Из-за критических производственных сложностей при упаковке чипов NVIDIA была вынуждена пересмотреть дизайн своего перспективного ИИ-ускорителя Rubin Ultra. Компания отказалась от сложной четырехкристальной компоновки в пользу более традиционной двухкристальной схемы.
Анонсированная ранее архитектура NVIDIA Rubin, призванная сменить текущую Blackwell в сегменте высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта, столкнулась с первыми серьезными производственными барьерами. Согласно последним отраслевым отчетам, оригинальный дизайн Rubin Ultra, предусматривающий использование четырех отдельных вычислительных кристаллов (chiplets) на одной подложке, был полностью отменен.
Проблемы упаковки CoWoS-L
Основной причиной столь радикального шага стали сложности с упаковкой чипов на мощностях TSMC. Технология CoWoS-L (Chip-on-Wafer-on-Substrate with Local Silicon Interconnect), которая применяется для создания сверхкрупных полупроводниковых систем, оказалась слишком капризной при сборке четырехкристальных монстров. Главной проблемой инженеры называют коробление (warpage) кремниевой подложки в процессе термической обработки, что критически снижает процент выхода годных кристаллов и делает массовое производство экономически нецелесообразным.
Новый дизайн и последствия для производительности
Вместо четырехкристальной системы NVIDIA возвращается к более привычной и отработанной двухкристальной компоновке Rubin Ultra. По оценкам экспертов, это упростит производство и повысит процент выхода годных продуктов, но приведет к двукратному снижению потенциальной пиковой производительности на один ускоритель по сравнению с первоначальным амбициозным проектом. Чтобы компенсировать эту разницу, инженерам NVIDIA придется делать ставку на увеличение плотности размещения чипов на системном и стоечном уровнях.
Влияние на рынок ИИ
Такой шаг NVIDIA показывает, что индустрия уперлась в фундаментальные физические ограничения современных методов полупроводниковой упаковки. Это может дать дополнительный шанс конкурентам, разрабатывающим собственные кастомные чипы, таким как Google с их TPU и Amazon с процессорами Trainium, которые используют менее экстремальные компоновки и могут оказаться более привлекательными по соотношению цены и доступности в ближайшие годы.
Источники
- Tom's Hardware, 2026-06-30