NVIDIA GAA Transistörlerini Benimsiyor: Huang Performansta %20 Artış Vaad Ediyor
Arkadiy Andrienko
GTC 2025 konferansında San Jose'de, NVIDIA CEO'su Jensen Huang, şirketin yarı iletken inovasyonunu sağlam bir yapay zeka altyapısının geliştirilmesiyle birleştiren teknolojik stratejisi hakkında detaylar açıkladı. Huang'a göre, 2028'de beklenen Feynman çiplerinde gate-all-around (GAA) transistörlerine geçiş, performansı %20'ye kadar artıracak. Ancak, şirket, sadece en son üretim süreçlerini benimsemekle kalmayıp, mimari ve yazılım çözümlerine de anahtar önem veriyor.
Huang, litografi alanındaki devrim niteliğindeki atılımların sona ermekte olduğunu belirtti. TSMC tarafından tahmin edilen GAA transistörleri ile 2-nm düğümlerine geçişin, yalnızca %10–15'lik bir performans artışı sağlayacağı öngörülüyor. Yine de, NVIDIA — geleneksel olarak “ham” teknolojilere temkinli yaklaşan — N2P veya A16 gibi ters güç iletimi ile optimize edilmiş versiyonları kullanmayı planlıyor. Huang, bu yaklaşımın direnci azaltarak ve güç tüketimini stabilize ederek iddia edilen %20'lik kazancı elde edeceğine inanıyor.
Huang, NVIDIA'nın artık kendisini geleneksel bir yarı iletken üreticisi olarak görmediğini açıkça belirtti. Bunun yerine, şirket, bilgisayarla görme, robotik ve hatta çip tasarımı için algoritmaları kapsayan kapsamlı bir yapay zeka altyapısı inşa ediyor. Bu stratejinin bir örneği, 2026 için planlanan 3-nm N3P sürecindeki yaklaşan Rubin platformlarıdır; bu platformlar, veri merkezleri için Vera GPU ve bir CPU'yu birleştirilmiş bir mimaride entegre edecektir. Ancak, Huang'ın belirttiği gibi, tam potansiyelleri, CUDA ve Omniverse gibi özel çerçevelerle birleştirildiğinde ancak gerçekleştirilecektir.
GAA teknolojisi etrafındaki heyecan, bu transistörlerin gerçekten de performans artışı sağlama kapasitesine sahip olması nedeniyle yerindedir. GAA transistörlerinde, kapı iletken kanalı tamamen çevreler, sızıntıyı en aza indirir ve kontrolü artırır. Analistler, Huang'ın açıklamalarının daha geniş bir endüstri trendini yansıttığını belirtmektedir: odak noktasının yalnızca saat hızlarını artırmaktan, güç verimliliğini ve ölçeklenebilirliği optimize etmeye kaydırılması. Yapay zeka kümelerinin genişlemesiyle, %20'lik bir çip düzeyinde artış, veri merkezi performansını potansiyel olarak iki katına çıkarabilir — entegrasyon akıllıca yönetildiği sürece.
