Chương 4: Chiến lược bán dẫn hướng tới "nền tảng điện toán thế hệ tiếp theo"

Cú sốc của bán dẫn phi Von Neumann

Có lẽ là vào khoảng năm 2016.

Vào một dịp nào đó, tác giả đã trò chuyện như thường lệ với các lãnh đạo cấp cao của IBM. Mối quan hệ thân thiết giữa tác giả và IBM có từ năm 2000, khi JSR bắt đầu dự án nghiên cứu chung với IBM về vật liệu ArF resist. Kể từ đó, hai bên luôn duy trì việc trao đổi ý kiến trong nhiều dịp khác nhau.

Ngày hôm đó, câu chuyện xoay quanh định luật Moore. Khi tác giả đặt câu hỏi:
“Định luật Moore chắc chắn đến một lúc nào đó sẽ chạm đến giới hạn. Khi đó, phải chăng sẽ xuất hiện một công nghệ hoàn toàn mới?”

Câu trả lời từ phía họ là:  “Đó là bán dẫn neuromorphic (mô phỏng não bộ) và điện toán lượng tử.”

(Nguồn: Dựa trên tài liệu “Về nơ-ron sinh học” của phòng nghiên cứu Murakami – Izumida, biên soạn bởi tác giả)

Bán dẫn mô phỏng não bộ? Nghe như giấc mơ, nhưng chính lời nói ấy đã khơi dậy sự quan tâm mạnh mẽ trong tác giả, và từ đó tác giả luôn theo dõi chặt chẽ mọi động thái của IBM.

Bảy năm sau, ý tưởng mà họ từng đề cập cuối cùng đã trở thành hiện thực. Tháng 8 năm 2023, IBM công bố cấu trúc của một loại bán dẫn đặc biệt dành cho điện toán biên (edge computing – xem từ trang 155 trở đi). Loại bán dẫn sở hữu cấu trúc neuromorphic (xem biểu đồ 4–1) này được gọi là “phi Von Neumann”, khác với cấu trúc Von Neumann truyền thống. Ở mô hình Von Neumann, dữ liệu được lưu trong bộ nhớ, sau đó chuyển đến chip logic để xử lý, rồi lại được đưa ngược trở về bộ nhớ để lưu trữ.

Nói cách khác, dữ liệu bắt buộc phải di chuyển qua lại giữa bộ nhớ và chip logic – giống như đi qua một “kênh dẫn nước” (băng thông). Khi lượng dữ liệu vượt quá “độ rộng” của con kênh đó, sự tắc nghẽn sẽ xảy ra và hiệu suất không thể đạt mức tối đa.

Ngược lại, đối với thiết bị phi Von Neumann của IBM, bộ nhớ được tích hợp trực tiếp ngay trong chính chip logic. Vì vậy, không còn tổn thất do việc truyền dữ liệu qua lại, cho phép xử lý thông tin với tốc độ cao hơn nhiều.

Việc mỗi logic đều được gắn một bộ nhớ nhỏ giống như hành vi điện của mạng nơ-ron trong não bộ đã được áp dụng trực tiếp vào mạch tích hợp.

Vậy hiệu năng của thiết bị phi Von Neumann này cao đến mức nào?

Theo dữ liệu so sánh giữa thiết bị phi Von Neumann công nghệ 12 nano của IBM và thiết bị Von Neumann 7 nano của NVIDIA: Thông thường, nếu so 12 nano với 7 nano, thì 7 nano phải vượt trội hơn. Nhưng thực tế cho thấy, thiết bị 12 nano phi Von Neumann có hiệu năng cao hơn tới 4 lần.

Nếu công nghệ phi Von Neumann này có thể được sản xuất tại Rapidus, thì tương lai thực sự rất đáng kỳ vọng.