים אנלוגיים נשארים על טכנולוגיות בוגרות וחסכוניות. התוצאה: ביצועים גבוהים יותר בעלות נמוכה יותר.

תעשיית הרכב מתעניינת במיוחד. יצרניות רכב גדולות משתמשות בטכניקות אלו כדי לפתח שבבי על-שבב עתידיים לרכב, כאשר אימוץ המוני מכוון לאחר 2030. שבבים מאפשרים להם להגדיל את הגדלת הבינה המלאכותית והגרפיקה בצורה יעילה יותר תוך שיפור התפוקות - מה שמגביר הן את הביצועים והן את הפונקציונליות במוליכים למחצה לרכב.

חלקים מסוימים של הרכב חייבים לעמוד בתקני בטיחות פונקציונליים מחמירים ולכן מסתמכים על צמתים ישנים ומוכחים. בינתיים, מערכות מודרניות כמו סיוע מתקדם לנהג (ADAS) וכלי רכב מוגדרי תוכנה (SDV) דורשות הרבה יותר מחשוב. שבבים מגשרים על הפער הזה: על ידי שילוב של מיקרו-בקרים ברמת בטיחות, זיכרון גדול ומאיצי בינה מלאכותית רבי עוצמה, יצרנים יכולים להתאים את שבבי ה-SoC לצרכים של כל יצרן רכב - מהר יותר.

יתרונות אלה חורגים מעבר לתחום הרכב. ארכיטקטורות שבבים מתפשטות לתחומי בינה מלאכותית, טלקום ותחומים אחרים, מאיצות חדשנות בתעשיות שונות והופכות במהירות לעמוד תווך במפת הדרכים של מוליכים למחצה.

שילוב שבבים תלוי בחיבורים קומפקטיים ומהירים בין שבבים. הגורם המפתח הוא האינטרפוזר - שכבת ביניים, לרוב סיליקון, מתחת לשבבים, המנתבת אותות בדומה ללוח מעגלים זעיר. אינטרפוזרים טובים יותר פירושם צימוד הדוק יותר וחילופי אותות מהירים יותר.

אריזה מתקדמת משפרת גם את אספקת החשמל. מערכים צפופים של חיבורי מתכת זעירים בין שבבי המעגל מספקים נתיבי אחסון מרווחים לזרם ולנתונים אפילו במקומות צרים, מה שמאפשר העברה ברוחב פס גבוה תוך ניצול יעיל של שטח המארז המוגבל.

הגישה המרכזית כיום היא אינטגרציה 2.5D: הצבת מספר שבבים זה לצד זה על גבי חוצץ. הקפיצה הבאה היא אינטגרציה תלת-ממדית, אשר עורמת שבבים אנכית באמצעות ויאים דרך סיליקון (TSVs) לצפיפות גבוהה עוד יותר.

שילוב של עיצוב שבבים מודולרי (הפרדת פונקציות וסוגי מעגלים) עם ערימה תלת-ממדית מניב מוליכים למחצה מהירים, קטנים יותר ויעילים יותר באנרגיה. מיקום משותף של זיכרון ומחשוב מספק רוחב פס עצום למערכי נתונים גדולים - אידיאלי עבור בינה מלאכותית ועומסי עבודה אחרים בעלי ביצועים גבוהים.

עם זאת, ערימה אנכית מביאה עמה אתגרים. חום מצטבר ביתר קלות, מה שמסבך את ניהול התרמיה ואת התפוקה. כדי להתמודד עם בעיה זו, חוקרים מקדמים שיטות אריזה חדשות להתמודדות טובה יותר עם אילוצים תרמיים. למרות זאת, המומנטום חזק: ההתכנסות של שבבים ואינטגרציה תלת-ממדית נתפסת באופן נרחב כפרדיגמה משבשת - מוכנה לשאת את הלפיד במקום בו חוק מור מסתיים.