Проблемы с производством Nvidia Rubin Ultra: CoWoS-L не справляется с размерами чипа
Компания Nvidia столкнулась с серьезными технологическими барьерами при попытке наладить массовое производство GPU следующего поколения — Rubin Ultra, предназначенных для ИИ-ускорителей.
На текущий момент GPU серии Rubin уже распространяются среди избранных партнеров в качестве тестовых образцов, а старт полноценных поставок запланирован на лето. Базовая версия Rubin сама по себе впечатляет характеристиками: кристалл содержит 336 миллиардов транзисторов, объединяя в своей конфигурации два чиплета графического процессора и 288 ГБ оперативной памяти стандарта HBM4.
Однако модель Rubin Ultra — это решение совершенно иного масштаба. По сути, она объединяет два таких чипа на единой подложке. В результате общее число транзисторов приближается к отметке в 700 миллиардов, а объем памяти HBM4 превышает 500 ГБ.
Технологические ограничения упаковки
Именно на этапе сборки столь сложных компонентов возникли непредвиденные сложности. Для компоновки кристаллов используется передовая технология TSMC CoWoS-L, однако физические размеры и плотность компоновки GPU Nvidia оказались за пределами текущих возможностей этой методики. Согласно имеющимся данным, в процессе упаковки TSMC сталкивается с критической деформацией: корпус начинает изгибаться в нескольких плоскостях. Из-за этого дефекта вычислительные кристаллы не могут обеспечить плотный и равномерный контакт с подложкой, что делает невозможным стабильную работу процессора.
Перспективы решения вопроса
В настоящий момент рассматриваются альтернативные пути выхода из сложившейся ситуации. Если инженерам TSMC не удастся устранить проблему деформации в рамках текущей технологии CoWoS-L, компания может прибегнуть к внедрению новейшей методики CoPoS (Chip-on-Panel-on-Substrate).
Тем не менее, остается открытым вопрос о готовности самой технологии CoPoS к моменту начала серийного производства. На текущий момент график выпуска новых GPU Nvidia остается неизменным и запланирован на следующий год, однако успех проекта напрямую зависит от того, насколько быстро удастся преодолеть ограничения в производственных цепочках.
